무선 센서네트워크를 위해 제안된 기존의 라우팅 알고리즘들은 무선 센서네트워크의 특성을 완벽히 수용하지 못하고 있다. 특히, 위치정보를 이용하면 에너지 소비와 전역 id 문제의 해결 등에서 많은 이득을 얻을 수 있음에도 불구하고, 이를 적극적으로 이용하는 알고리즘은 드물다. 위치정보를 이용하는 대표적인 알고리즘인 GEAR 같은 경우, 그 용도가 질의메시지 전파에 한정되어 있을 뿐만 아니라 고정된 네트워크 환경을 가정하고 있으므로 무선 센서네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은 각 노드의 위치정보와 싱크 노드의 위치정보를 기반으로 하여 전송되는 데이터의 방향성을 정의한다. 그리고 각 노드는 이 방향성을 기준으로 경로를 설정하고 신호를 보낸다. 위치정보를 이용하여 데이터 중심석 라우팅을 하므로 각 노드를 식별하기 위한 전역 식별자가 필요 없고, 방향성을 정의하여 그에 따라 신호를 전송하므로 무분별한 에너지 소비를 막을 수 있다.
무선 센서네트워크를 위해 제안된 기존의 라우팅 알고리즘들은 무선 센서네트워크의 특성을 완벽히 수용하지 못하고 있다. 특히, 위치정보를 이용하면 에너지 소비와 전역 id 문제의 해결 등에서 많은 이득을 얻을 수 있음에도 불구하고, 이를 적극적으로 이용하는 알고리즘은 드물다. 위치정보를 이용하는 대표적인 알고리즘인 GEAR 같은 경우, 그 용도가 질의메시지 전파에 한정되어 있을 뿐만 아니라 고정된 네트워크 환경을 가정하고 있으므로 무선 센서네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은 각 노드의 위치정보와 싱크 노드의 위치정보를 기반으로 하여 전송되는 데이터의 방향성을 정의한다. 그리고 각 노드는 이 방향성을 기준으로 경로를 설정하고 신호를 보낸다. 위치정보를 이용하여 데이터 중심석 라우팅을 하므로 각 노드를 식별하기 위한 전역 식별자가 필요 없고, 방향성을 정의하여 그에 따라 신호를 전송하므로 무분별한 에너지 소비를 막을 수 있다.
Conventional routing protocols proposed for wireless sensor networks (WSNs) cannot fully accommodate the characteristics of WSNs. In particular, although it is possible to largely obtain benefits in the solution of energy consumption and global identification problems through applying position infor...
Conventional routing protocols proposed for wireless sensor networks (WSNs) cannot fully accommodate the characteristics of WSNs. In particular, although it is possible to largely obtain benefits in the solution of energy consumption and global identification problems through applying position information, there are few protocols that actively apply such position information. In the case of geographical and energy aware routing (GEAR) that is a typical algorithm, which uses position information, it does not fully represent the characteristics of WSNs because it is limited to forward query messages and assumed as fixed network environments. The routing protocols proposed in this paper defines the direction of data, which is routed based on the position information of individual and target nodes, in which each node configures its next hop based on this direction and routes signals. Because it performs data-centric routing using position information, it does not require certain global identifications in order to verify individual nodes and is able to avoid unnecessary energy consumption due to the forwarding of packets by defining its direction.
Conventional routing protocols proposed for wireless sensor networks (WSNs) cannot fully accommodate the characteristics of WSNs. In particular, although it is possible to largely obtain benefits in the solution of energy consumption and global identification problems through applying position information, there are few protocols that actively apply such position information. In the case of geographical and energy aware routing (GEAR) that is a typical algorithm, which uses position information, it does not fully represent the characteristics of WSNs because it is limited to forward query messages and assumed as fixed network environments. The routing protocols proposed in this paper defines the direction of data, which is routed based on the position information of individual and target nodes, in which each node configures its next hop based on this direction and routes signals. Because it performs data-centric routing using position information, it does not require certain global identifications in order to verify individual nodes and is able to avoid unnecessary energy consumption due to the forwarding of packets by defining its direction.
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문제 정의
본 논문에 서 제 안하는 프로토콜의 가장 큰 특징 은 각센서 노드의 위치좌표를 이용해서 패킷의 목적지(싱크노드에서 는 목표 지 역으로, 각 센서 노드에 서 는 싱크 노드로)로의 방향성을 정의하여 방향성에서 벗어난 노드의 신호발생을 억제함으로써 네트워크에서 소모되는에너지를 감소시키는 것이다.
