[논문]무선 센서네트워크에서 비동기식 MAC 프로토콜의 성능분석을 위한 분석적 모델

정성환; 권태경

무선 센서네트워크에서 비동기식 MAC 프로토콜의 성능분석을 위한 분석적 모델
Analytic Model for Performance Evaluation of Asynchronous MAC Protocol in Wireless Sensor Networks 원문보기

대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.35 no.4, 2009년, pp.248 - 256

정성환 (삼성SDS주식회사 하이테크컨설팅그룹) , 권태경 (서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, under saturated traffic condition in a single-hop wireless sensor network, we present an analytic model that evaluates the performance of asynchronous MAC protocol which uses a preamble technique. Our model considers the impact of several important factors such as sleep cycle, the backoff mechanism and the number of contending nodes. After obtaining the cumulative backoff time of a sending node and expected delay of a receiving node, an iterative algorithm is presented for calculating the performance measures such as expected energy consumption usage per packet and latency. Simulation results show that the proposed analytic model can accurately estimate the performance measures under saturated traffic conditions.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

MAC 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 다음의 척도들을 제안한다.
본 연구는 시뮬레이션이나 실험 장치를 통한 연구에 비해, 적은 비용으로 비동기식 MAC 프로토콜의 성능을 평가할 수있게 해 주며, 이를 통해서 프로토콜의 최적 운영정책 수립에도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 포화 트래픽 상황을 가정하여, 일반적인 트래픽 상황을 반영하지 못하는 한계를 가지고 있으나 비동기식 MAC 프로토콜에 대한 분석적인 연구가 없는 상황에서 불포화 트래픽 상황의 모델 연구를 위한 선행 연구라고 할 수 있다. 본 연구의 추후 연구로서 단순 홉, 불포화 트래픽 상황 하에서 연구가 이루어지면, 다음 단계로는 선형(linear) 홉 구조의 연구가 이루어 져야 한다.
본 연구에서는 비동기식 방식의 MAC 프로토콜을 분석하기 위하여, 송신노드가 전송할 패킷을 항상 가지고 있는 포화 트래픽(saturated traffic condition)을 가정하여 backoff 작동방식, 수면주기, 송신노드의 수 등을 고려하여 각 노드의 에너지 사용량, 패킷 지연시간 등을 구할 수 있는 모델을 제시하였다.
본 연구에서는 포화 트래픽 상황에서 프리앰블 기법을 사용하는 비동기식 무선 MAC 프로토콜의 성능을 평가할 수 있는 분석적인 모델을 제안하였다. 구체적으로 backoff 알고리즘, 수면 노드의 수면주기 등을 고려하여 패킷 전송노드의 개수에 따른 송신노드의 평균 backoff 지연시간, 수신노드의 평균 수면주기회수, 패킷 수신을 위한 평균 대기시간을 구하였으며, 이를 이용하여 전송 및 수신 노드에서의 단위 패킷당 에너지 사용량과 latency를 성능척도로서 계산하는 반복적인 알고리즘을 제시하였다.
본 절에서는 송신노드가 패킷전송에 성공할 때까지 누적된 backoff 의 시간 길이 Tb의 기대값을 구하고자 한다. 제안된 backoff 작동방식에 의하면 E[Tb]는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
본 절에서는 수신노드가 패킷을 받기까지 연속적으로 수면 주기에 들어갈 회수인 n_sleepcycle 과 수신노드가 수면모드에 들어간 시점부터 송신노드에서 프리앰블을 보내기 시작한 시점까지의 경과시간인 t_elapsed , 그리고 수신노드가 수면모드에서 깨어난 후 프리앰블이 끝날 때까지 기다리는 시간 twait 의 기대값을 구하고자 한다. 먼저 n_sleepcycle을 구해보자.
프로토콜의 성립조건인 WI ⋅σ < WC⋅σ < tsleep은 항상 만족하며 또한 수신노드는 채널모니터링을 통해 채널이 성공적 전송에 의해서 바쁜상태에 있는지, 충돌에 의해서 바쁜상태에 있는지 구별할 수 있음을 주지 하자.

