선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 라우팅 기법은 크게 평면적 라우팅 기법과 계층적 라우팅 기법 그리고 위치기반 라우팅 기법으로 나누어 볼 수가 있다. 그 세 가지 기법들의 특성과 취약점들을 알아보자.
- 향후 연구과제로서 클러스터를 구성하고 클러스터 헤드를 선출하는 과정에서 몇 개의 후보노드를 선정하는 것이 효율적인가를 연구할 것이다. 노드의 수와 노드가 분포한 영역의 넓이 등 여러 상황에 따라 최적값은 달라질 것으로 예상되며 많은 실험을 통해 이 값의 분포를 구하려고 한다.
- 본 논문에서는 이러한 LEACH와 PEGASIS 프로토콜이 가지고 있는 취약점들을 해결하고 센서 네트워크상에 존재하는 노드들의 에너지를 보다 효율적으로 사용하게 하여 전체적인 가용 시간을 향상시킬 수 있는 LEACH와 PEGASIS를 혼합한 하이브리드 라우팅 알고리즘을 제안한다.
- 센서 네트워크에서는 한 개의 노드가 죽기 시작하게 되면 그때부터 네트워크의 수명이 끝난 것이라고 봐야하며 첫 번째 노드가 죽은 후 다른 노드역시 빨리 수명을 다하게 된다. 본 논문에서는 이러한 네트워크상에서 첫 번째로 수명을 다하는 노드의 수명을 연장하는 것을 목표로 새로운 라우팅 기법을 제안한다.
- 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 PEGASIS와 LEACH-C기법의 유기적으로 결합하여 해결을 시도하였다. 즉 LEACH-C 기법과 마찬가지로 노드들을 클러스터로 구분하고 클러스터 헤드를 선출하여 이 클러스터 헤드가 데이터를 취합하여 전송하게 한다.
- 위와 같이 기존에 연구된 대표적인 클러스터링 기법 3가지 종류 중에서 본 논문에서는 계층적 라우팅 기법이 현실적으로 타당성이 높다고 판단하고 이를 기반으로 한 새로운 라우팅 기법에 대해서 제안하였다.
가설 설정
- 3) BS는 모든 노드의 위치정보를 알고 있다.
- 4) 모든 노드는 이웃노드와 거리를 알고 있다.
- 5) 모든 노드의 전송거리는 100m로 설정한다.
- 일반적으로 자동차와 같이 빠른 속도로 움직이는 센서들은 경로의 설정이 매우 빠르게 변경되기 때문에 한정된 배터리를 갖는 센서네트워크에서는 부적합하며 제한된 센서들이 제한된 속도로 움직이는 것을 가정하는 것이 일반적이라 할 수 있다. 따라서 (그림 6)에서는 확률분포함수를 사용 하여 평균적으로 2.5%의 노드가 다음 라운드에서 다른 위치로 이동하였을 때를 가정하여 실험한 결과를 나타내었고, (그림 7)에서는 평균적으로 5%의 노드가 이동하였을 때를 가정하여 실험 결과를 표시하였다. 노드들은 주변노드의 이동을 파악하기 위해 라운드마다 이웃노드의 이동을 파악하는 메시지를 보내게 된다.
- 첫 번째 실험은 각각의 프로토콜들에서 노드들의 생존율을 비교하는 실험을 하였다. 아래 (그림 6)에서 150개의 노드를 50m * 50m의 실험공간에서부터 200m * 200m의 공간에 이르기까지 공간의 크기를 변화시켜가며 실험을 실시했으며 각 노드들은 초기에 25kJ의 배터리 에너지를 보유하고 있다고 가정하였다. 같은 개수의 노드가 존재하므로 네트워크 공간이 넓어질수록 센서 노드들의 밀도는 줄어들게 된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.