최근, 무선 센서 네트워크에서 더욱 효율적인 노드의 에너지 관리를 위해 센서 데이터를 대신 수집해주는 모바일 싱크 노드에 관한 연구가 있었다. 대표적인 모바일 싱크 노드로는 UAV (Unmanned Aerial vehicle)가 사용되며, 학계에서는 최적의 UAV 경로를 계산하는 알고리즘을 제시하는 위주로 IoD (Internet of Drones) 환경의 급격한 발전을 만들어냈다. 동시에, 보안 관점에서 다수의 노드와 세션키를 효율적으로 만들어야 하는 IoD의 특성에 맞춰 상호 인증 및 안전한 키 교환을 목표로 하는 기법들이 몇몇 제시되었다. 하지만, 모바일 싱크 노드 환경에서의 안전한 통신을 제안한 대부분 논문은 종단 간 데이터 프라이버시가 지켜지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 모바일 싱크 노드와 센서 노드 간 인증부터 모바일 싱크 노드가 센서 데이터를 기지국까지 안전하게 중계하는 통합적 보안 모델을 처음으로 제안한다. 또한, 제안한 프로토콜의 안전성을 비공식적으로 입증하고 알려진 다양한 공격으로부터 안전함을 보인다. 마지막으로 기존에 제시된 IoD 환경에서 안전한 키 교환을 주제로 한 기법들과 통신 오버헤드를 비교해 본 논문에서 제시한 기법이 우수하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 분산 구역에서 이동 싱크의 방문 변경 방식에 대해 고려한다. 원거리 구역으로 나누어진 센서 네트워크의 경우 이동 싱크 시스템은 각 지역을 정해진 방식에 따라 방문한다. 하지만 네트워크의 환경의 특성에 따라 이동 싱크 시스템의 방문이 비정기적이며 방문 지역 또한 달라질 수 있다. 따라서 센서 네트워크에서 수집되는 데이터의 특성에 따라 이동 싱크 시스템의 방문이 실시간적으로 변경되는 것을 고려한다.
본 논문은 무선 센서 네트워크 환경에서 센서노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 효과적인 모바일 싱크노드의 이동경로설정 방법을 제안한다. 싱크노드의 이동경로를 설정하기 위해 Random way point 방식을 사용한 기존의 연구들은 싱크노드의 위치와 경로를 파악하고 데이터 전송을 위한 라우팅 경로설정을 위해 불필요한 에너지 소모와 데이터 전송 지연을 발생시킬 수 있는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안하는 방법은 Hilbert curve를 사용하여 최적의 싱크노드 이동경로를 설정한다. 또한, 센서노드의 분포 밀도를 고려한 경로 수정을 통해 데이터 전송 지연을 최소화시킨다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존의 TTDD, CBPER에 비해 최대 50배 이상의 에너지 효율을 보여주는 것으로 나타났다.
WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태 없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 싱크노드는 고정 싱크노드와 모바일 싱크노드로 구분되고 모바일 싱크노드는 전체 네트워크의 에너지 소모를 분산시켜 고정싱크 노드보다 네트워크의 라이프 타임이 증가하는 장점이 있다. 센서노드의 제한된 에너지 자원은 WBAN의 에너지 효율측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 모바일 싱크노드 기반의 WBAN 환경에서 효율적인 데이터 전송을 위한 클러스터 토폴로지 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 그리드 기반의 라우팅 프로토콜 및 TDMA 기반의 스케줄링 알고리즘의 장점을 바탕으로 인접한 클러스터의 중첩영역을 최소화하고 클러스터 헤더의 데이터 부담을 감소시켜 수집지연 및 오버헤드가 빈번하게 발생하는 WBAN 환경의 무선 센서 네트워크에서 우수한 성능을 보였다.
무선 센서 네트워크는 센서노드와 싱크로 구성되며, 센서 노드로부터 생성된 신호들은 싱크로 전송되어 처리된다. 센서네트워크는 모든 노드들이 한정된 에너지를 가지고 운용되기 때문에 센서 네트워크를 오랫동안 유지하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 대부분의 연구들은 싱크를 고정으로 가정하였다. 그러나 실제 환경에서는 사람이나 자동차등에 의해 싱크가 이동성을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 이동 싱크에 기반한 그리드 방식을 적용하여 노드의 에너지 소비를 줄이기 위한 방안을 제안한다. 이 방안은 대부분의 라우팅 작업량을 이동 싱크가 처리하고, 무선 센서지역을 세분화하여 운용함으로써 전력 소비를 줄인다. 또한 시뮬레이션에 의한 성능 평가를 통해 제안방안에 대해 분석하였다.