가설 설정

또한 수신노드가 패킷을 수신한 후 ACK(acknowledgement)를 보내며, backoff counter는 σ를 기본 시간 단위로 하는 슬롯방식으로 작동된다고 가정한다.
garbage 값이 검출되면 노드는 계속 패킷을 받아 디코딩하지 않고, 즉시 수면 모드로 들어 가게 된다. 본 논문에서는 채널이 충돌한 상태인지를 발견하는 시간은 무시할 수 있을 정도로 짧다고 가정하여 이 시간을 모델링에 반영하지는 않았다.
본 연구에서는 WI ⋅σ < WC⋅σ < tsleep이 항상 성립함을 가정한다.
본 연구에서는 계산상의 복잡성을 줄이기 위해서, [Figure 3]에서와 같이 성공적 전송이 있기 전에 충돌이 발생할 회수는 한 번 이하라고 가정한다. 실제로 실험을 통하여 충돌이 연속적으로 두 번 이상 발생할 확률값이 전체 성능에 영향을 줄 정도로 크지 않음을 확인할 수 있었다.
또한 수신노드가 패킷을 수신한 후 ACK(acknowledgement)를 보내며, backoff counter는 σ를 기본 시간 단위로 하는 슬롯방식으로 작동된다고 가정한다. 송신노드는 항상 전송할 패킷을 가지고 있다는 포화 트래픽 상태(saturated traffic condition)를 가정한다. 수신노드는 패킷을 수신한 후 지체없이 즉시 수면모드로 들어가게 된다.

제안 방법

본 연구에서는 포화 트래픽 상황에서 프리앰블 기법을 사용하는 비동기식 무선 MAC 프로토콜의 성능을 평가할 수 있는 분석적인 모델을 제안하였다. 구체적으로 backoff 알고리즘, 수면 노드의 수면주기 등을 고려하여 패킷 전송노드의 개수에 따른 송신노드의 평균 backoff 지연시간, 수신노드의 평균 수면주기회수, 패킷 수신을 위한 평균 대기시간을 구하였으며, 이를 이용하여 전송 및 수신 노드에서의 단위 패킷당 에너지 사용량과 latency를 성능척도로서 계산하는 반복적인 알고리즘을 제시하였다. 실험결과를 통하여 본 연구에서 제시된 모델에 의한 추정값이 실제값과 잘 일치됨을 확인할 수 있었다.
이러한 과정을 종료 조건을 만족시킬 때까지 반복하게 된다. 시뮬레이션 종료 조건은 System Clock 값이나 전송된 패킷의 개수 등을 선택할 수 있는데 본 실험에서는 전송된 패킷의 수가 10,0000 번을 넘을 때로 설정하여 주었다. 본 시뮬레이션은 Wolfram Mathematica 6.
Initial backoff window 크기는 W_I = 15, congestion backoff window 크기는 W_C = 30으로 각각 설정하였다. 패킷 전송을 위해 경쟁하는 전송노드의 개수를 증가시키며, 모델에 의한 계산값과 시뮬레이션을 통해 관측된 값을 도시하였다.

대상 데이터

본 연구는 단순 홉을 갖는 무선 센서 네트워크를 분석 대상으로 한다. 그리고 동일한 통계적 특성을 갖는 N 개의 송신노드가 하나의 수신 노드에게 데이터를 보내기 위해서 경쟁하는 상황을 설정한다.

이론/모형

수신노드가 무선채널이 유휴한지 아닌지를 정확하게 판단 하는 것은 MAC 프로토콜 성능에 중요한 영향을 미치므로, 이에 대한 연구도 활발하게 이루어 졌다. B-MAC의 경우에는 CCA (Clear Channel Assessment) 라는 기법을 사용한다. CCA 기능은 무선 채널로부터 수신되는 신호를 샘플링(sampling)하여 무선 채널이 바쁜지, 즉 다른 노드에 의해서 사용되고 있는지 또는 유휴한지를 소프트웨어적으로 판단하는 기법이다.
모델 검증을 위한 시뮬레이션은 Event based 방식을 선택하였다. 즉, 시뮬레이션이 시작되면 System Clock을 Event가 발생 하는 시간에 따라 증가시키면서, 측정변수들의 값을 update 하는 것이다.
본 장에서는 제안된 모델의 정확성을 시뮬레이션 결과와의 비교를 통해서 검증한다. 실험에 필요한 설정값은 Polastre et al. (2004) and Buettner et al. (2006)의 연구를 참조하여 Table 1에 정리하였다. Initial backoff window 크기는 W_I = 15, congestion backoff window 크기는 W_C = 30으로 각각 설정하였다.

