Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.1-6
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2024
Energy efficiency in wireless sensor networks (WSNs) is a critical issue because batteries are used for operation and communication. In terms of scalability, energy efficiency, data integration, and resilience, WSN-cluster-based routing algorithms often outperform routing algorithms without clustering. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) is a cluster-based routing protocol with a high transmission efficiency to the base station. In this paper, we propose an energy consumption model for LEACH and compare it with the existing LEACH, advanced LEACH (ALEACH), and power-efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) algorithms in terms of network lifetime. The energy consumption model comprises energy-sensitive cluster formation and a cluster head selection technique. The setup and steady-state phases of the proposed model are discussed based on the cluster head selection. The simulation results demonstrated that a low-energy-consumption network was introduced, modeled, and validated for LEACH.
이동 애드혹 네트워크 (Mobile Ad-hoc Network, MANET)에서 단말은 제한된 배터리 에너지로 통신하게 된다. 따라서 주어진 배터리를 효율적으로 사용하여 통신하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법에 대한 연구를 소개하고 MANET에서 쓰이는 라우팅 프로토콜의 경로 선택 방법을 수정하여 단말의 최대 소모 에너지를 최적화하는 라우팅 방안 (Minimize the Maximum Used Power Routing, MMPR)을 제안한다. 기존의 애드혹 라우팅에서는 단말의 에너지는 고려하지 않고 최소 홉 수를 경로 비용 함수의 메트릭으로 사용하였지만, MMPR은 사용된 에너지를 메트릭으로 사용하여 해당 경로에 대한 비용을 계산한다. MMPR은 경로를 알고자 하는 시작 단말이 자신이 알고 있는 다른 단말의 사용 에너지 메트릭 중 최고 값을 알파로 정하고 경로 비용 계산을 시작한다. 만일 새로운 경로가 현재 알파 값보다 큰 단말을 포함하고 있다면 해당 경로는 경로 선택에서 배제될 가능성이 높아진다. MMPR의 유효성을 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 기존의 대표적인 에너지를 고려한 경로 선택 알고리즘인 CMMBCR과 비교하여 시간 별 최대 사용 에너지 및 시간 별 죽은 단말 개 수에서 개선된 성능을 보여주었다.
전통적인 한 홉 (Single-hop) 쎌루라 네트워크가 지난 몇 년 동안 통신망의 기능을 잘 제공해 왔으나, 높은 전송 파워가 4세대 시스템의 높은 데이터 전송율 그리고 멀티미디아 써비스에서는 요구 되어 이 네트워크가 더 이상 경제성을 갖기는 어려워진다. 반면에 멀티홉 (Mdlti-hop) 쎌루라 네트워크는 기존은 셀루라 네크워크의 인프라에 애드 혹 네트워크를 동반하여, 전송 파워의 큰 감소를 가져와 총 전송 파워 절약이 가능해진다. 이러한 성능 향상과 4G 써비스들을 가능하게 하기 위하여, 효과적인 라우팅 프로토콜이 멀티 홉 쎌루라 네트워크 (MCN)를 위하여 필요하다. 이 논문에서 우리는 기지국 (base station)의 방향성 정보를 이용한 반응형 (reactive) 라우팅 디스커버리 프로토콜을 제시한다. 우리의 분석과 실험은 제안된 프로토콜이 플러딩 (flooding) 오버해드를 줄이는 것을 보인다. 또한, 다양한 4G 서비스를 한 모발터미널이 기지국에 요구하게 되므로, 이에 관한 이슈들을 MCN 상황에서 논의하고 제안된 프로토콜의 응용을 제시한다.
최근 무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)에서 센서노드의 에너지 소모를 균등화 하고 효율성을 향상시켜 전제 네트워크의 수명을 최대화하기 위한 다양한 계층적 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 특히, 멀티-홉 기법이 향상된 에너지 효율성과 실제 적용 가능한 모델로 많은 각광을 받고 있다. 멀티-홉 기법에서는 센서 노드사이 거리에 따라 전송 에너지를 효율적으로 조절하는 것이 가능하다고 가정한다. 이 논문에서는 대표적인 클러스터 알고리즘인 LEACH에 대하여 분석하고 이 알고리즘의 단점을 보완하고 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 지역-중앙 클러스터 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안한 클러스터 라우팅 알고리즘과 LEACH의 성능을 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고 분석하고 NS-2 시뮬레이션을 이용하여 성능 결과를 제시한다.
매우 제한된 연산능력과 메모리 그리고 소용량 배터리를 가진 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에서 플러딩이나 기존에 제안된 애드혹 라우팅 프로토콜을 적용하여 데이타를 전달하는 것은 현실적인 방안이 되지 못한다. 본 논문에서 우리는 ELF(Energy-efficient Localized Flooding)라고 하는 에너지 효율적인 데이타 전달 프로토콜을 제안하고자 한다. ELF 프로토콜은 소스 센서 노드와 이동성을 갖는 싱크 노드 간의 데이타 전달에 있어서 tracking zone이전 까지는 유니캐스트를 통해서 데이타 메시지가 포워딩되며, tracking tone내에서는 지역적인 플러딩을 통해서 데이타가 전달되도록 하여 유니캐스트와 플러딩의 장점을 적절하게 결합하고 있다. 시뮬레이션을 결과에 따르면, ELF는 매우 높은 data delivery ratio를 유지하면서도 average energy consumption 및 average delay는 낮은 특성을 보임으로써 센서 네트워크의 데이타 전달 방법으로써 매우 효과적임을 확인할 수 있다.
