무선 센서 네트워크는 한정된 에너지 자원과 전원 공급 장치, 그리고 소형 배터리로 구성되어 있다. 센서 노드는 설치가 되면 사용자가 다시 접근할 수 없고 에너지 소스의 배포 및 교체가 가능하지 않다. 따라서, 네트워크의 수명 향상을 위해서는 에너지효율성이 네트워크 디자인의 핵심 요소가 된다. BCDCP 에서는 모든 센서는 CH (클러스터 헤드)로 데이터를 보내며 CH 는 BS(베이스 스테이션)로 이를 전송한다. BCDCP 는 소규모 네트워크에서는 잘 작동하지만 대규모 네트워크에서는 장거리 무선 통신을 위해 많은 에너지를 사용하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 균형 잡힌 에너지 소비를 통해 네트워크 수명을 연장할 수 있는 삼각형 클러스터링 라우팅 프로토콜(TCRP)을 제안하였다. TCRP 는 삼각 모양으로 클러스터 헤드를 선택한다. 센서 필드는 에너지 레벨을 기준으로 지역을 나누게 되며 나뉘어져 있으며 모든 레벨에서 게이트 노드를 하나 선택하여 이 노드가 그 레벨 내에 있는 노드들의 데이터를 수집하고 리더 노드로 보낸다. 마지막으로 리더 노드가 BS 로 집계된 데이터를 보낸다. TCRP 는 몇 가지 실험을 통하여 BCDCP 보다 훌륭한 성능을 보여주었다.
최근 언제 어디서나 고품질의 인터넷 서비스 이용에 대한 필요성이 증가함에 따라, 인터넷 또는 셀룰러 망과 같은 기반 망과 연동된 하이브리드 애드 혹 네트워크에 대한 연구가 중요해지고 있다. 이러한 통합 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 분야 등에서 사용자 요구에 부합하는 다양한 종류의 서비스 제공이 가능해진다. 그러나 무선 이동 네트워크에서 불안정한 링크에 의한 전송 거리와 전송 대역폭 및 이동 노드의 배터리 제약은 대용량의 실시간 데이터 처리를 요구하는 서비스의 원활한 제공을 어렵게 만든다. 따라서 본 논문에서는 기반 망에서 제공하는 인프라를 활용하여 에너지 효율성을 고려한 클러스터 기반의 계층적 라우팅 기법을 제안한다. 인덱스 기반의 브로드캐스팅 기법을 적용한 경로 전달 모델을 통해 노드가 필요한 정보만을 선택적으로 청취함으로써 불필요한 에너지 손실을 줄인다. 또한, 경로 탐색 및 유지비용과 경로 설정에 필요한 지연시간을 줄였다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 분산알고리즘을 통해 상호간 통신을 하게 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하고 노드의 에너지가 제한적이므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 연구된 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)는 동적인 네트워크에서도 적응적으로 망 유지를 하는 라우팅 프로토콜이 제안되고 있으나, 제안된 구조에서의 최적화된 계층 깊이에 대해서는 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는, 상황인식 기반을 활용한 계층적 클러스터링에서 노드의 계층 깊이 제어가 가능한 CACH-RODMRP(RODMRP Context-Awareness Clustering Hierarchy)를 제안한다. 본 논문에서 제안된 CACH-RODMRP는 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조의 깊이에 대한 제어가 가능하여 보다 효율적인 노드의 에너지 관리가 이루어짐을 확인 할 수 있었다.
애드혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후, 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명 연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩을 바탕으로 하는 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하며, 경로 재설정 기법의 에너지 효율성을 감소시킬 위험이 있다. 즉, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Algorithm for Route Reacquisition with Overhead Weakener, ARROW)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ARROW는 경로의 재설정 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 패킷 전송 비용만으로 경로 선택이 어려울 경우 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 재설정 비용이 고려된 ARROW와 고려되지 않은 알고리즘의 성능을 비교, 분석하기 위해 2차원 마코프 체인을 이용하여 애드혹 네트워크를 모델링 한다. 모델을 이용하여 분석한 결과 제안된 알고리즘은 시그널링 오버헤드와 네트워크 수명 측면에서 타 알고리즘 보다 뛰어남을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 매쉬 네트워크에서 제공하는 라우팅 프로토콜이 적용된 라우팅 메트릭(metric)에 따라 간섭 경로를 얼마나 잘 회피하는가에 관한 논문이다. 무선 메쉬 네트워크는 기존 네트워크 기술과는 달리 노드의 이동성이 적고 에너지 영향도 덜 제한적인 특징을 가지고 있다. 따라서 이러한 네트워크 특성을 반영할 수 있는 경로 설정 기술이 필요하며 적합한 경로를 결정하기 위한 새로운 라우팅 메트릭이 요구된다. 최근에 제시된 라우팅 메트릭은 링크 품질(Link Quality)를 정확히 나타내도록 설계되어 있지만, 주변에 인접한 노드들의 트래픽 상황을 고려하지 않고 경로를 설정한다. 이웃 노드의 간섭으로 인하여 트래픽 혼잡이 빈번히 발생하게 되어 전송율과 종단간의 지연이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 이웃 노드의 트래픽 상황을 고려하여 효율적으로 데이터를 전송할 수 있는 링크 메트릭을 찾아 라우팅 경로를 설정하는 메트릭을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 라우팅 메트릭에서 주변 노드의 트래픽 간섭을 회피 경로가 설정되어 종단간의 지연을 감소시키는 것을 확인하였다.
