As wireless sensor network are being deployed in a wide variety of application areas, the number of sensor nodes in a sensor filed becomes larger and larger. In the past, ISP (In-System Programming) method have been generally used for code update but the large number of sensor nodes requires a new code update method called network reprogramming. There are many challenging issues for network reprogramming since it can make an impact on the network lifetime. In this paper, a new sender selection scheme for network reprogramming protocol is proposed to decrease energy consumption for code update by minimizing overlapped area between sender nodes and reducing data contention. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of message traffic and the overall data transmission time.
센서 네트워크는 모든 센서노드들이 한정된 에너지를 가지고 사용되기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동성을 갖는 싱크노드와 고정된 센서노드들을 가지는 이동 센서 네트워크에서 전체적인 생명주기를 연장하는 동적 지역 업데이트 기반의 라우팅 프로토콜(D-LURP)를 제안한다. D-LURP는 싱크노드가 브로드캐스팅 영역을 벗어나는 경우 LURP와 같이 새롭게 라우팅 구축과정을 수행하는 대신에 이동한 싱크노드를 중심으로 생성된 브로드캐스팅 영역과 이전의 영역을 포함하는 새로운 동적 업데이트 지역을 구축한다. 동적 브로드캐스팅 지역의 설정을 통해 기존의 전체 네트워크에 싱크노드의 위치정보를 브로드캐스팅하는 과정을 생략하도록 한다. 이러한 망 전체에 대한 브로드캐스팅의 생략을 통해서 본 논문에서 제안하는 싱크노드의 이동에 의한 동적 라우팅 구축은 기존의 LURP에 비하여 적은 에너지 소비를 필요로 한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 프로토콜과 제안한 방법의 성능평가를 한다.
대규모 무선 센서 네트워크는 네트워크의 신뢰성과 에너지 효율을 동시에 고려해야 한다. 네트워크의 신뢰성을 높이기 위해서는 유니 캐스트 기반 데이터 전송 방법보다 브로드캐스트 기반 데이터 전송 방법을 사용해야 한다. 최근 발표된 GRAdient Broadcast (GRAB)는 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 한 개의 sink를 사용하기 때문에 네트워크 전체 에너지를 고르게 사용하지 못한다. 결국 네트워크의 동작 시간이 단축되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 대규모 무선센서 네트워크에 적합한 Selective Multi Sink Gradient Broadcast (SMSGB)를 제안한다. SMSGB 는 여러 개의 sink를 사용하여 네트워크를 구성하고 한 개의 sink만 데이터를 수집한다. 특정한 이벤트가 발생이 되면 다른 sink가 데이터를 수집하게 된다. 이러한 방법을 통해 전체 네트워크의 에너지를 고르게 소모 할 수 있다. 또한 GRAB와 동일한 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 대규모 무선 센서 네트워크에서 신뢰성을 보장할 수 있다. 기존의 GRAB와 SMSGB를 비교한 모의실험을 통해 GRAB와 비슷한 신뢰성을 유지하면서 GRAB보다 SMSGB의 네트워크 동작 시간이 약 18% 이상 연장됨을 보인다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 이동 노드는 제한된 배터리로 동작한다. 네트워크의 종료를 막기 위해, 주어진 배터리를 효율적으로 소모하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법과 동적 소스 라우팅 (DSR:Dynamic Source Routing)을 소개하고, 전체 네트워크의 생존시간과 전송되는 패킷의 개수를 증가시키기 위한 에너지를 고려한 동적 소스 라우팅 EDSR(Energy-aware Dynamic Source Routing)을 제안한다. 