이동 싱크를 이용한 데이터 수집에서 센서 노드들이 이동 싱크의 통신반경에 포함되는 시간은 불균등하다. 불균등한 시간내에 효율적인 데이터 수집을 위해서는 이동 싱크와 센서 노드간 데이터 수집 스케줄링이 필요하다. 기존 이동 싱크에 이용된 스케줄링 기법들은 데이터 수집을 위해 이동 싱크의 통신범위에 머무는 시간과 이동 싱크로 수집된 데이터양 등을 고려하였다. 하지만 기존 연구들은 센서 네트워크에서 수집되는 데이터의 특성을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 센서 노드별 데이터 수집 주기와 이동 싱크와 센서 노드사이의 데이터 수집 주기로 구성된 TDMA 스케줄링 기법을 제안하였다. 또한 온도, 습도 등과 같이 일정하게 증가 혹은 감소하는 센서 데이터의 특성을 고려한 TDMA 스케줄링 기반의 데이터 수집기법을 제안하였다. 제안한 데이터 수집 기법은 센서 노드별 전체 데이터의 수집이 아닌 사용자가 설정한 임계 값보다 크게 변한 데이터를 수집한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 스케줄링 기법 중 데이터 균등 수집을 목표로 하는 DWEDF 기법과 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존 DWEDF 기법에 비해 데이터 수집에 소모되는 에너지가 약23% 줄었고, 센서 노드의 데이터 수집실패가 감소하였다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 제한된 배터리 자원으로 인해 수명이 짧다는 근본적인 문제뿐 아니라, 고정된 위치의 싱크로 인한 싱크 주변 노드의 에너지 소비가 비정상적으로 증가하는 에너지 불균형 문제도 가지고 있다. 이를 해결하고자, 최근에는 태양 에너지 수집형 노드를 사용하여 에너지를 지속적으로 수집함으로써 배터리 자원 제약 문제를 해결하고, 또한 모바일 싱크를 활용하여 고정된 싱크 노드 근처의 에너지 불균형 문제를 해결하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 고정된 싱크 및 배터리 기반의 WSN을 위하여 제안된 유명한 데이터 수집 기법인 CTP(Collection Tree Protocol)도 이와 같은 에너지 제약 및 에너지 사용 불균형 문제는 고려하지 않고 설계되었는데, 따라서 정전 노드 발생 및 트리 구조의 루프화와 같은 네트워크의 안정성(Reliablilty)이 심각하게 저하되는 문제를 내포하고 있었다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 모바일 싱크와 태양에너지 수집형 노드로 구성된 WSN을 위한 향상된 CTP 기법(Solar-CTP)을 제안한다. 제안된 Solar-CTP기법에서는 수집 에너지 및 사용 에너지양 예측을 통해 노드 동작 모드를 결정한다. 아울러 싱크의 주기적인 이동으로 싱크 주변 노드의 에너지 불균형 문제를 해결한다. 성능검증을 통해 기존 CTP에 비해 Solar-CTP의 정전 노드의 수가 줄어들고, 싱크의 데이터 수집량이 향상된 것을 확인하였다.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 전체 운영 시간을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 센서 네트워크를 나눈 다음 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집한다. 모바일 싱크와 클러스터 헤드 사이의 메시지 전달을 통해 에너지 소비 효율은 높이며 모바일 싱크의 단점인 데이터 수집 시간을 최소화할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 네트워크 확장성을 위해 센서 네트워크 구조는 클러스터내에서 싱글 홉 전송보다는 멀티홉 전송을 지원해야 한다. 멀티홉 전송시 발생하는 중간 노드의 과도한 에너지 소비를 개선하기 위해 주행 경로와 연계된 데이터 병합 과정을 제안한다. 실험결과는 제안 모델이 기존 방법들보다 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 효율적임을 보여준다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3396-3411
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2015
Sensors used in Wireless Sensor Networks (WSN) have mostly limited capacity which affects the performance of their applications. One of the data-gathering methods is to use mobile sinks to visit these sensors so that they can save their limited battery energies from forwarding data packages to static sinks. The main disadvantage of employing mobile sinks is the delay of data collection due to relative low speed of mobile sinks. Since sensors have very limited memory capacities, whenever a mobile sink is too late to visit a sensor, that sensor's memory would be full, which is called a 'memory overflow', and thus, needs to be purged, which causes loss of collected data. In this work, a method is proposed to generate mobile sink tours, such that the number of overflows and the amount of lost data are minimized. Moreover, the proposed method does not need either the sensor locations or sensor memory status in advance. Hence, the overhead stemmed from the information exchange of these requirements are avoided. The proposed method is compared with a previously published heuristic. The simulation experiment results show the success of the proposed method over the rival heuristic with respect to the considered metrics under various parameters.
