무선 센서 네트워크는 센서들을 무선으로 연결하여 데이터 교환을 통해 다양한 환경에서 정보를 수집할 수 있도록 하는 유용한 도구이다. 센서노드 간의 통신은 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 이용하도록 만들어져야만 한다. 클러스터링에 기반한 계층적 라우팅 기법은 클러스터 내의 노드들은 클러스터헤드와만 통신을 하게하고 클러스터헤드가 한꺼번에 싱크에게 통합된 정보를 보내게 하여 에너지를 절약하는 기법이다. 본 연구에서는 이러한 클러스터링 기반의 라우팅에서 에너지 효율을 높이기 위해 싱크와 클러스터헤드 사이의 거리에 따른 최적 클러스터 크기를 계산하고, 원형의 전체 토폴로지에서 계산된 값과 일치됨을 확인해 보았다.
에너지 효율성과 신뢰성을 설계의 기본 요소로 하여 센서 네트워크를 위한 다양한 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 트리 라우팅 방법에 관한 것이다. 제안한 기법은 데이터 전달 경로를 노드의 에너지 잔량을 고려하여 선정하게 함으로써 노드의 에너지 소진을 분산시켜 네트워크의 수명을 향상시키고, 상위 부모 노드로 데이터 전달에 실패하였을 경우 우회할 수 있는 후보 부모 정보에서 새로운 부모를 선택하여 데이터를 전달함으로써 데이터 전달의 신뢰성을 제공한다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 PARSEC 기반 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 트리 라우팅과 성능을 비교하였으며, 제안한 기법이 트리 라우팅에 비해 네트워크 수명에 있어 23.5% 개선된 결과를 보인다.
센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 크기가 작고, 배터리 용량도 제한되어 있기 때문에 오랜 시간 노드가 활동하기 위해서는 노드의 에너지 소모를 줄이는 것이 중요하다. 센서 노드들의 에너지 소비 감소를 위해서 센서 네트워크에서는 에너지 효율적인 라우팅을 통해 에너지를 소비를 줄이는 방법이 연구되었다. 그 중에서 클러스터링 기법은 센서 노드가 클러스터를 형성하고, 그 주체가 되는 클러스터 헤드와 통신함으로써 전체적인 센서 노드의 에너지 소비를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모를 분산하는 기법이다. 그러나 클러스터 생성 후 클러스터 내에서 센서 노드들이 직접 클러스터 헤드와 통신한다거나, 플러딩을 하는 방식으로 통신했을 때, 각각의 센서 노드들은 에너지 소비를 낭비한다. 이때 중요시 생각해야 할 것은 클러스터를 형성한 후, 클러스터 내에서 라우팅을 어떻게 하느냐가 클러스터 내에 있는 센서 노드들의 에너지 소비 분배를 효율적으로 할 수 있게 하는 가이다. 이에 본 논문은 초기 랜덤하게 뿌려진 센서 노들이 클러스터 헤드를 선정한 후, 클러스터 헤드로부터 클러스터를 형성하면서 생기는 정보를 바탕으로 클러스터 헤드로의 효율적인 라우팅 프로토콜을 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 에너지를 기존의 기법보다 더 효율적으로 관리하기 위해 다중 라우팅 경로 설정 및 중계노드교체 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 게임이론중의 하나인 샤플리 밸류 (Shapley Value)를 이용하여 에너지 효율적인 다중 라우팅 경로를 설정하여 데이터를 전송한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 기존의 기법보다 전체 무선 네트워크의 성능을 향상시킨 것을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 많은 수의 노드들로 구성되어 있고 각각의 노드들은 네트워크 일정 범위 안에 가깝게 또는 멀리 배열되어져 있다. 각각의 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 중요하게 작용한다. 이러한 노드들은 네트워크 토플로지에서 배터리를 사용되고 이 배터리는 현실상 충전과 교체가 거의 불가능하므로 우리는 배터리의 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 효율적인 에너지 사용은 전체 센서 네트워크의 수명을 늘려주고 임무를 완수하게 해 준다. 이 논문에서는 지리 정보를 바탕으로 이루어진 센서 네트워크에서의 노드들의 효율적인 에너지 소비를 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 지리 정보를 바탕으로 한 알고리즘 중 GAF(Geographic Aladaptive Fidelity) 알고리즘을 기반으로 보다 더 에너지를 효율적으로 소비하는 Improved GAF를 제안한다. GAF 알고리즘은 한 좌표(gird)당 자기 위치를 알고 있는 한 노드들이 라우팅을 유지하면서 필요 혀는 노드들은 sleeping mode로 전환하여 동등하게 에너지 소비하여 에너지를 보전한다. Improved GAF는 한 좌표당 하나의 센서노드가 아닌 두 개 이하의 센서 노드가 작동하여 기존의 GAF 알고리즘보다 최대 50%까지 에너지 낭비를 막을 수 있다. 따라서 각각의 노드들의 효율적인 에너지 소비로 인하여 전체 센서 네트워크의 수명도 늘어난다. 또한 모바일 싱크가 이동을 하였을 때, 전체 네트워크 라우팅 프로토콜이 아닌 지역적인 라우팅 프로토콜만 재구성하여 에너지 효율적인 데이터 수집 기법을 제안한다.