기존의 DSR에서는 남아 있는 에너지를 고려하지 않고 경로 선택을 하였지만, EDSR은 에너지 경계값(threshold)을 두어 배터리의 남아 있는 에너지 잔량을 고려하여 경로를 선택하게 된다. EDSR을 시뮬레이션을 통해 실험한 결과 전체 네트워크의 생존시간과 전송되는 총 데이터 패킷의 용량에서 향상된 성능을 보여주었으며, 소모되는 에너지도 고르게 분포되는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크와 같이 많은 수의 센서 노드가 조밀하게 분포되어 긴밀한 협업을 통해 정보를 모으고 전달하는 유기적인 시스템에서는 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 에너지 효율이 중요한 요소 가운데 하나인 센서 네트워크에서 효율적인 라우팅을 위한 기존의 연구들을 고찰하고, 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 클러스터 구성을 위해 싱크에서 노드의 흠 수에 따라 플러딩을 통해 각 노드에게 클러스터 ID를 부여하며, 부여된 클러스터 ID를 기반으로 계층적 데이터를 전송하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에 대해서는 NS-2 시뮬레이션을 기반으로 로드의 수명과 데이터 량, 오버헤드에 대한 성능 분석을 수행하였다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 방식의 네트워크 수명은 클러스터 헤드 결정 방법에 의해서 영향을 받는다. 대표적인 클러스터링 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)의 경우 주기적으로 클러스터 헤드를 선택함으로써 클러스터 재구축으로 인한 에너지 소모가 큰 단점이 있다. 한편 ACAWT(Adaptive Clustering Algorithm via Waiting Timer)는 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 하나의 특정 임계치에 도달하면 클러스터를 재구축하는 비주기적인 클러스터 재구축 방식을 사용한다. 본 논문에서는 클러스터를 주기적으로 재구축하지 않고 노드의 잔여 에너지 수준(level)을 여러 단계로 설정한 후 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 한 단계 낮아지면 클러스터를 재구축하는 방법을 제안한다. 또한 클러스터 헤드 선정 시 이웃 노드 수와 잔여 에너지 수준을 고려함으로써 클러스터 헤드의 분포를 균일하게 유지시켜 네트워크 수명을 연장시킨다. 본 제안 방식의 성능을 평가하기 위해서 Qualnet 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, ACAWT와 성능을 비교한 결과 제안 방식이 네트워크 수명 측면에서 우월함을 확인하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크에서 모든 센서노드들은 한정된 배터리로 통신에 참여하게 된다 기존의 인증방식을 사용하는 경우 많은 연산 수행이 필요하여 센서노드의 배터리를 과다하게 소모하여 센서노드의 동작 기간이 상대적으로 짧아지므로 네트워크 유지에 많은 어려움이 존재한다. 이 논문에서는 센서노드의 인증과정에서 전력 소비문제를 해견하기 위해 RM (RegisterManager)과 AM (AuthenticationManager)을 도입한 네트워크 구조를 제시하고, 노드의 상호인증을 통한 세션키를 발급하는 저전력 상호인증 프로토콜을 제안한다. RM과 AM은 개댈 센서노드에서 안전성을 보장하기 위해 수행되는 키 생성 및 암/복호화, 인증 과정을 센서노드 대신 처리하여 빠른 연산속도로 알고리즘을 처리한다. 따라서 센서노드의 인증에 소요되는 알고리즘 수행시간이 동일 서브넷에 존재하는 경우 평균 2.96$\%$, 서로 다른 서브넷에 존재하는 경우 평균 12.91$\%$ 빠르게 수행된다. 따라서 제안 방식은 센서 노드가 더 오랜 시간 통신에 참여할 수 있도록 하며, 센서네트워크의 크기가 증가할수록 효율적이다.
무선 센서 네트워크는 센서 노드 크기의 제약으로 인해 제한된 배터리 용량을 갖는다. 따라서 장시간 동안 네트워크를 유지하기 위해 배터리를 효율적으로 관리해야 하며, 이를 위한 전력 절감 기법이 매우 중요한 기술로 부각되고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크의 전력 절감 기법으로 데이터 재사용 기법이 매우 활발히 연구되고 있으며, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반의 데이터 재사용 기법의 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 트리 구조 기반의 데이터 재사용 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선 센서 네트워크에서의 제한된 배터리를 효율적으로 사용하기 위해 데이터를 최적화된 중계 노드에 임시 저장하고 해당 데이터를 유효시간 내에서 재사용하는 전력 절감 기법으로써 전체 센서 네트워크의 전력 소모를 최소화하고 센서 노드 간에 균등한 전력 소모가 가능하게 한다. 이를 위해 센서 노드의 잔여 배터리 상황에 따른 최적의 임시 저장 노드를 결정히는 방식을 제안하였으며, 이에 대한 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 무선 센서 네트워크의 전력 절감 효과를 확인하였다.
실리콘 나이트라이드 박막의 굴절률과 lifetime을 유전자 알고리즘과 일반화된 회귀 신경망을 이용하여 모델링하였다. 종래의 모델링에서 평가한 Spread Range 범위보다 더 작은 0.04~1.0 범위에서 평가를 수행하였다. 통계적 실험계획법을 적용해서 수집한 데이터가 이용되었다. 평가결과 보다 낮은 spread range에서 보다 우수한 예측모델이 개발될 수 있음을 확인하였다.
In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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