성능/효과

E[T_listen]의 값은 식 (25)에서 확인할 수 있듯이 E[n_sleepcycle ]과 E[t_wait]의 값의 변화에 영향을 받는데, 경쟁노드수가 증가할 수록 충돌이 일어날 확률이 커짐으로 E[n_sleepcycle]의 값은 증가하고 E[t_wait]의 값은 경쟁노드의 수가 증가할수록 짧아지게 되어 서로 상충관계가 있음을 알 수 있다. 본 연구에서 설정한 설정값 조건에서는 경쟁노드 수 증가에 E[n_sleepcycle]과 E[t_wait] 의 증감이 서로 상충되어 E_rx에 미치는 변화의 기여도가 크지 않음을 알 수 있다.
본 연구에서는 계산상의 복잡성을 줄이기 위해서, [Figure 3]에서와 같이 성공적 전송이 있기 전에 충돌이 발생할 회수는 한 번 이하라고 가정한다. 실제로 실험을 통하여 충돌이 연속적으로 두 번 이상 발생할 확률값이 전체 성능에 영향을 줄 정도로 크지 않음을 확인할 수 있었다.
구체적으로 backoff 알고리즘, 수면 노드의 수면주기 등을 고려하여 패킷 전송노드의 개수에 따른 송신노드의 평균 backoff 지연시간, 수신노드의 평균 수면주기회수, 패킷 수신을 위한 평균 대기시간을 구하였으며, 이를 이용하여 전송 및 수신 노드에서의 단위 패킷당 에너지 사용량과 latency를 성능척도로서 계산하는 반복적인 알고리즘을 제시하였다. 실험결과를 통하여 본 연구에서 제시된 모델에 의한 추정값이 실제값과 잘 일치됨을 확인할 수 있었다.
값의 변화를 도시한 것이다. 제안된 모델과 시뮬레이션 결과가 잘 일치하는 것을 볼 수 있다. 포화 트래픽 가정하에 패킷 하나를 보내는데 필요한 에너지는 경쟁하는 송신노드의 수가 많아질수록 크게 증가한다는 것을 알 수 있다.
제안된 모델과 시뮬레이션 결과가 잘 일치하는 것을 볼 수 있다. 포화 트래픽 가정하에 패킷 하나를 보내는데 필요한 에너지는 경쟁하는 송신노드의 수가 많아질수록 크게 증가한다는 것을 알 수 있다. 식 (23)에서 알 수 있는 것처럼 E_tx 값은 E[Tb] 값의 변화에 정비례한다.

