KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
네트워크 내의 이동 노드 (Mobile Node: MN)들의 수가 점차 증가함에 따라 IP 이동성 관리로 인한 시그널링 트래픽은 급증하게 될 것이며, 이러한 현상은 전반적인 네트워크의 성능을 크게 좌우할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 IPv6 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 시그널링 부하에 대한 분석을 위하여, 연속 시간 마코프 체인 모델과 계층적 네트워크 모델을 사용하는 새로운 분석적 접근 방법을 제안한다. 본 논문은 동일한 네트워크 구조 하에서 MIPv6와 HMIPv6가 각각 적용되었을 경우, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용들을 분석적 모델링에 기반하여 각각 유도해 낸다. 또한, MN의 이동성 및 트래픽과 관련된 다양한 파라미터들의 변화가 MIPv6와 HMIPv6 하에서 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여도 살펴본다. 본 논문에서 제안된 분석적 모델링을 통하여, MN의 평균 이동 속도가 빠를수록, 바인딩 라이프타임이 큰 값으로 설정될수록, 그리고 평균 패킷 도착율이 적을수록, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 HMIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용은 MIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 되며, 이와 반대되는 상황 하에서는 MIPv6 하에서의 총 시그널링 비용이 HMIPv6 하에서의 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 됨을 알 수 있었다.
최근에 에너지의 효율성이 좋고 대용량화가 쉬운 NAND 플래시가 센서 노드를 위한 차세대 저장소로 각광을 받고 있다. 현재 대부분의 센서 노드용 파일 시스템은 NOR 플래시 기반으로 개발되어 있으며 NAND 플래시에 적용할 수 있는 파일 시스템은 거의 존재하지 않는다. 대용량 NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 파일 시스템의 구축이 요구되지만, 센서 노드는 오직 $4{\sim}10$ KBytes의 매우 작은 크기의 메모리를 지원하므로 효율성이 뛰어난 파일 시스템을 구축하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 1 KBytes의 매우 작은 크기의 EEPROM을 부착하여 이러한 메모리 한계를 극복하였으며 자원의 효율성, 대용량의 지원 및 신뢰성을 고려한 새로운 파일 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 파일 디스크립션을 위하여 EEPROM을 사용하며 효과적으로 플래시 메모리를 쓸 수 있는 방법과 wear-leveling을 할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 이는 획기적으로 페이지 갱신 횟수를 줄임으로써 에너지를 절약하고 보다 긴 시간동안 데이터의 수집을 용이하게 만들며 센서 노드의 수명을 증가시킨다.
사물인터넷(IoT)에 연결된 다수의 장치를 관리하기 위해서 IETF는 IPv6를 지원하는 RPL 라우팅 프로토콜을 제안하였다. RPL은 사물인터넷이 구축되는 네트워크에서 요구되는 서비스에 맞는 OF(Objective Function)를 통해 경로가 생성된다. RPL에서는 단순하게 노드 간 링크 품질만을 고려하여 경로를 구축하므로, 다양한 목적의 QoS를 제공할 수 있는 OF에 대한 연구가 필요하다. 기존의 연구에서는 주로 에너지 소비 감소를 다루고 있고, 싱크 노드까지 형성된 경로의 링크 품질을 고려하지 않고 있어 종단 간 지연시간이 늘어 날 수 있다. 본 논문에서는 트래픽이 몰려 병목현상이 일어나는 노드의 예상 수명과 목적지까지 형성될 전체 경로의 품질을 고려하여 지연시간을 줄이는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안 기법의 가중치를 설정하였고, 종단 간 지연시간을 약 20.8%, 에너지 소비를 약 10.5% 개선하였음을 보였다.