본 논문은 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 분산을 위한 동적인 다중 라우팅 기법을 제안한다. 센서 노드는 수집된 데이터의 처리에 사용되는 에너지에 비해서 데이터를 전송하는데 대부분의 에너지를 소비한다. 또한, 환경적인 영향 및 에너지의 고갈로 인한 센서 노드의 고장이 전체 네트워크의 통신에 영향을 주지 않아야 한다. 따라서 본 논문은 일정 노드에 수집된 데이터의 전송이 가중되어 센서 네트워크 노드의 활용성이 떨어지는 것을 지양하기 위해서 이웃 노드의 잔존 에너지량을 고려하고 데이터의 이동을 위해 싱크까지의 방향성 벡터 정보를 사용한 에너지 분산 라우팅 기법을 제안한다.
수중 센서 네트워크에서는 물 속이라는 환경적 특성으로 인해 네트워크 구성에 있어서 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시킬 수 없기 때문에 배터리 고갈로 인한 센서노드의 손실이 발생하고 이는 전체 센서 네트워크 연결을 방해하는 요소로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 소스 라우팅 기법을 적용하여 에너지 소비를 줄이는 라우팅 기법을 제안하였다. 먼저 수중 통신에 사용되는 음파와 에너지와의 관계식을 유도한 뒤에 에너지 소비에 중요하게 작용하는 변수들을 이끌어 냈다. 깊은 바다에 설치된 센서 네트워크에서는 깊이에 따른 환경 변수들의 값이 달라질 수 있기 때문에 링크 메트릭에 영향을 줄 수 있음을 확인했고 이를 바탕으로 에너지 소비에 미치는 환경변수들의 영향도와 제안된 라우팅 기법이 에너지 소비에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 센서 노드들은 한번 배치되면 다시 회수되지 않으며, 외부 전원의 공급 없이 배터리만을 사용하여 작동하게 된다. 따라서 각 센서 노드는 매우 제한된 자원을 사용하여 환경을 감지하거나 주변 노드들과 통신을 해야 한다. 결국 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소는 센서 노드가 소모하는 에너지를 최대한 절약하여 네트워크의 수명을 늘리는 것이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 그라디언트 기반의 라우팅 기법을 제안한다. 이 기법은 패킷 발생 및 전달 횟수를 새로운 메트릭으로 사용하여 주변 노드의 에너지 사용량을 추정한다. 이를 통하여 에너지 소모가 특정 노드에게 집중되지 않도록 기존의 그라디언트 라우팅을 개선하였으며, 패킷 듣기(Packet Overhearing) 방식을 통하여 별도로 메시지를 주고받는 일 없이 메트릭을 측정할 수 있도록 하였다.
애드혹 네트워크에서 하나의 경로를 사용하는 라우팅 기법은 트래픽 부하가 한 경로에만 집중됨으로써 특정 노드의 빠른 에너지 고갈을 유도해 효율성이 떨어진다. 따라서 부하 분산을 통하여 보다 긴 연결 유지 시간을 지향하는 다중 경로 라우팅이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 전체 네트워크 유지 시간이라는 측면에서 에너지 사용량을 고르게 분산시키는 다중 경로 라우팅 프로토콜을 연구한다.
다양한 환경에서 쓰이고 있는 무선 센서 네트워크 기술은 센서 노드들을 이용하여 정보 수집을 하고 있다. 하지만, 무선 센서 네트워크에서의 센서 노드들은 전력을 유선으로 공급받는 것이 아니라, 제한적인 배터리 용량을 사용하기 때문에 효율적인 배터리 관리가 필요하다. 무선 센서네트워크에서는 이러한 센서 노드들의 에너지 효율을 향상시키기 위해서 현재까지 수많은 라우팅 기법들이 제안되어 왔다[1]. 그중에서 보다 에너지 효율적인 기법인 PEGASIS 기법을 이용하여, PEGASIS기법이 가지고 있는 단점과 그 내용을 보완한 방법을 제시하려한다. 제안된 기법은 기존의 클러스터 기반에서 PEGASIS 기법을 이용하는 방법으로 구성하였다. 이로 인해 기존에 제안되었던, LEACH, LEACH-C, PEGASIS와 비교하였을 때, 센서 노드들의 수명이 전체적으로 증가할 것으로 보고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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