본 논문에서는 수중음향 센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하는 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드 선출에 각 노드의 배터리 잔여량 정보와 이웃 노드의 수를 고려하며, 클러스터 헤드의 배터리 잔여량이 특정 수준 이하로 떨어졌을 경우에만 클러스터 재구성을 수행함으로써 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크 전체에 에너지 소모를 분산시켜 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있다. 또한, 클러스터 헤드는 클러스터 멤버 노드로부터 수집한 데이터를 다중 홉 중계 방식으로 싱크 노드에 전송하여 에너지 소모를 줄인다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 일정 시간 경과 후 전체 노드의 배터리 잔여량의 합, 생존 노드의 수, 네트워크 구성 단계에서의 에너지 소모량, 전체 노드의 에너지 소모 편차 등을 구하고 대표적 클러스터링 기법 중의 하나인 LEACH 기법과 비교 및 분석한다. 모의실험 결과, 제안 기법이 LEACH 기법에 비해 네트워크 운용 시간을 두 배 향상시킬 수 있으며, 전체 노드의 에너지 소모 편차 또한 감소시킴을 알 수 있다.
접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성의 증가로 인해 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 특히, 국방 분야에서는 경계 및 감시 정찰 등 인원 투입 시 발생 가능한 위험 요소를 회피하고 효율적인 인원 활용을 위한 대안으로 센서 네트워크를 포함한 최신 IT 기술에 대한 연구가 활발히 진행되는 상황이다. 본 논문에서는 클러스터링(Clustering) 및 위치 기반 기법을 적용하여 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 수명을 늘리기 위한 조건을 분석한 후 수명 연장을 위한 요인들을 도출하였다. 도출된 요인들은 CH(Cluster Head) 선출 방안, 각각의 CH에서 BS(Base Station)까지의 경로 선정 방안 등이 포함되며 실험을 통해 검증된 최적의 결과 및 방안을 적용하여 클러스터링 기반의 WSN 구성 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 연속질의에 대한 집계연산을 수행할 때, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전승되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기본적으로 클러스터링, 네트워크 내 집계 및 계층적 필터링을 결합한 것이다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이 방법은 기존의 데이터 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고. 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.
태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.
MANET은 어떠한 인프라스트럭처의 도움 없이 이동 노드들로 구성되어 hop-by-hop 방식으로 데이터가 전달되는 구조가 블록체인과 매우 유사하다. 하지만 MANET은 이러한 특징 때문에 악의적인 노드에 의한 데이터 변조 또는 폐기 등 다양한 위협에 노출되어 있다. 이러한 이유로 전송 데이터에 대한 무결성 보장은 MANET의 중요한 보요 요소이다. 본 논문에서는 네트워크를 구성하는 노드들에 대한 신뢰도 값을 악의적인 노드들로부터 보호하기 위하여 블록체인기술을 적용하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 클러스터 형태의 계층 구조를 이용하였으며, 클러스터 헤드만이 노드들의 신뢰도 정보를 블록에 저장하고 이를 전파할 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 블록의 전파를 차단하기 위하여 클러스터 헤드 선출에 참여하는 노드들의 수와 클러스터 헤드의 신뢰도를 이용한 블록생성 난이도 자동 설정 기법을 적용하였다. 이렇게 되면 악의적인 노드에 의한 블록 생성 및 전파를 차단할 수 있게 된다. 제안한 기법의 우수한 성능은 SAODV 기법과 비교 실험을 통해 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
센서 네트워크에서 센서 들의 통신키를 주기적으로 혹은 필요에 의해 갱신하는 것은 매우 중요한 문제이다. 동적인 키관리의 효율성을 기하기 위해, 센서 네트워크는 클러스터 구조를 도입하고 각 CH(Cluster Head)가 클러스터 내의 키를 관리하도록 한다. 그러나, 이러한 클러스터 기반 센서 네트워크에서 CH는 공격의 목표가 되기 쉽고, CH들의 오염은 네트워크 전체에 큰 위협을 가져온다. 본 논문에서, 우리는 CH들의 오염에 강건한 주기적인 키 갱신 방안을 제안하였다. 먼저, 제안방법은 CH가 관리하는 센서들의 수를 줄이고 CH들이 주기적으로 변경되게 함으로써, CH의 오염에 따른 영향을 최소화 한다. 둘째, 제안방법은 임의의 CH와 BS(Base Station)간의 키 설정에 다른 센서노드들을 참가시켜 공격자들을 혼란에 빠뜨린다. 우리는 수치적인 분석을 통해 제안방법이 다른 키 관리 방법들에 비해 안전하고 CH들의 오염에 강건함을 증명하였다.
본 논문에서는 군 MANET 환경에서 작전에 따라 단말들이 그룹으로 이동하는 경우를 고려하여, 효과적으로 메시지를 전달할 수 있는 확장 가능 콘텐트 기반 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Publish/Subscribe 모델에 기반한 콘텐트 라우팅 기법이다. 노드들은 자신의 위치나 관심에 근거하여 클러스터를 형성하게 된다. 제안하는 기법에서는 다단계로 포개지는 구조의 클러스터 구성을 허용한다. 각 노드는 클러스터 헤드에게 자신의 특정콘텐트에 대한 관심을 알리고, 클러스터 헤드는 이를 종합하여 이웃 클러스터 헤드에게 전달한다. 데이터는 관심이 전달된 역방향 경로로 클러스터 헤드를 거쳐 개별 단말에게까지 전달된다. 시뮬레이션을 통해 기존의 MANET 환경에서 사용했던 콘텐트 기반 라우팅 기법과 본 논문에서 제안한 기법의 성능을 비교 분석한다. 제안한 기법은 노드 수가 증가하더라도 기존 기법에 비해 네트워크의 제어 메시지 부담이 크지 않으며, 특히 그룹 이동성을 가질 경우 기존 기법에 비해 메시지 전달율이 높다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.
본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수 명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노 들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선 하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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