이 러한 방법론은 WSN에도 그대로 적용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 노드의 이동이 그리 빈번하지 않은 환경을 가정하므로 MANET의 요구 기 반 방식을 이용하여 노드의 이동성을 지 원하고자 한다[12].
본 연구의 목적은 각 노드의 위치좌표를 도입한 라우팅 프로토콜을 이용하여 각 노드에서 발생하는 통신 횟수를 줄임으로써 네트워크에서 소비되는 에너지의 양을 경감시켜 네트워크의 수명을 늘리는 것이다. 이를 위해 본 논문에서 는 방향성 정의 알고리 즘을 정의 하고 알고리즘의 동작을 평 가한다.
앞 절에서 기술한방향성 정의와 다음 홉 선정의 두 단계를 통해 각 노드에서 정해진 다음 홉으로 메시지를 전송하며 각 메시지 의 표현은 Directed Diffusion과 동일한 네 이 밍 방식을 그대로 사용한다. 이러한 내용은 이미 앞에서 기술되어 있는 내용이므로 본 절에서는 본 프로토콜이 어떻게 노드의 이동성을 지원하는지에 대해 기술한다 [[1110]] .
가설 설정
. 모든 센서 노드는 이동성을 가지지만 그 이동은 빈번하지 않다.
싱크 노드는 각 센서 노드에 서 감지 한 환경 데 이 터를통합해서 관리자에 게 넘 겨주는 역 할을 하므로 센서 노드에 서 획득한 데 이 터 의 목적 지 는 싱 크 노드라고 가정한다. 또한 싱크 노드는 호스트 PC의 시리얼이나 USB 단자에 접속되어 있는 경우가 대부분이므로, 싱크 노드는 고정되어 있으며 사용되는 에너지는 제한적이지않다.
제안 방법
논문의 구성은 다음과 같다. II에서는 WSN을 위해제안된 라우팅 프로토콜 중 위치좌표를 이용하는 대표적 인 프로토콜인 Directed Diffusion과 GEAR에 대해 자세히 기술하고 평가한다. hi이서는 본 논문에서 제안하는 라우팅 프로토콜에 대해 기술한다.
각 노드의 위치는 NS-2에서 제공하는 랜덤함수를 이용해 임의로 위치시켰고 노드의 위치 또한 임의적으로변화하게 하였다. 노드의 수는50개부터 250개까지 50개씩 늘렸다.
본 논문에서는 그림 10과 같이 전체 네트워크 구역을 25등분하여 싱크 노드가 위치한 하위구역을 제외한 1번부터 24번까지의 하위구역을 번갈아가며 목표지역으로 정하고 노드의 수를 50개씩 늘릴 때마다 24번씩시뮬레이션을 수행하였다. 다시 말하면, 노드의 수가 50 개 일 때, 목표지 역을 1번 구역부터 24번 구역까지 번호순서대로 바꾸면서 총 24번의 시뮬레이션을 거쳤다. 노드의 수가 100개 일 때도 마찬가지 방법으로24번의 시뮬레 이션을 거 쳤다.
메시지를 수신한 노드들은 자신의 위치가목적지까지의 방향성에 입각하는지를 판단하고 결과가 긍정이면 메시지를 전달, 부정이면 폐기함으로서 메시지 발생 횟수를 제어한다. 또한 노드가이 동하였을 경우 자신의 이 동을 이 전 이웃 노드들에 게알림으로써 방향성 설정과 다음 홉 선정을 다시 수행하도록 하여 노드의 이동성을 지원하도록 하였다. 시뮬레 이션을 통하여 방향성 정 의 알고리 즘의 정확성을입증하였고 GEAR와 비교하여 보다 효율적인 성능을검증하였다.
방향성 설정과 다음 홉 선정 단계는 각 노드가 메시지 전송단계에서 질의메시지나 데이터 메시지를 발생하기 전에 수행하는 일종의 준비동작의 역할을 하며 이 두 동작단계를 통해 노드의 이동성, 자가-구성, 고장 감내의 특성을 지원하도록 하였다.
본 논문에서 는 WSN을 위해 제안된 기존의 라우팅프로토콜 중 Directed Diffusion과 GEAR를 분석 하여 두알고리즘의 취약점을 도출하였고 각 노드의 위치좌표를 이용하여 네트워크에서 발생하는 메시지를 줄일 수있는 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 각 노드는 배포직후 목적지로의 방향성을 설정하고 방향성에 입각한자신의 이웃 노드 중 목적지에 가장 근접한 노드를 다음 홉으로 결정한다.
