무선 센서 네트워크에서, 위치정보 없이 이동 싱크를 지원하는 연구들은 노드로 클러스터를 이루고 이들의 연결을 통해서 싱크로 데이터를 전달하는 가상의 인프라구조를 형성한다. 소스 노드가 위치한 클러스터와 싱크가 위치한 클러스터 간에는 이 구조를 통해서 연결되지만, 모든 클러스터 헤드와의 연결을 만들기 위해 플러딩을 하기 때문에 높은 라우팅 비용을 야기한다. 비록 다계층의 클러스터를 통해서 클러스터의 수를 줄일 수는 있지만, 싱크와 소스가 가깝더라도 다른 최상위 클러스터에 속한다면, 데이터는 우회될 수밖에 없다. 그래서 우리는 데이터 우회를 해결하고 클러스터의 수를 줄일 수 있는 멀티 홉 클러스터 기반의 프로토콜을 제안한다. 싱크의 위치 정보서비스와 싱크로의 데이터의 전달을 위해 랑데부 클러스터 헤드를 선정하지만, 소스와 싱크가 속한 클러스터 간의홉 수를 이용해서 효과적으로 데이터의 우회를 줄인다. 시뮬레이션은 기존 방안보다 효과적으로 데이터가 전달되는 것을 보인다.
무선 센서 네트워크에서, 위치정보 없이 이동 싱크를 지원하는 연구들은 노드로 클러스터를 이루고 이들의 연결을 통해서 싱크로 데이터를 전달하는 가상의 인프라구조를 형성한다. 소스 노드가 위치한 클러스터와 싱크가 위치한 클러스터 간에는 이 구조를 통해서 연결되지만, 모든 클러스터 헤드와의 연결을 만들기 위해 플러딩을 하기 때문에 높은 라우팅 비용을 야기한다. 비록 다계층의 클러스터를 통해서 클러스터의 수를 줄일 수는 있지만, 싱크와 소스가 가깝더라도 다른 최상위 클러스터에 속한다면, 데이터는 우회될 수밖에 없다. 그래서 우리는 데이터 우회를 해결하고 클러스터의 수를 줄일 수 있는 멀티 홉 클러스터 기반의 프로토콜을 제안한다. 싱크의 위치 정보서비스와 싱크로의 데이터의 전달을 위해 랑데부 클러스터 헤드를 선정하지만, 소스와 싱크가 속한 클러스터 간의홉 수를 이용해서 효과적으로 데이터의 우회를 줄인다. 시뮬레이션은 기존 방안보다 효과적으로 데이터가 전달되는 것을 보인다.
In wireless sensor networks(WSNs), the studies that support sink mobility without global position information exploit a Backbone-based Virtual Infrastructure (BVI) which considers one-hop clusters and a backbone-based tree. Since the clusters of a sink and a source node are connected via flooding in...
In wireless sensor networks(WSNs), the studies that support sink mobility without global position information exploit a Backbone-based Virtual Infrastructure (BVI) which considers one-hop clusters and a backbone-based tree. Since the clusters of a sink and a source node are connected via flooding into the infrastructure, it causes high routing cost. Although the network could reduce the number of clusters via multi-level clusters, if the source nodes exist at nearest clusters from the cluster attached by the sink and they are in different branches of the tree, the data should be delivered via detour paths on the tree. Therefore, to reduce the number of clusters, we propose a novel multi-hop cluster based communication protocol supporting sink mobility without global position information. We exploit a rendezvous cluster head for sink location service and data dissemination but the proposed protocol effectively reduces data detour via comparing cluster hops from the source. Simulation shows that the proposed protocol is superior to the existing protocols in terms of the data delivery hop counts.
In wireless sensor networks(WSNs), the studies that support sink mobility without global position information exploit a Backbone-based Virtual Infrastructure (BVI) which considers one-hop clusters and a backbone-based tree. Since the clusters of a sink and a source node are connected via flooding into the infrastructure, it causes high routing cost. Although the network could reduce the number of clusters via multi-level clusters, if the source nodes exist at nearest clusters from the cluster attached by the sink and they are in different branches of the tree, the data should be delivered via detour paths on the tree. Therefore, to reduce the number of clusters, we propose a novel multi-hop cluster based communication protocol supporting sink mobility without global position information. We exploit a rendezvous cluster head for sink location service and data dissemination but the proposed protocol effectively reduces data detour via comparing cluster hops from the source. Simulation shows that the proposed protocol is superior to the existing protocols in terms of the data delivery hop counts.