대규모 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들이 배치된 이후에는 에너지 충전이나 노드의 재배치가 매우 어렵고, 일부 센서 노드들의 에너지가 고갈될 경우 전체 네트워크의 분할로 이어진다. 이러한 제한된 조건하에서 효율적인 에너지 소비를 고려한 데이터 전달은 라우팅 프로토콜 설계의 핵심 요소이다. 본 논문에서는 다수의 소스 노드와 이동성 싱크 노드를 가진 무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 제공하는 계층적 데이터 전달프로토콜인 HDD (Hierarchical Data Dissemination)를 제안한다. 계층적 데이터 전달 프로토콜은 싱크 노드가 데이터 수집의 중심노드라는 점을 착안하여 싱크 노드 중심의 데이터 전달 경로를 구성하고, 이 경로가 이중계층(Two-Tier)통신을 통해 유지 되도록 한다. 실험을 통해 HDD 라우팅 프로토콜과 기존에 제안된 TIDD (Two-Tier Data Dissemination) 라우팅 프로토콜의 전체 소모된 에너지량, 데이터 전송 시간 및 데이터 전송 성공률을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 HDD 라우팅 프로토콜은 TIDD 보다 약 1.5배에서 3배정도의 에너지 절감 효과를 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크 환경에서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 라우팅 및 센싱 역할을 함께 수행해야 하기 때문에 각 센서 노드들은 항상 에너지 부담을 가지고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크에 사용되는 센서는 무인으로 동작 되거나 사람이 접근하기 힘든 환경에서 동작하는 경우가 대부분이다. 또한 다량의 센서를 배치하여 무선 센서 네트워크를 형성 하는 경우가 많아 센서 노드의 크기가 작아야 하고, 가격이 저렴해야 하므로 노드에 공급할 수 있는 전원의 양과 데이터 처리 능력에 제한이 있게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 전력 소모를 줄이고, 망을 효율적으로 관리할 수 있는 알고리즘과 효율적인 라우팅 프로트콜을 제안하고, 제안한 알고리즘을 LEACH 프로토콜에 적용시켜 에너지 효율성을 검증하였다. Particle Sensor에서 이전 주기에 측정된 값과 현재 주기에 측정된 값을 비교하여 현재 측정된 값이 작거나 같으면 먼지가 감소하고 있다고 가정하고 다음 주기에 sleep모드를 설정해 주어 센서 노드의 에너지 소비를 줄여주는 알고리즘이다. 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 보면 센서 노드의 에너지 소모를 향상시켜 주었고, LEACH 라우팅 프로토콜에 적용시킨 결과 네트워크의 수명을 향상 시켰다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자에게 장소와 시간에 제약이 없이 자유롭게 네트워크에 접속 할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 이러한 환경은 모든 정보의 공유 및 접근이 쉽게 이루어지는 반면, 인가되지 않은 사용자의 불법적인 접근도 쉽게 이루어질 수 있기 때문에 적합한 보안 정책이 필요하다. 특히 유비쿼터스 센서 네트워크의 센서 노드들은 제한된 전력을 이용하고 하드웨어적으로 작은 크기를 유지해야 하기 때문에 보안 정책 수립에 많은 제한이 발생하게 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서의 운영체제와 플랫폼, 라우팅 방식에 종속적이지 않은 더블키를 이용한 경량 보안 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 더블키 방식을 제안하여 인증과 안전한 키 분배 및 교체가 이루어 질 수 있도록 한다. 보안 관리자가 네트워크 상황에 맞는 보안 레벨 변경 및 키 교체, 관리가 가능하기 때문에 적은 연산 처리만으로 최대의 보안 효과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 성능 평가 결과 제안한 유비쿼터스 센서 네트워크에서 더블키를 이용한 경량 보안 프로토콜은 기존의 보안 정책 보다 상대적으로 저전력으로 보안 정책을 활용 할 수 있었다. 제안한 더블키를 이용한 경량 보안 프로토콜은 스마트 오피스 및 스마트 홈과 같은 실제 환경의 유비쿼터스 센서 네트워크에 적합하다고 할 수 있다.
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.
본 연구에서는 센서 네트워크용 병렬 시뮬레이터인 PASENS(Parallel SEnsor Network Simulator)를 이용하여 센서 네트워크에 이용되는 라우팅 알고리즘 중에서 계층적 라우팅 프로토콜의 대표적인 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 그의 변형인 TL-LEACH(Two Level Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), M-LEACH(Multihop Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), 그리고 LEACH-C(LEACH-Centralized)의 전력 소모량과 데이터의 수신율을 비교하고 분석하였다. 시뮬레이션을 이용한 분석 결과에 따르면, M-LEACH 라우팅 프로토콜의 경우에는 여러 센서 노드들을 통하여 데이터가 전달되기 때문에 일정한 크기 이상의 넓은 공간에서 높은 수신율을 보였으며, LEACH-C 라우팅 프로토콜은 싱크 노드(서버)가 전체 센서 노드의 잔여 에너지와 위치를 고려하여 클러스터 헤드를 결정하기 때문에 좁은 공간에서 보다 오랜 수명을 필요로 하는 센서 네트워크를 구축하는데 가장 효율적이라는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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