Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.136-141
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2021
Research on wireless sensor networks has focused on the monitoring and characterization of large-scale physical environments and the tracking of various environmental or physical conditions, such as temperature, pressure, and wind speed. We propose a stochastic mobility model that can be applied to a MANET (Mobile Ad-hoc NETwork). environment, and apply this mobility model to a newly proposed clustering-based routing protocol. To verify its stability and durability, we compared the proposed stochastic mobility model with a random model in terms of energy efficiency. The FND (First Node Dead) was measured and compared to verify the performance of the newly designed protocol. In this paper, we describe the proposed mobility model, quantify the changes to the mobile environment, and detail the selection of cluster heads and clusters formed using a fuzzy inference system. After the clusters are configured, the collected data are sent to a base station. Studies on clustering-based routing protocols and stochastic mobility models for MANET applications have shown that these strategies improve the energy efficiency of a network.
최근 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기술은 단순한 현장 상호작용과 제한된 정보와 함께 이들의 강인성과 확장성, 적응성에 대해 상당한 관심을 받고 있다. 이러한 모델링 기술들 중, 유전자 조절 네트워크(Gene Regulatory Networks)(GRNs)은 세포로부터 생물학적 유기체의 발생과 자연 진화에 대한 이해에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 GRN 원리를 무선 센서 네트워크 시스템에 적용하고 시간지연 요건을 충족하는 동시에 에너지 균형을 달성할 수 있는 분산화된 노드 스케쥴링 설계 기법을 제안한다. 각 센서 노드는 소비된 에너지 수준과 지연시간에 반응하여 자동으로 자신의 상태를 스케줄링하며, 이는 GRN 모델에서 영감을 받은 유전자 발현과 단백질 농도 조절 모델에 의해 제어된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지 균형뿐만 아니라 원하는 시간 지연에서 성능을 달성하고 있다는 점을 보여준다.
무선센서네트워크는, 다수의 센서노드가 넓은 지역에 배치되어 자신의 전원에 의해 동작하고 다른 센서노드와 협력하여 환경검침 또는 물리량 검침을 수행하는 무선네트워크로 정의한다. 각각의 센서노드들은 자신의 배터리전원소모를 최소화하여, 장기간 사용할 수 있어야 하며, 센서 노드를 적절하게 배치하여 전체 네트워크 커버리지를 제공할 수 있어야 무선센서네트워크의 수명을 늘일 수 있다. 초기 센서노드의 배치로는 센서들의 배터리 수명 등의 이유로 제약이 있으며, 모바일센서노드는 센서가 이동하여 새로운 커버리지를 제공함으로써, 이러한 제약조건을 완화할 수 있다. 본 논문에서는 perimeter coverage property를 만족하는 모바일 센서들의 단계적인 이동을 통한 커버리지 제공기법을 제안한다. 각각의 모바일 센서노드들은 이웃한 센서노드들이 dead 노드인지 판단하게 되며, dead 노드인 경우, 센서네트워크의 커버리지 hole을 만드는지 여부를 판단한 후, 각각의 모바일 센서노드들은 hole의 중심점을 계산하고, 관련된 센서노드들이 협동하여, 단계적으로이동하여, 최종 hole을 커버하는 새로운 센서네트워크를 형성하게 된다. 본 제안기법을 시뮬레이션하여 DCM 기법과 비교한 결과, 에너지 효율을 결정하는 전체 움직임거리 측면에서 최소 50% 이상의 성능향상을 보임을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드들은 개방된 환경에 배치되기 때문에 공격자들을 통해 쉽게 훼손된다. 공격자는 훼손된 노드를 통해 허위 보고서 및 허위 투표 주입 공격을 할 수 있다. 이러한 공격은 센서 노드의 에너지를 고갈시키거나 정상 보고서의 전송을 막는다. 이 두 가지 공격에 대응하기 위해 Li와 Wu는 확률적 투표 기반 여과 기법을 제안하였다. 이 기법은 보고서 임계값과 검증 노드를 고정적으로 사용하기 때문에 센서 노드의 에너지를 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 PVFS의 에너지 향상을 위해 퍼지 로직 시스템을 기반으로 다음 이웃 노드 선택 방법을 제안한다. 퍼지 로직 시스템의 매개변수들은 에너지, 홉의 수, 검증 성공 횟수이며, CH는 퍼지 로직 시스템을 기반으로 도출된 2개의 이웃 노드 중에서 상태 정보가 높은 다음 이웃 노드를 선택한다. 실험을 통해 제안 기법은 기존 기법과 비교하여 약 9%의 에너지가 향상되었고, 센서 노드들의 에너지 절감을 통해 전체 네트워크의 수명 연장을 기대한다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.50-56
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2017
Wireless sensor nodes have limited energy, so it is important to optimize energy consumption to preserve network lifetime. Various protocols have been proposed for this purpose. LEACH protocol and SEP are the representative protocols. These protocols become less effective as the Sensor Field becomes wider. To improve this, MR-SEP and L-SEP were proposed. These protocols increase the energy efficiency by dividing the Sensor Field into layers and reducing the transmission distance. However, when dividing a layer, there are cases where it is divided inefficiently, and a node within a certain range from a Base Station has a better transmission efficiency than a direct transmission method using a cluster method. In this paper, we propose a Single-hop layer for L-SEP to improve inefficient layer division and near node transmission efficiency. When the larger the Sensor Field, the better the performance of the proposed method by up to 87%. The larger the sensor field, the more efficient the proposed method is over the conventional method. That is, the proposed method is suitable for the wide Sensor Field.