최근 무선 통신 기술의 혁신적인 발전에 따라 에너지 하베스팅을 통해 네트워크 수명을 영구적으로 연장하기 위한 네트워크 자원 최적화, QoS 보장 전송 기법, 에너지 지능적 라우팅 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 잘 알려진 바와 같이 다중-홉 RF 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서는 수확되는 에너지양의 불확실성 때문에 종단간 네트워크 전송 지연 시간을 보장하기 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 홉 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서 종단간 지연 시간을 최소화하기 위하여 상호채널 간섭(co-channel interference)으로 인한 지연, 에너지 하베스팅 시간으로 인한 지연 그리고 중계 노드에서의 큐잉 지연을 종합적으로 고려한 간섭 인지 기반의 에너지 효율적인 라우팅 메트릭과 프로토콜을 제안한다. 제안된 기법은 부하 불균형을 유발하는 패킷 혼잡을 회피하고 에너지 고갈로 인한 노드의 대기 시간을 줄이며 링크 간의 간섭으로 지연시간이 증가되지 않도록 함으로써 종단간 처리량을 최대화한다. 마지막으로 ns-3 시뮬레이터를 이용하여 처리율, 종단간 지연시간, 에너지 소비량 등의 측면에서 제안된 기법의 성능을 측정하여 기존에 제안된 기법보다 성능이 우수함을 증명한다.
MANET은 토폴로지의 빈번한 변화에 따라 경로가 짧은 기간 동안만 유지되고 모든 노드는 에너지를 배터리에 의존하기 때문에 배터리에 많은 제약을 받는다 이와 같은 제한사항을 극복하기 위해 링크의 안정성을 유지하거나 파워 소모를 고려한 프로토콜에 대한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 하지만 링크의 안정성 또는 파워 소모의 어느 한 측면만을 고려함으로써 링크의 안정성은 높일 수 있으나 파워 소모가 효율적이지 못하다. 또한 전체 파워소모는 줄일 수 있으나 파워소모의 균형을 이루지 못함으로써 네트워크 수명을 오래 지속시킬 수 없는 문제점이 발생 한다. 본 논문에서는 배터리 잔량과 신호세기를 동시에 고려하여 각 노드들의 균형된 파워소모와 네트워크 전체의 파워 소모를 최소화함 으로써 네트워크 수명을 오래 지속시키기 위한 프로토콜인 RBSSPR(Residual Battery Capacity and Signal Strength Based Power-aware Routing Protocol in MANET)를 제안한다. RBSSPR은 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS-2 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 RBSSPR이 특정 노드로 집중되는 트래픽을 분산시켜 파워소모의 균형을 이루고 네트워크 전체의 파워소모를 최소화함으로써 네트워크 수명을 연장시킴을 보였다.
센서 네트워크의 많은 응용분야에서 센서 노드가 감지하는 데이터는 긴급성에 따라 크게 일반 데이터와 긴급 데이터로 분류할 수 있다. 주기적인 상황 모니터링과 같은 일반 데이터는 손실이나 지연을 어느 정도 허용할 수 있는 반면에, 화재 경보와 같은 긴급 데이터는 손실 없이 실시간적으로 전달이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 데이터의 특성에 따라, 긴급 데이터의 전달 신뢰도를 높이면서 일반 데이터 전달의 에너지 효율을 고려한, 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 데이터 인지 라우팅 프로토콜을 제안한다 제안한 방안은 크게 두 가지 아이디어로 되어 있다. 첫째, 긴급 데이터에 대한 네트워크 생존율과 신뢰도를 향상시키기 위해, 각 센서 노드는 자신의 배터리 잔여량이 임계치 이하로 떨어지면 긴급 데이터만 전달하게 된다. 둘째, 긴급 데이터에 대한 전달 신뢰도를 높이고, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄이기 위해 데이터 종류에 따라 차별화된 전달 방법을 사용한다. 규칙적으로 발생하는 일반 데이터는 에너지 효율성을 증가시키기 위해 단일 경로 기반의 데이터 전달 방안을 사용하며, 긴급 데이터는 높은 신뢰성을 보장하기 위해 방향성 플러딩 방법을 사용해 싱크로 전달한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 긴급 데이터 전송에 있어 높은 신뢰성을 보장하면서, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄여 네트워크 생존율을 크게 증가시킬 수 있음을 보였다.