본 논문에서 제안된 프로토콜은 방향성 설정, 다음 홉선정, 메시지 전송의 세 가지 동작 단계를 가진다. 방향성 설정과 다음 홉 선정 단계는 각 노드가 메시지 전송단계에서 질의메시지나 데이터 메시지를 발생하기 전에 수행하는 일종의 준비동작의 역할을 하며 이 두 동작단계를 통해 노드의 이동성, 자가-구성, 고장 감내의 특성을 지원하도록 하였다.
목표지역의 위치에 따라 발생하는 메 시 지 의 양에 많은 차이 를 보이 기 때문이다. 본 논문에서는 그림 10과 같이 전체 네트워크 구역을 25등분하여 싱크 노드가 위치한 하위구역을 제외한 1번부터 24번까지의 하위구역을 번갈아가며 목표지역으로 정하고 노드의 수를 50개씩 늘릴 때마다 24번씩시뮬레이션을 수행하였다. 다시 말하면, 노드의 수가 50 개 일 때, 목표지 역을 1번 구역부터 24번 구역까지 번호순서대로 바꾸면서 총 24번의 시뮬레이션을 거쳤다.
본 장에서는 방향성 정 의 알고리즘의 동작을 검증하고 본 논문에서 제 안한 프로토콜과 GEAR의 성 능을 비교해본다. 시 뮬레 이 션은 Redhat LINUX 9.
역의 값을 이용한다. 본 프로토콜에 적용한목표지 역 은 2 차원 좌표 체 계 를 나타내 며, Directed Diffusion에서 사용된 목표지역의 형식과 달리 일반적인 프로그래밍 언어의 문법에서 사용하는 X 좌표, Y 좌표, 너비, 높이의 네 가지 인자를 이용해서 사각형으로 이뤄지는 특정지역의 경계면을 표시하도록 하였다. 따라서 목표지 역의 처음 두 인자 (X 좌표, Y 좌표)와 싱 크 노드의 위 치 좌표를 방향성 정의 알고리즘에 대입하면 특정 지역으로의 방향을 설정할 수 있다.
rule)을 간편화 시 켰다. 뿐만 아니 라 탐색용 interest와 event를 이용하여 정확한 데이터를 판별하고 품질이 좋은 전송 경로를 선택할 수 있는 방법을제시하였다.
시뮬레이션은 매회 500초 동안수행하였고 각노드에서 발생한 송.수신 메시지를 측정하여 평균치를구하였다. 시뮬레이션 결과는 그림 11과 같다.
시뮬레이션 시간은 500초로 하고 총 10번을 반복하여 송.수신되는 메시지의 양에 변화가 있는지를 관찰하였다. 10번의 시뮬레이션을 거치는 동안 송.
시 뮬레 이 션은 Redhat LINUX 9.0(kemel ver. 2.4.20-8)에서 NS-2(ver. 2.30) 시뮬레이터를 이용하였고, AWK 프로그래밍 언어를 이용하여 시뮬레이션 결과 데이 터를 처 리 하고 Microsoft Windows XP Professional에서 Microsoft Office Excel 2003을 이용해 시각화 하였다 [13][14].
또한 노드가이 동하였을 경우 자신의 이 동을 이 전 이웃 노드들에 게알림으로써 방향성 설정과 다음 홉 선정을 다시 수행하도록 하여 노드의 이동성을 지원하도록 하였다. 시뮬레 이션을 통하여 방향성 정 의 알고리 즘의 정확성을입증하였고 GEAR와 비교하여 보다 효율적인 성능을검증하였다.
이 런 식으로 노드의 수를50개씩 늘릴 때마다 같은 방법으로 시뮬레이션을 거쳐 총 120번의 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션은 매회 500초 동안수행하였고 각노드에서 발생한 송.
경감시켜 네트워크의 수명을 늘리는 것이다. 이를 위해 본 논문에서 는 방향성 정의 알고리 즘을 정의 하고 알고리즘의 동작을 평 가한다. 그리고 간단한 라우팅 프로토콜을 제안하고 여기에 방향성 정의 알고리즘을 적용하여 시 뮬레 이 션하고 그 결과를 GEAR 프로토콜과 비 교분석한다.
데이터처리
이를 위해 본 논문에서 는 방향성 정의 알고리 즘을 정의 하고 알고리즘의 동작을 평 가한다. 그리고 간단한 라우팅 프로토콜을 제안하고 여기에 방향성 정의 알고리즘을 적용하여 시 뮬레 이 션하고 그 결과를 GEAR 프로토콜과 비 교분석한다.