Node layout optimization of structural wireless systems is investigated as a means to prolong the network lifetime without, if possible, compromising information quality of the measurement data. The trade-off between these antagonistic objectives is studied within a multi-objective layout optimization framework. A Genetic Algorithm is adopted to obtain a set of Pareto-optimal solutions from which the end user can select the final layout. The information quality of the measurement data collected from a heterogeneous WSN is quantified from the placement quality indicators of strain and acceleration sensors. The network lifetime or equivalently the network energy consumption is estimated through WSN simulation that provides realistic results by capturing the dynamics of the wireless communication protocols. A layout optimization study of a monitoring system on the Great Belt Bridge is conducted to evaluate the proposed approach. The placement quality of strain gauges and accelerometers is obtained as a ratio of the Modal Clarity Index and Mode Shape Expansion values that are computed from a Finite Element model of the monitored bridge. To estimate the energy consumption of the WSN platform in a realistic scenario, we use a discrete-event simulator with stochastic communication models. Finally, we compare the optimization results with those obtained in a previous work where the network energy consumption is obtained via deterministic communication models.
무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 환경에서 사건의 탐지(event detection)와 라우팅(routing), 정보추적(information tracking) 등의 중요한 기능을 수행하기 위해 센서노드의 위치를 측정하는 문제는 반드시 해결되어야 한다. DV-Hop 알고리즘은 멀티 홉에서 얻어지는 정보를 기반으로 위치를 측정하며 비교적 적은 앵커로도 구현이 가능하지만 보다 정밀한 위치측정을 위해 개선되어야 할 부분이 존재한다. 그러한 요인 중 하나로 알고리즘에 사용되는 홉 간 거리가 여러 앵커 노드로 부터의 홉 간 거리의 평균값으로 계산되는 것을 들 수 있다. 이는 홀(Hole)과 같은 장애물에 의한 홉 수의 증가로 발생할 수 있는 미지노드와 앵커사이에 거리 값 계산의 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 DV-Hop 알고리즘의 이러한 문제점을 분석하고 이를 보완 가능한 그룹기반DV-Hop(GDV-Hop) 알고리즘을 제시한다. 그룹 기반 DV-Hop 알고리즘은 다양한 비컨의 라우팅 경로에 의한 위치오차를 효과적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 불필요한 비컨전송의 오버 헤드를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.
사물인터넷 환경에서는 센서 노드가 사물로 의미가 확장되고 각 사물들은 자신만의 의사결정을 통해 사물간 정보 수집 및 공유가 가능하다. 따라서 노드의 데이터를 싱크노드 또는 중앙 서버로 전송하는 것을 목적으로 하는 WSN 정보 수집 방법을 사물인터넷 환경에 그대로 적용하는 것은 비효율적이다. 또한 기존 WSN 방법은 주변 사물들의 정보를 수집하는 과정에서 모든 사물이 정보 수집에 참여하는 방식으로 구성되어 있기 때문에 전송횟수 증가 등의 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 사물들 간의 에너지 효율적인 정보 공유를 위한 클러스터링 및 속성 기반 데이터 교환 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 각 사물이 생산할 수 있는 데이터의 속성을 부여하여 클러스터를 구성한다. 데이터 교환시에는 부여된 속성을 이용해 데이터를 생산할 수 있는 사물들과 통신하여 에너지 효율성을 향상시킨다. 성능평가를 위해 TOSSIM을 이용하여 네트워크 수명, 평균 에너지 소비량 등을 측정하였다.
본 논문에서는 무선 센서네트워크(wireless sensor network : WSN)에서 발생하는 두 가지 지연 요인인 큐잉 지연(queueing delay)과 랜덤 링크 스케줄링에 의한 지연(delay by random link scheduling)을 소개하고 이를 해결하기 위한 새로운 순차적 스케줄링 기법을 제안한다. 또한 모의 실험을 통하여 이용하여 제안한 다중 홉 전송기법의 성능 평가를 수행하고, 이를 기존의 랜덤 링크 스케줄링 기법의 성능과 종단간 패킷 전송 지연의 관점에서 비교한다. 모의실험 결과에 따르면, 소스 노드(source node)와 목적지 노드(destination node) 사이의 홉 수(hop distance)가 증가할수록 제안한 스케줄링 기법과 기존의 랜덤 링크 스케줄링 기법의 지연 성능 차이가 증가함을 알 수 있었다. 소스 노드와 목적지 노드 사이의 평균 홉 수가 2.66, 4.1, 4.75 및 6.3 일 때, 제안한 스케줄링 기법은 기존의 랜덤 링크 스케줄링 기법에 비해 22%, 36%, 48% 및 55% 까지 지연 시간을 줄일 수 있었다.
OSI 네트워크 모델의 데이터 링크 계층에서는 노드와 노드 사이에 신뢰성 있는 통신을 목표로 하며, 오류 발생이 잦은 무선 센서 네트워크 환경에서는 FEC(forward error correction) 기법을 주로 사용한다. FEC 기법은 패리티의 길이에 따라 오류 정정률을 설정할 수 있는데 오류 정정률을 높게 설정할수록, 에너지 소모가 크다는 한계가 존재한다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지가 충전되며, 이로 인해 노드가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지보다 더 많은 양의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 수집되는 에너지 중 여분의 에너지를 사용해 데이터 손실률을 감소시키는 에너지 적응형 Reed-Solomon 기법을 제안한다. 노드의 에너지 상태에 따라 FEC의 패리티 길이를 다르게 설정하여, 에너지와 데이터 손실률의 trade-off(이율배반) 관계를 이용하는 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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