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문제 정의
본 논문은 효과적으로 이동 싱크를 지원하기 위해, 데이터 우회를 해결하고, 가상 구조 내의 클러스터 헤드의 수를 줄이는 멀티 홉 기반의 가상 구조를 형성하는 통신 프로토콜을 제안한다. 이동 싱크에서 전체 클러스터 헤드로의 광역적 플러딩을 피하기 위해서 제안된 방안에서 클러스터 헤드 사이에서 신장된 트리의 루트는 랑데부 포인트로 사용되고, 트리를 통해서 이동 싱크의 쿼리와 소스 노드의 데이터가 만나게 되는 랑데부 클러스터 헤드를 이용한다.
이 논문에서 우리는 광역적 위치 정보 없이 이동싱크를 지원하기 위하여 백본 기반의 가상 인프라 구조를 사용한 통신 프로토콜을 제안한다. 우리는 다 계층 1-홉 클러스터 기반 연구에서 데이터 우회를 해결하고 1-홉 클러스터의 가상 인프라구조에 속한 클러스터 헤드 수를 줄일 수 있는 1-계층 멀티 홉 클러스터를 사용한다.
그 클러스터 헤드는 다른 소스 노드로부터 데이터 전달을 위해 같은 방식으로 루트에 등록한다. 이와 동시에, 새로운 클러스터 헤드는 루트를 통한 경로보다 인접한 클러스터를 통한 좀 더 짧은 경로가 있는지 탐색한다. 만약 새 클러스터 헤드가 루트를 경유한 경로를 택한다면, 그 클러스터의 깊이와 소스노드가 속한 클러스터의 깊이의 합이 데이터 전달 경로의 길이가 된다.
가설 설정
센서 네트워크는 센서 필드 내에 조밀하게 배치된 많은 수의 센서 노드들로 이루어져 있다. 센서 노드들은 단일 계층 멀티 홉 클러스터로 편성되고 클러스터는 균등하게 분포되어 있다고 가정한다. 우리는 다음의 두절을 통해서 단일 계층 멀티-홉 클러스터의 형성과 유지를 보인다.
제안 방법
그래서 인프라 구조 내의 1-홉 클러스터 기반의 방식에서 포함하고 있는 클러스터 헤드의 수를 줄일 수 있고, 다 계층의 방식에서 데이터 우회를 피할 수 있다. 게다가 제안된 방안은 클러스터 헤드들 간의 신장 트리의 루트이자, 이동 싱크의 쿼리와 소스 노드의 데이터가 모이는 랑데부 포인트로서 랑데부클러스터 헤드를 활용한다.
할지라도 우회하는 문제가 있다. 그러므로 제안된 방안은 소스 노드가 위치한 클러스터 헤드로부터 이동 싱크가 위치한 클러스터 헤드까지의 홈 수를 사용하고 이동 싱크가다른 클러스터로 이동했을 때 이웃 클러스터 헤드들의 홉 수를 비교해서 좀 더 짧은 경로를 찾는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방안이 기존의 프로토콜보다 컨트롤 오버헤드와 데이터 전달 흡 수 측면에서 좀 더 나은 성능을 가지고 있음을 보인다.
이동 싱크가 최하위의 한'클러스터에 왔다면, 그 클러스터의 헤드로 쿼리를 보낸다. 그리고 그 클러스터 헤드는 쿼리를 자신의 최상위 계층의 클러스터 헤드로 보내고, 쿼리를 전파함으로서 인프라 구조 내에 다른 모든 최상위 클러스터들로의 트리를 구성한다. 소스 노드는 이동 싱크가 쿼리를 전달한 방식과 같이 데이터를 자신의 최상위 계층의 클러스터 헤드에게로 보낸다.
반면, 제안된 방안은 단일 계층 멀티-홉의 클러스터의 헤드로 이루어진 백본 기반의 가상의 인프라 구조를 사용한다. 그래서 인프라 구조 내의 1-홉 클러스터 기반의 방식에서 포함하고 있는 클러스터 헤드의 수를 줄일 수 있고, 다 계층의 방식에서 데이터 우회를 피할 수 있다.
