무선 센서 네트워크의 효율적인 에너지 사용과 개별 노드의 수명 증대는 센서 네트워크의 효율적인 운영을 위한 매우 중요한 요소이다. 센서 네트워크에 많이 사용되는 LEACH, HEED 등과 같은 클러스터 기반의 라우팅 방식들은 클러스터 헤드들과 해당 멤버 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터 기반 라우팅 방식인 LEACH와 HEED의 방법을 비교분석하고 데드 노드의 최대 지연 발생 등과 같은 새로운 에너지 효율적인 클러스터 헤드 선출 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효율성은 MATLAB 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
한정된 용량의 배터리에 의존하는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 LEACH와 같은 클러스터 기반의 동적 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 본 논문에서는 클러스터 내의 각 노드가 가지는 속성을 고려하여 클러스터를 생성하고 노드를 관리하는 TICC(Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안한 TICC은 노드의 속성 중의 하나인 베터리 값 즉 에너지 값으로 노드의 에너지 레벨을 분류한다. 그리고 분류된 에너지 레벨에 대응하는 시간차 컨트롤 기법을 이용하여 클러스터링 과정을 수행하거나 노드들을 관리한다. 특히 제안한 TICC 알고리즘은 MANET에서 클러스터의 생성, 재생성, 진입 노드 및 이탈 노드의 검출과 관리를 통해 노드의 에너지 관리 효율을 향상시키고 클러스터의 Lifetime을 증가시키는 결과를 보여주었다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성, 전송 지연 그리고 확장성은 중요한 요구사항이며, 특히 다수의 노드로 구성된 무선 센서 네트워크의 경우 네트워크 라이프타임 연장을 위해 제한된 배터리 전력 내에서 각 노드의 에너지 소비를 최소화 시켜야한다. 또한 전송률을 향상시키기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하기 위한 효율적인 알고리즘과 에너지 관리 기술이 요구된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터 전송을 위해 경로의 겹침이 없는 다중경로 프로토콜을 제안한다. 제안한 방법은 다중경로를 검색하고 라우팅 테이블에 다중경로를 추가시켜 센서 데이터 전송의 감소를 통해 네트워크 오버헤드를 최소화 시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜은 각 노드의 에너지 소비를 최소화하고, 싱크 노드가 수신 강도 범위 내, 외부에 위치하더라도 센서 네트워크의 생명주기를 연장할 수 있다. 실제 데이터를 이용하여 현실 모델에 맞게 센서 네트워크를 구축하고 제안 기법의 타당성을 검증하며, 전체 에너지의 소비량을 평가한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.295-304
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2014
Communication infrastructure supports wide variety of mobile services such as photo and file sharing, location tracking, social network services and instant messaging. However, instances like power-loss and natural disasters disrupt these communication infrastructures unable to render support to these mobile services. Delay-tolerant networks (DTNs) offer a solution to these problems at hand. By utilizing mobility and opportunistic contacts among mobile devices, a plausible communication network can be establish and enable support to mobile applications. This paper presents an energy-efficient, reliable message delivery routing scheme with message prioritization rules for DTN. It uses the context information of nodes (mobile devices) such as the contact history (location and time of contact), speed/velocity, moving direction to determine the best forwarders among nodes in the network. The remaining energy of the nodes is also used to determine the message types a node can deliver successfully. The simulation results show that proposed approach outperforms Epidemic and Prophet routing schemes in terms of delivery ratio, overhead ratio, delivered messages per types and remaining energy.
기존의 다중경로 설정 방법은 소스로부터 목적지까지 명확하게 분리된 다중경로를 보장하지 못할 뿐만 아니라, 다중경로의 라우팅 정보를 설정하고 유지하기 위한 오버헤드가 많다. 본 논문에서는 다중경로를 설정하는 과정에서 플러딩 방식을 제거하고, 트래픽 부하를 분산시키며, 경로 갱신에 참여하는 노드의 수를 최소화함으로써, 에너지 효율적인 EDM(Explicit Disjoint Multipath) 방식을 제안한다. EDM은 논리적으로 다중경로가 구성될 수 있는 논리적인 파이프라인을 구성하고, 물리적으로 파이프라인을 통해 목적지까지 경유지 기반 지오그래픽 라우팅을 수행한다. EDM은 네트워크 트래픽 부하를 분산시키고, 에너지 소모를 균등화할 수 있으며, 네트워크 생명주기를 연장시킬 수 있다.