에드혹 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며 에너지의 사용률은 토플로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET(Mobile Ad hoc Networks)에서의 효율적인 에너지 절약을 위한 클러스터링 방법이 적용된 새로운 구조를 제안한다. 제안된 구조의 특징은 에드혹 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식기법을 사용하였다. 에너지 속성의 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 클러스터링 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향상 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 규칙기반에 따라서 노드의 동작과 네트워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드를 활용하여 음성 데이터나 영상 데이터 등과 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 환경 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터를 기반으로 하는 기존의 분산 다중 경로 라우팅 기법들은 주로 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고 에너지 효율성과 데이터 전송률을 높이는 것에 초점이 맞춰졌다. 하지만 이러한 기법들은 대용량 멀티미디어 데이터 특성으로 인해 기존의 키 기반의 암호화 방식을 사용할 수 없기 때문에 보안성에 있어서는 매우 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안성 있는 비-중첩 다중 경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 픽셀 단위로 분할하여 다중경로로 전송함으로써 기존의 키 기반 방식을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 제공한다. 성능 평가 결과, 기존 기법에 비해 소모되는 에너지가 평균 약 10% 감소하였으며, 악의적인 노드에 의해 손실되는 데이터 패킷의 수는 평균 약 65% 감소하였다.
무선 센서 네트워크의 실시간 응용은 데이터 전송의 적시성이 보장되어야 한다. 제한적 멀티-홉 정보 기반의 라우팅 기법은 제한된 범위 내에서 멀티-홉 실시간 정보를 수집하고 데이터 전송 경로를 구성함으로써 실시간 데이터 전송 성공률을 높인다. 하지만 멀티-홉 정보가 점진적으로 수집되기 때문에 멀티-홉의 실시간 정보를 기반으로 한 데이터 전송 경로를 구성하기 위해서는 일정 수준의 초기화 시간이 필요하다. 따라서 발생 위치가 고정된 이벤트에서는 효과적이지만 이벤트가 연속적으로 이동한다면 단일 홉의 실시간 정보만 반영된 경로가 구성될 수 있기 때문에 이벤트 이동성을 효과적으로 지원할 수 없다. 본 논문에서는 리다이렉팅 기법을 활용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 이동한 이벤트를 감지한 새로운 노드에서 멀티-홉의 실시간 정보 수집이 완료된 지역의 노드로 데이터를 리다이렉팅함으로써 이벤트 이동성을 효과적으로 지원한다. 시뮬레이션 결과 제안된 방안이 기존 연구들과 비교하여 에너지 효율성 및 시간 내 전송 성공률 등이 우수함을 보인다.
국경 지역을 실시간 모니터링하고, 효율적인 데이터 전달을 위해서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크의 수명을 연장시킬 필요가 있다. 그에 따라, 본 논문에서는 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하고 각각의 영역 내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하여 라우팅을 수행하는 계층적 클러스터 센서 네트워크를 제안한다. 제안하는 기법에서는 클러스터 헤드에서의 데이터 모음을 통한 통신 메시지 수를 줄임으로써 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시키고, 긴 국경 라인을 커버할 수 있는 충분한 클러스터 확장이 가능하다. 또한 링크의 상태 및 노드의 밀집도를 고려하여 적응적으로 링크의 품질을 측정하는 알고리즘을 제시하여 링크 변화에 대한 빠른 탐색을 통해 네트워크를 관리하는 방안을 제시한다.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서들로 구성되며 일단 배치되면 전원의 교환 충전이 어렵기에 한정된 센서의 배터리를 효율적으로 이용하여 전체 네트워크의 수명을 최대한 길게 하는 것이 중요한 문제이다. 네트워크를 계층적으로 분할하여 관리하는 클러스터링 기법으로 대표적인 LEACH 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 좋은 방법 중 하나이며 셋업과 안정 상태로 분할되는 라운드 단위로 구성된다. 본 논문에서는 셋업 단계 자체를 최소화하여 셋업 단계 시 소비하는 에너지를 절약하며 데이터의 특성을 고려할 수 있는 비교 기법을 적용하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식을 적용하여 시뮬레이션 수행한 결과 기존 LEACH에 비해 시간 흐름에 따른 생존 노드 수가 증가하였으며 노드의 평균 에너지 소비량도 감소함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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