우리는 네트워크 크기에 따른 평균 데이터 전달 흡수와 컨트롤 오버헤드를 측정하였다. 그림 5는 제안된 방안의 네트워크 크기에 따른 평균 데이터 전달 홉 수는 다른 기존의 연구보다 적음을 보여준다 기존의 연구에서는 모든 데이터는 HCDD의 최상위 클러스터의 헤드인 Routing agents DDB의 각 그룹(클러스터)의 헤드인 Leader 노드를 경유한다.
이 방안은 BVI를 통해 라우팅 경로를 만들기 때문에 이에 드는 비용을 줄일 수 있다. 이 방안들은 라우팅 구조 형성의 비용을 더 줄이기 위해서 1-홉 클러스터의 헤드들을 이용하거나 다 계층의 클러스터의 최상위 클러스터 헤드들을 이용한다. 그리고 이동 싱크가 위치하고 있는 클러스터의 헤드는 싱크를 대신해서 소스 노드로부터 데이터를 모으기 위해서 자신으로부터 다른 클러스터 헤드로의 연결을 위한 트리를 형성한다.
최상위 계층의 클러스터 헤드는 각각 하위계층의 클러스터를 연결하는 트리를 형성한다. 이 연구는 최상위 계층의 클러스터 헤드 간에 연결을 통해 백본 기반의 가상 인프라구조를 생성한다. 이동 싱크가 최하위의 한'클러스터에 왔다면, 그 클러스터의 헤드로 쿼리를 보낸다.
이 장에서는 우리는 시뮬레이션을 통하여 노드의 위치정보 측정이나 계산 없이 백본 기반의 가상의 인프라 구조에 의해 싱크의 이동성을 지원하는 연구인 HCDD回와 DDB四과 제안된 프로토콜의 성능을 평가한다
우리는 다 계층 1-홉 클러스터 기반 연구에서 데이터 우회를 해결하고 1-홉 클러스터의 가상 인프라구조에 속한 클러스터 헤드 수를 줄일 수 있는 1-계층 멀티 홉 클러스터를 사용한다. 이동 싱크로부터 모든 클러스터 헤드로 플러딩을 줄이기 위해서 우리는 싱크의 쿼리와 소스 노드의 데이터가 모이는 랑데부 클러스터 헤드를 사용하지만, 소스 노드와 싱크가 위치하고 있는 클러스터 헤드간의 홉 수를 사용해서 좀 더 짧은 경로를 찾는 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 방안의 데이터 전달이 기존 방안보다 짧은 경로를 통해서 이루어지고 컨트롤 오버헤드나 에너지 소비적인 면에서 우월함을 보인다.
통신 프로토콜을 제안한다. 이동 싱크에서 전체 클러스터 헤드로의 광역적 플러딩을 피하기 위해서 제안된 방안에서 클러스터 헤드 사이에서 신장된 트리의 루트는 랑데부 포인트로 사용되고, 트리를 통해서 이동 싱크의 쿼리와 소스 노드의 데이터가 만나게 되는 랑데부 클러스터 헤드를 이용한다. 그러나 랑데부클러스터 허}드 방식은 데이터가 소스 노드로부터 랑데부 클러스터 헤드를 거쳐서 이동 싱크로 전달되기 때문에 이들 사이에 짧은 경로가 있다.
싱크의 등록이나 클러스터 형성의 갱신을 위한 컨트롤 메시지는 클러스터의 수에 영향을 받는다. 제안된 방안은 멀티 홉 클러스터를 형성하기 때문에 다른 방안보다 적은 클러스터를 만든다. 그림 6은 제안된 방안이 네트워크의 크기에 따른 컨트롤 오버헤드가 기존 방안보다 적음을 보여준다.
제안된 방안은 요구된 인프라구조를 만들기 위해 HEED叫의 클러스터링 방안을 사용한다. [11]은 센서 네트워크에서 에너지 효율적이고 분산된 클러스터링 제안 방안이다.
설명한다. 제안된 프로토콜은 3장에서 설명한 멀티 홉 클러스터 위에서 작동하고, 클러스터 헤드를 가상 인프라구조로 사용한다. 모든 그림은 클러스터 헤드와 그들간의 연결만 표시한다.