최근에 통신 기술과 하드웨어 기술의 발전으로 아주 작은 센서노드로 무선 센서 네트워크를 구성하는 것이 가능하게 되었다. 무선 센서 노드들은 이용 가능한 자원이 극히 제한되기 때문에, 노드들은 장시간 동안 활동하기 위해서 에너지 소모를 최소로 하는 것이 관건이다. 무선 센서 네트워크는 애드 혹 망과 매우 유사하지만, 통신, 전력소모 그리고 계산능력 측면에서 제약을 받는다. 각 노드들의 응용계층에서는 적은 양의 데이터를 생성하고, 느린 속도로 전송되는 특징을 가진다. 각각의 센서 노드는 소스(source)와 싱크(sink)가 될 수 있는 일반적인 애드 혹 환경과는 달리 하나의 기지국(base station)이 싱크의 역할을 하고 싱크를 제외한 노드들은 소스의 역할을 하게 된다. 또한 무선 센서 네트워크는 설치된 후 지속적으로 주변을 관찰하고 고정된 상태로 있는 것이 대부분이다. 기존 애드 혹 망에서 라우팅 프로토콜은 이러한 무선 센서 네트워크의 특징을 만족할 수 없다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 통신 형태의 특징을 고려하여 트리 기반 라우팅 프로토콜을 확장한 에너지 측면에서 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다.
Ad-hoc 무선 네트워크 환경에서 에너지 보유량이 상대적으로 적은 단말은 생존기간이 짧아진다. 단말의 활동이 정지하면 해당 단말을 경유하는 최적의 라우팅 경로도 함께 사라지기 때문에 새로운 대체 경로를 생성해야 한다. 이러한 대체 경로의 생성은 더 많은 단말의 에너지 소모를 촉진하여 활동을 정지하는 단말의 수를 증가시키고, 네트워크의 성능을 저하시킨다. 따라서 에너지 보유량이 적은 단말은 라우팅 경로 생성에 참여시키지 말아야 한다. 본 논문에서는 정지하는 단말의 수를 억제할 수 있도록 단말들의 에너지 보유량을 고려한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 라우팅 프로토콜에서는 가능한 경로 각각에서 최소 에너지를 보유한 단말의 에너지 보유량($E_{m}$)에 근거하여 경로를 설정한다. 즉, 흡수가 동일하면 최소 에너지 보유량($E_{m}$)이 최대인 경로를 선택함으로써 에너지 보유량이 적은 단말의 생존기간을 연장한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 프로토콜이 단말의 생존기간을 연장하고, 그것이 대체 경로 생성을 줄임으로써 네트워크의 성능 저하를 방지하는데 효과적임을 보인다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 감지기능을 수행하기 위해서는 센서노드에서 싱크로의 라우팅 기법이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 전달을 위한 경로설정시 에너지의 효율성 및 균일성을 제공하는 제어메시지의 확률적 플러딩을 제안하며 에너지의 소모를 되도록이면 균일하도록 유도하는 에너지확률을 이용하고 경로를 은닉할 수 있는 분산 라우팅기법을 제안하였다. 에너지효율성을 측정하기 위하여 수학적 모델링과 NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 각 기법은 기존의 관련연구와 비교분석하여 본 논문에서 제안한 기법이 우수함을 증명하였다.
Raza, Ali;Khan, Muhammad Fahad;Maqsood, Muazzam;Haider, Bilal;Aadil, Farhan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2670-2685
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2020
Flying ad-hoc networks (FANETs) is a vibrant research area nowadays. This type of network ranges from various military and civilian applications. FANET is formed by micro and macro UAVs. Among many other problems, there are two main issues in FANET. Limited energy and high mobility of FANET nodes effect the flight time and routing directly. Clustering is a remedy to handle these types of problems. In this paper, an efficient clustering technique is proposed to handle routing and energy problems. Transmission range of FANET nodes is dynamically tuned accordingly as per their operational requirement. By optimizing the transmission range packet loss ratio (PLR) is minimized and link quality is improved which leads towards reduced energy consumption. To elect optimal cluster heads (CHs) based on their fitness we use k-means. Selection of optimal CHs reduce the routing overhead and improves energy consumption. Our proposed scheme outclasses the existing state-of-the-art techniques, ACO based CACONET and PSO based CLPSO, in terms of energy consumption and cluster building time.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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