이론/모형
테이블 기반 방식은 주기적으로 탐색 메시지를 발생시켜 이 웃의 변화를 감지 하는 방식 이 고, 요구 기 반 방식 은요청 메시지가 있을 때 다음홉을 정하기 위해 이웃의 존재를 탐색하는 방식 이다. 따라서 네트워크 환경 이 동적이 라면 테 이 블 기 반 방식 을 사용하고 그 반대 의 경 우라면 요구 기반 방식을사용한다. 이 러한 방법론은 WSN에도 그대로 적용될 수 있다.
성능/효과
GEAR는 노드의 위치 정보와 잔류에너지 레 벨을 활용하여 네트워크의 에너지 소모를 균형 있게 하여 네트워크의 생존시간을 증가시킬 수 있었다. 지역적으로산출한 특정비용을 고려하여 목적지로 메시지를 전송할 수 있는 최적의 결정을 내린다.
그리고 효율적인 경로를 학습하고 망의 구멍을 우회하는 능력도 가진다. 노드의 위치와 잔류에너지, 이웃 노드의 위치와 잔류에너지를 계속 업 데이트해야 하는 추가 작업을 필요로하지만 WSN에서 노드의 위치 정보는 응용에 필요한정보이기 때문에 이를 경로 검색에 이용하여 데이터전송량을 효과적으로 줄이는 결과를 보였다. 그러나 GEAR는 이동성을 고려하지 않았으므로 동적 인 대규모의 네트워크에서 GEAR는 결코 좋은 성능을 낼 수없을것이다.
마지막으로, 서론에서 언급했듯이 GPS 모듈을 내장한 센서 노드가 이 미 개 발된 상태 이므로 모든 센서 노드가 자신과 싱크 노드의 위치 정보를 알 수 있다는 가정또한 타당하다.
있는 노드를 식별한다. 실제 센서 노드의 통신반경이 최대 70m 정도이고 각 노드가 배포될 때 무작위로 뿌려진다는 점을 고려했을 때, 통신 반경 내에서 가장 가까운 노드를 다음 홉으로 선 택 한다면 각 노드에 서싱크 노드까지 의 경로 상에 있는 거 의 모든 중간 노드들이 신호를 수없이 중복 수신하게 된다는 결론이 나온다. 이는 불필요한 에너지의 낭비를 초래하고 결과적으로전체 네트워크의 수명 을 단축시 킬 것 이 다.
때문인 것으로 분석 된다. 이에 비해 제안된 프로토콜은 방향성 설정 단계와 다음 홉 선정 단계를 통해노드의 이동성을 지원하도록 설계되었으며 목적지의방향성을 바탕으로 메시지를 발생하고 방향성에서 벗어난 노드의 메시지 발생을 억제함으로써 메시지 발생수를 상대 적으로 감소시 킬 수 있었다.
후속연구
이는 GEAR가 노드의 이 동성을 지원하지 않도록 설계되었기에 더욱 그러하다. 본논문에서 제안한 프로토콜이 기 존의 프로토콜들 보다에너지 효율적인 프로토콜이라는 것을 입증하기 위해서는 실제 센서 노드에서 프로토골을 동작시켜 네트워크의 수명을 측정해 보아야 할 것이다. 뿐만 아니라, Directed Diffusion 에서 사용한 데이터 네이 밍 모델과 데이터 병합 기법을 본 프로토콜에 그대로 적용하였으므로 프로토콜의 더 나은 성 능을 위 해서는 이 부분 역 시 보완하여야 할 것이다.
본논문에서 제안한 프로토콜이 기 존의 프로토콜들 보다에너지 효율적인 프로토콜이라는 것을 입증하기 위해서는 실제 센서 노드에서 프로토골을 동작시켜 네트워크의 수명을 측정해 보아야 할 것이다. 뿐만 아니라, Directed Diffusion 에서 사용한 데이터 네이 밍 모델과 데이터 병합 기법을 본 프로토콜에 그대로 적용하였으므로 프로토콜의 더 나은 성 능을 위 해서는 이 부분 역 시 보완하여야 할 것이다.
참고문헌 (14)
정보통신부 홈페이지, http://www.mic.go.kr/index.jsp
김희철, 홍원기, 이종혁, 김현철, 'USN 기반 환경정보 검색 시스템 선도연구', 한국인터넷진흥원, 2005
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