무선센서네트워크에서는센서노드로부터전송된데이터는채널의노이즈등의요인으로 오류가 일어나기 쉽다. 센서 네트워크는 엄격한 에너지 제안이 있기 때문에 에너지가 효율적인 오류 정정 방법을 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 낮은 전송 전력으로 전송한 데이터를 RS 코드를 적용하는 방식을 제안하고, 시뮬레이션과 실험을 수행한다. RS 코드는 데이터에 추가한 리던던시로 동작한다. 인코드 데이터는 저장되거나 전송될 수 있다. 오류가 발생했을 때 인코드된 데이터는 복원된다. 추가된 리던던시는 디코더에서 수신된 데이터에서 오류가 있는 부분을 감지하고 정정하는 데에 사용된다. RS 코드가 정정할 수 있는 오류의 수는 추가되는 리던던시에 의해 결정된다. 실험 결과 저전력 통신에서의 높은 안정성을 확인하였다. 1분마다 32바이트를 전송할 경우 RS(15,13)은 173.7일, RS(31,27)은 169.1일, RS(63,57)은 163.9일, RS(127,115)는 150.7일, RS(255,239)는 149.7일의 수명을 예측할 수 있었다. 패킷 수신 확률(PRR) 실험에 RS(255,239)를 적용하여 약 3m 전송거리가 증가함을 확인하였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있으며 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 어렵기 때문에 노드의 소비 전력을 최소화하기 위한 연구가 중요하다. 많은 연구 중 클러스터링 기법은 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위한 효과적인 기법중의 하나로 각광 받아왔다. 하지만, 클러스터링 기법은 클러스터의 수와 크기, 데이터전송에 참여하는 노드간의 거리등에 따라 에너지 절감 효과가 달라진다. 따라서 이러한 요인들을 최적화해야 클러스터링에 의한 에너지 절감 효과를 최대화할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 최적해 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하여 센서 노드의 에너지 소비를 줄일 수 있는 최적의 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 유전자 알고리즘은 클러스터를 구성할 수 있는 수많은 경우의 수중에서 최적의 클러스터를 찾기 위해 진화의 과정을 거쳐 탐색을 수행한다. 따라서 진화 과정이 없는 LEACH와 같은 클러스터링 알고리즘보다 효과적일 수 있다. 본 연구에서 제안하는 2차원 염색체 유전자 알고리즘은 염색체내에 존재하는 각 노드에게 고유한 위치정보를 부여함으로써 기존 유전자 알고리즘보다 효율적인 유전자 진화를 수행할 수 있다. 그 결과, 센서 네트워크의 수명을 최대화 할 수 있는 최적의 클러스터를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 지연시간에 민감한 데이터를 실시간으로 전달하는 기법을 제안하였다. 실시간 전송을 위한 기존의 방식들은 단순히 전달 지연이 짧은 경로 혹은 홉 수가 작은 경로를 선택한다. 하지만, 이러한 방식들은 링크 에러율을 고려하지 않았으므로, 전송 오류가 발생하는 경우에는 재전송으로 인하여 실시간 전송을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 링크 에러율을 고려하여 실시간 전송 경로를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 이웃 노드들 간의 링크 에러율에 기반하여 홉 간의 전송 지연시간을 추정함으로써 종단 간 기대되는 지연시간을 계산한다. 소스 노드는 가장 짧은 전달 지연시간을 가진 경로를 실시간 경로로 선택하고 데이터를 전송한다. 링크의 에러율에 따른 다양한 실험을 통하여 제안 방식이 데이터 전달 속도를 향상시키고 지연 지터를 감소시킨다는 사실을 확인하였다. 또한, 전송 오류와 재전송의 상대적 인 감소로 인하여 에너지 소비가 줄어들고 네트워크 수명이 연장된다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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