연속개체는 크기가 크며, 확산하는 특징이 있다. 따라서 연속개체 탐지에서는 소스가 매우 많이 발생하며, 계속해서 새로운 소스가 발생하는 점을 고려해야 한다. 기존 연속개체 탐지 연구들은 탐지 정보를 고정된 싱크로 전달하는 상황만을 고려하고, 많은 소스로부터 발생하는 통신비용을 줄이기 위해 노력했다. 본 논문에서는 연속개체 탐지에서 효율적으로 이동싱크를 지원하는 방안을 제안한다. 이동싱크가 데이터를 받기 위해서는 소스에게 자신의 현재 위치를 알려야 한다. 기존 이동싱크 지원 방안들은 개별개체를 대상으로 했다. 이를 연속개체 탐지에 그대로 적용하면 연속개체의 수많은 소스들에게 개별적으로 현재 위치를 알려야 하며, 이는 심각한 에너지 낭비를 초래한다. 제안방안은 연속개체의 소스들의 지역성을 이용하여 이동싱크의 현재위치를 연속개체의 소스들에게 효율적으로 전달한다. 실험 결과는 제안방안이 기존 방안에 비해 이동싱크의 위치갱신을 수행할 때 더 적은 에너지를 소모함을 보인다.
고정 싱크 로드를 갖는 무선 센서 네트워크에서 싱크 주변 무선 센서 노드들은 배터리 에너지가 급속히 소모되는 문제를 발생시킨다. 이를 해결하기 위하여 모바일 싱크를 사용하여 데이타 수집을 하므로 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시키는 기법들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 모바일 싱크는 움직이는 특성을 가지고 있으므로 모바일 싱크를 사용할 경우에는 각 센서노드들로부터 균등한 양의 데이타를 수집하기 위한 데이타 수집 스케줄링이 필요하다. 실시간적 특성을 만족시켜야하는 무선 센서 네트워크의 응용 환경에서는 균등치 못한 데이타 수집은 긴급한 사건들에 대한 처리가 가능하지 않게 한다. 본 논문에서는 모바일 싱크를 이용한 센서 네트워크에서 무선 센서 노드들로부터 균등한 데이타 수집을 위한 데이타 가중치 기반 스케줄링 기법을 제안한다 제안된 기법은 센서 노드들이 모바일 싱크와의 통신범위 안에 남아있을 수 있는 시간과 각각의 무선 센서 노드들이 모바일 싱크에게 전송한 데이터양을 스케줄링의 기준으로 사용한다. 실험을 통하여 모바일 싱크를 갖는 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법과 기존의 데이타 수집 방법들의 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안된 기법이 무선 센서 노드들로 부터의 데이타 수집에 있어서 가장 균등 데이타 수집을 수행함을 보인다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 군집 그룹의 관리 방안이다. 위험 지역을 탐색하는 네트워크의 경우, 군집 그룹의 운영에 의해 임무 수행에 대해 영향을 미치게 된다. 그룹 네트워크를 이끄는 이동 싱크 시스템은 그룹 센서 노드들에서 수집되는 위험 데이터에 따라 네트워크 형성을 달리할 수 있다. 동적인 네트워크 관리는 위험 상황에 대응하기 위하여 이동 싱크의 임무에서 중요한 역할을 제공한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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