본 논문은 무선센서 망에서 소스 노드와 모바일 싱크 노드 간 데이터 전송경로를 효율적으로 관리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 최단거리 전송경로를 보장하며, 기존에 형성되었던 경로를 최대한 이용함으로써 경로재설정을 위한 비용을 줄일 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 대표적 경로재설정 방법인 CODE와 EADA에 비해 경로 재설정 비용을 약 60% 감소시켰음을 보여준다.
In sensor networks, it is crucial to reliably and energy-efficiently deliver sensed information from each source to a sink node. Specifically, in mobile sink (user) applications, due to the sink mobility, a stationary dissemination path may no longer be effective. The path will have to be continuously reconfigured according to the current location of the sink. Moreover, the dynamic optimal path from each source to the sink is required in order to reduce end-to-end delay and additional energy wastage. In this paper, an Adaptive Reversal Optimal path Tree (AROT) protocol is proposed. Information delivery from each source to a mobile sink can be easily achieved along the AROT without additional control overhead, because the AROT proactively performs adaptive sink mobility management. In addition, the dynamic path is optimal in terms of hop counts and the AROT can maintain a robust tree structure by quickly recovering the partitioned tree with minimum packet transmission. Finally, the simulation results demonstrate that the AROT is a considerably energy-efficient and robust protocol.
Load balancing is a significant technique to prolong a network's lifetime in sensor network. This paper introduces a hybrid approach named as Load Distributing Hybrid Routing Protocol (LDHRP) composed with a border node routing protocol (BDRP) and greedy forwarding (GF) strategy which will make the routing effective, especially in mobility scenarios. In an existing solution, because of the high network complexity, the data delivery latency increases. To overcome this limitation, a new approach is proposed in which the source node transmits the data to its respective destination via border nodes or greedily until the complete data is transmitted. In this way, the whole load of a network is evenly distributed among the participating nodes. However, border node is mainly responsible in aggregating data from the source and further forwards it to mobile sink; so there will be fewer chances of energy expenditure in the network. In addition to this, number of hop counts while transmitting the data will be reduced as compared to the existing solutions HRLBP and ZRP. From the simulation results, we conclude that proposed approach outperforms well than existing solutions in terms including end-to-end delay, packet loss rate and so on and thus guarantees enhancement in lifetime.
센서 네트워크에서 센서 노드의 구성은 연속적인 단일한 지역에 분포하기도 하지만 네트워크의 특성에 따라 여러 분리된 지역에 노드들이 분포하여 네트워크를 운영할 수 있다. 여러 지역에 분포된 센서 노드에 대한 자료 수집은 기존의 연속적인 지역의 자료 수집과는 특성이 달라질 수 있다. 따라서 분산된 지역에 의한 센서 네트워크의 운영은 기존의 연속적인 네트워크와는 다르게 운영될 수 있다. 본 논문에서는 분산된 지역에서 분포된 센서 노드에 대한 데이터 수집 방안에 대해 기술한다. 분산된 지역의 노드들은 이동 싱크와의 즉각적인 연결이 불가능할 수 있으므로 노드의 운영방안에 대해 고려하여야 한다. 이동 싱크와의 즉각적인 연결 방안에서는 실시간 데이터 전송이 가능하겠지만 분산 지역에서의 싱크 연결은 이동 싱크의 이동 특성을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통하여 제안 방안을 분석하고자 한다. 시뮬레이션 결과에서 분산 센서 네트워크에서 주기적 데이터 수집 방안이 임계치 방안에 의한 데이터 수집보다 전체 운영시간이 더 길게 나타냄을 보이고 있다.
This paper proposes a system architecture for USN with a service robot to provide more active assisted living services for elderly persons by monitoring their mental and physical well-being with USN environments at home, hospital, or silver town. Sensors embedded in USN are used to detect preventive measures for chronic disease. Logged data are transferred to main controller of a service robot via wireless channel in which the analysis of data is performed. For the purpose of handling emergency situations, it needs real-time processing on gathering variety sensor data, routing algorithms for sensor nodes to a moving sink node and processing of logged data. This paper realized multi-hop sensor network to detect user movements with biometric data transmission and performed algorithms on Xenomai, a real-time embedded Linux. To leverage active sensing, a mobile robot is used of which task was implemented with a priority to process urgent data came from the sink-node. This software architecture is anticipated to integrate sensing, communication and computing with real-time manner. In order to verify the usefulness of a proposed system, the performance of data transferring and processing on a real-time OS with non real-time OS is also evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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