후속연구

본 연구의 추후 연구로서 단순 홉, 불포화 트래픽 상황 하에서 연구가 이루어지면, 다음 단계로는 선형(linear) 홉 구조의 연구가 이루어 져야 한다. 그것이 가능해 진다면, 여러 선형 홉의 결합으로 이루어진 트리(tree) 구조를 갖는 복수 홉 네트워크의 성능 분석으로 진화해 갈 수 있을 것으로 생각된다. 그러나, 복수 홉 모델링의 경우는 일반적인 대기행렬 네트워크 문제의 복잡성으로 인해서, 각 노드의 서비스 분포를 지수분포로 가정을 허용하지 않는 한, 부득이 여러 가정들을 포함시키는 근사적인 방법 (approximated approach)으로 연구가 진행되어야 할 것이다.
그러나, 복수 홉 모델링의 경우는 일반적인 대기행렬 네트워크 문제의 복잡성으로 인해서, 각 노드의 서비스 분포를 지수분포로 가정을 허용하지 않는 한, 부득이 여러 가정들을 포함시키는 근사적인 방법 (approximated approach)으로 연구가 진행되어야 할 것이다. 그래서 실제 네트워크 상황에 맞도록 가정들을 단계적으로 완화해 나가는 방향으로 연구가 진행될 것으로 예상된다.
그것이 가능해 진다면, 여러 선형 홉의 결합으로 이루어진 트리(tree) 구조를 갖는 복수 홉 네트워크의 성능 분석으로 진화해 갈 수 있을 것으로 생각된다. 그러나, 복수 홉 모델링의 경우는 일반적인 대기행렬 네트워크 문제의 복잡성으로 인해서, 각 노드의 서비스 분포를 지수분포로 가정을 허용하지 않는 한, 부득이 여러 가정들을 포함시키는 근사적인 방법 (approximated approach)으로 연구가 진행되어야 할 것이다. 그래서 실제 네트워크 상황에 맞도록 가정들을 단계적으로 완화해 나가는 방향으로 연구가 진행될 것으로 예상된다.
본 연구는 시뮬레이션이나 실험 장치를 통한 연구에 비해, 적은 비용으로 비동기식 MAC 프로토콜의 성능을 평가할 수있게 해 주며, 이를 통해서 프로토콜의 최적 운영정책 수립에도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 포화 트래픽 상황을 가정하여, 일반적인 트래픽 상황을 반영하지 못하는 한계를 가지고 있으나 비동기식 MAC 프로토콜에 대한 분석적인 연구가 없는 상황에서 불포화 트래픽 상황의 모델 연구를 위한 선행 연구라고 할 수 있다.
본 연구는 포화 트래픽 상황을 가정하여, 일반적인 트래픽 상황을 반영하지 못하는 한계를 가지고 있으나 비동기식 MAC 프로토콜에 대한 분석적인 연구가 없는 상황에서 불포화 트래픽 상황의 모델 연구를 위한 선행 연구라고 할 수 있다. 본 연구의 추후 연구로서 단순 홉, 불포화 트래픽 상황 하에서 연구가 이루어지면, 다음 단계로는 선형(linear) 홉 구조의 연구가 이루어 져야 한다. 그것이 가능해 진다면, 여러 선형 홉의 결합으로 이루어진 트리(tree) 구조를 갖는 복수 홉 네트워크의 성능 분석으로 진화해 갈 수 있을 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무선 센서 네트워크의 프로토콜 설계에 있어서 가장 중요한 주제는 무엇인가?	무선 센서 네트워크의 프로토콜 설계에 있어서 가장 중요한 주제는 제한된 에너지 용량을 가진 센서들의 에너지 효율성을 증대시키는 것이다. 적은 에너지로 작동할 수 있는 가장 효과 적인 방법 중의 하나는 센서들이 주기적으로 수면상태(sleep state)와 작동상태(awake state)를 반복하는 것이다.
	backoff 기법은 무엇을 보장해 주는가?	CSMA/ CA 기반의 backoff 기법에서는, backoff 도중에도 연속적으로 채널 상태를 모니터링하여, 채널이 다른 패킷 전송에 의해서 점유된 경우에 즉시로 backoff counter를 멈추고 일시 정지 상태 (frozen state)에 있다가 채널이 유휴에 지면, 다시 backoff counter를 줄여가게 된다(Bianchi, 2000). 이 방법은, 먼저 backoff를 시작한 패킷이 나중에 backoff를 시작한 패킷보다 채널을 점유할 확률을 높게 해주어 결과적으로 노드간의 형평성(fairness) 을 보장 해 준다.
	MAC 프로토콜은 어떻게 분류할 수 있는가?	적은 에너지로 작동할 수 있는 가장 효과 적인 방법 중의 하나는 센서들이 주기적으로 수면상태(sleep state)와 작동상태(awake state)를 반복하는 것이다. 주기적 수면 모드 방식(duty cycling)을 채택한 MAC(Medium Access Control) 프로토콜은 크게 동기식(synchronized)과 비동기식(asynchronous) 의 두 방식으로 분류할 수 있다.

참고문헌 (12)

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Dam, T. van and Langendoen, K. (2003), An Adaptive Energy-efficient MAC protocol for Wireless Sensor Networks. ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems, 171-180
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G. Bianchi (2000), Performance Analysis of the IEEE 802.11 Distributed Coordination Function, IEEE J. Sel. Areas Commun., 18(3) , 535-547

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Medepalli, K. Tobagi, F. A. (2006), Towards Performance Modeling of IEEE 802.11 Based Wireless Networks : A Unified Framework and Its Applications, INFOCOM 2006, 25th IEEE International Conference on Computer Communications
Polastre, J., J. Hill, et al. (2004), Versatile Low Power Media Access for Wireless Sensor Networks, Proceedings of the 2nd international conference on Embedded networked sensor systems, New York, NY, USA : ACM Press, 95-107
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Stone, K. and M. Colagrosso (2007), Efficient Duty Cycling through Prediction and Sampling in Wireless Sensor networks, Wireless Communications & Mobile Computing, 7, 1087- 1102

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Zhang, Y., He, C., and Jiang, L. (2008), Performance Analysis of S-MAC Protocol under Unsaturated Conditions, IEEE Communications Letters, 12(3), 210- 212

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Zhai, Hongqiang, Kwon, Younggoo and Fang, Yuguang (2004), Performance Analysis of IEEE 802.11 MAC Protocols in Wireless LANs, Wireless Communications & Mobile Computing, 4, 917-931

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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