무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재 이루어지고 있는 대부분의 연구는 클러스터 헤드와 싱크 노드들 사이의 직접적인 통신에 바탕을 두고 있다. 앞에서 이루어진 연구들은 노드들 사이의 거리에 따라 에너지를 계산하는 방식에 기초를 두고 있다. 거리에 따라 에너지를 계산하여 알고리즘을 구현하는 것은 어려운 문제가 된다. 이 논문에서는 싱크 노드에서 다른 모든 노드들까지 고정된 전파 파장의 반경을 갖는 다단계 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 WSN이 에너지를 효율적으로 줄이는 것과 WSNdp 활용 방안을 제시한다.
In clustering-based approaches, cluster heads closer to the sink are usually burdened with much more relay traffic and thus, tend to die early. To address this problem, distance-aware clustering approaches, such as energy-efficient unequal clustering (EEUC), that adjust the cluster size according to the distance between the sink and each cluster head have been proposed. However, the network lifetime of such approaches is highly dependent on the distribution of the sensor nodes, because, in randomly distributed sensor networks, the approaches do not guarantee that the cluster energy consumption will be proportional to the cluster size. To address this problem, we propose a novel approach called CACD (Clustering Algorithm Considering node Distribution), which is not only distance-aware but also node density-aware approach. In CACD, clusters are allowed to have limited member nodes, which are determined by the distance between the sink and the cluster head. Simulation results show that CACD is 20%-50% more energy-efficient than previous work under various operational conditions considering the network lifetime.
무선 센서 네트워크에서 고정된 싱크 노드가 데이터를 수집하므로 싱크 노드와 주변 노드의 에너지는 다른 노드에 비해 상당히 많이 소모된다. 보다 큰 센서 네트워크에서 에너지 불균형은 급격하게 전체 센서 네트워크의 동작을 멈추게 한다. 이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 수명을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 네트워크를 나누고 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 알고리즘을 제안한다. 또한 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 알고리즘을 분석하고 시뮬레이션을 통해 분석의 타당성을 증명한다.
In sensor networks, it is crucial to reliably and energy-efficiently deliver sensed information from each source to a sink node. Specifically, in mobile sink (user) applications, due to the sink mobility, a stationary dissemination path may no longer be effective. The path will have to be continuously reconfigured according to the current location of the sink. Moreover, the dynamic optimal path from each source to the sink is required in order to reduce end-to-end delay and additional energy wastage. In this paper, an Adaptive Reversal Optimal path Tree (AROT) protocol is proposed. Information delivery from each source to a mobile sink can be easily achieved along the AROT without additional control overhead, because the AROT proactively performs adaptive sink mobility management. In addition, the dynamic path is optimal in terms of hop counts and the AROT can maintain a robust tree structure by quickly recovering the partitioned tree with minimum packet transmission. Finally, the simulation results demonstrate that the AROT is a considerably energy-efficient and robust protocol.
대규모 무선 센서 네트워크는 넓은 지역에 불균일하게 많은 수의 센서노드들이 분포하므로 높은 조밀한 밀집도로 인해 센서노드들이 수집한 데이터들이 서로 유사하거나 중복될 수 있다. 다수의 센서노드에서 싱크노드로 수렴하는 트래픽 특성으로 인해 센서노드들이 수집한 데이터를 싱크노드로 전송할 때 싱크노드 주변의 센서노드들은 싱크노드로부터 멀리 떨어져 있는 센서노드들에 비해 트래픽 양이 많아 혼잡이 발생하여 병목문제가 발생하고, 에너지 소모량도 증가하여 에너지 홀 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크에서 불균일하게 분포되어 있는 센서노드들의 혼잡을 제어하기 위한 트래픽을 고려한 혼잡제어기법를 제안하였다.
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.
본 논문은 독거노인을 위한 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 착용형 RFID 시스템과 게이트웨이 시스템, 서버 시스템으로 구성된다. 착용형 RFID 시스템은 장갑형태로 구성되며, 싱크노드와 RFID 리더기를 갖는 센서노드로 구성된다. 센서노드는 가구나 약병, 설탕, 소금 등의 다양한 일상생활 물체에 부착된 RFID 태그를 읽는다. 센서 노드는 무선 패킷을 싱크노드로 전송한다. 싱크노드는 수신된 패킷을 게이트웨이로 보내고, 게이트웨이는 수신된 패킷을 서버로 전달한다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성된다. 착용형 RFID 시스템에서 전달된 데이터는 데이터베이스에 저장되고, 사용자의 일상 생활 활동정보를 표시한다. 처리된 데이터는 가족이나 수발제공자, 병원관계자 등 사용자의 일상생활 패턴을 원하는 사용자에게 제공될 수 있다.
무선 센서 네트워크는 싱크 노드로 데이터가 집중되는 수렴적인 구조로 인해 네트워크 내 불균형적인 에너지 소모가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 소스 노드 및 싱크 노드 사이에 중계 노드를 배치하여 싱크 노드로 집중되기 전 데이터를 병합 및 처리하였다. 하지만 링크 품질을 고려하지 않은 중계 노드의 배치는 재구성된 라우팅 경로의 링크 품질에 따른 패킷 손실을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 중계 노드 선정을 위한 라우팅 경로 재구성 시 데이터 신뢰성을 고려한 링크 비용 산출 방법을 제안한다. 라우팅 메트릭 값으로 홉 수 및 RSSI를 고려한 링크 비용 산출 수식을 제안하며 센서 모듈 간 패킷 전송 실험을 통해 RSSI 임계값을 선정한다.
본 논문은 무선센서 망에서 소스 노드와 모바일 싱크 노드 간 데이터 전송경로를 효율적으로 관리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 최단거리 전송경로를 보장하며, 기존에 형성되었던 경로를 최대한 이용함으로써 경로재설정을 위한 비용을 줄일 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 대표적 경로재설정 방법인 CODE와 EADA에 비해 경로 재설정 비용을 약 60% 감소시켰음을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.224-242
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2010
Data routing in wireless sensor networks must be energy-efficient because tiny sensor nodes have limited power. A cluster-based hierarchical routing is known to be more efficient than a flat routing because only cluster-heads communicate with a sink node. Existing hierarchical routings, however, assume unrealistically large radio transmission ranges for sensor nodes so they cannot be employed in real environments. In this paper, by considering the practical transmission ranges of the sensor nodes, we propose a clustering and routing method for hierarchical sensor networks: First, we provide the optimal ratio of cluster-heads for the clustering. Second, we propose a d-hop clustering scheme. It expands the range of clusters to d-hops calculated by the ratio of cluster-heads. Third, we present an intra-cluster routing in which sensor nodes reach their cluster-heads within d-hops. Finally, an inter-clustering routing is presented to route data from cluster-heads to a sink node using multiple hops because cluster-heads cannot communicate with a sink node directly. The efficiency of the proposed clustering and routing method is validated through extensive simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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