에너지 잔량을 보여준다. 제안된 프로토콜은 이동 싱크의 쿼리 메시지와 소스의 데이터가 만나는 곳으로 사용되는 랑데부 클러스터 헤드로서 데이터 전달 트리의 루트低oot)를 사용한다. 그래서 이 노드는 많은 수의 컨트롤 메시지와 데이터 패킷을 주고 받는다 이것은 다른 클러스터 헤드보다 많은 일을 수행하게 한다.
성능/효과
그래서 이 노드는 많은 수의 컨트롤 메시지와 데이터 패킷을 주고 받는다 이것은 다른 클러스터 헤드보다 많은 일을 수행하게 한다. HCDD의 최상위 클러스터의 헤드인 Routing agem의 경우는 다른 Routing agezrt과 통신, 자신 클러스터의 헤드 역할 수행, 하위 클러스터와의 통신 등의 일을 해야하기 때문에 에너지 잔량이 급속히 줄어드는 것을 볼 수 있었고 DDB의 Leader노드도 싱크가 그룹의 범위를 벗어날 때마다, 다른 Leader노드에게 계속 알리기 때문에 에너지가 제안 방안보다 삐르게 줄어드는 것을 볼 수 있다. 하지만 제안된 방안에서는 모든 데이터가 루트를 경유하지는 않는다.
그림 5는 제안된 방안의 네트워크 크기에 따른 평균 데이터 전달 홉 수는 다른 기존의 연구보다 적음을 보여준다 기존의 연구에서는 모든 데이터는 HCDD의 최상위 클러스터의 헤드인 Routing agents DDB의 각 그룹(클러스터)의 헤드인 Leader 노드를 경유한다. 그러나 제안된 방안에서는 인접한 클러스터와의 통신을 통해서 좀 더 짧은 라우팅 경로를 찾기 때문에 데이터의 우회를 줄인다. 네트워크의 다이나믹스(dynamics)에 따라, 데이터 전달의 홉 수 증가는 데이터의 손실이나 낮은 전달 비율을 야기한다.
컨트롤 패킷은 센서 노드의 에너지 소비와 네트워크의 수명 단축을 야기하기 때문에 이 오버헤드는 제안된 방안의 에너지 소비 정도를 보여준다. 그리고 제안된 방안의 클러스터 헤드의 에너지 잔량은 제안된 방안에서 랑데부 클러스터 헤드를 사용하더라도 다른 일반 클러스터 헤드보다 급격히 많은 에너지를 사용하지 않았다는 것을 보여준다.
그러므로 제안된 방안은 소스 노드가 위치한 클러스터 헤드로부터 이동 싱크가 위치한 클러스터 헤드까지의 홈 수를 사용하고 이동 싱크가다른 클러스터로 이동했을 때 이웃 클러스터 헤드들의 홉 수를 비교해서 좀 더 짧은 경로를 찾는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방안이 기존의 프로토콜보다 컨트롤 오버헤드와 데이터 전달 흡 수 측면에서 좀 더 나은 성능을 가지고 있음을 보인다. 이 논문의 구성은 다음과 같다 2장에서는 관련 연구를 설명한다.
이동 싱크로부터 모든 클러스터 헤드로 플러딩을 줄이기 위해서 우리는 싱크의 쿼리와 소스 노드의 데이터가 모이는 랑데부 클러스터 헤드를 사용하지만, 소스 노드와 싱크가 위치하고 있는 클러스터 헤드간의 홉 수를 사용해서 좀 더 짧은 경로를 찾는 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 방안의 데이터 전달이 기존 방안보다 짧은 경로를 통해서 이루어지고 컨트롤 오버헤드나 에너지 소비적인 면에서 우월함을 보인다.
참고문헌 (12)
I. F. Akyildiz et al., , "A survey on sensor networks," IEEE Communications, Vol.40, pp.102-114, Aug. 2002.
J. N. Al-Karaki and A. E. Kamal, "Routing techniques in wireless sensor networks: a survey," IEEE Transactions on Wireless Communication, Vol.11, Issue 6, pp.6-28, Dec. 2004.
F. Ye, et al, "A Two-tier Data Dissemination Model for Large-scale Wireless Sensor Networks," In Proc. of ACM MOBICOM, pp.148-159, 2002
E. B. Hamida and G. Chelius, "A Line-Based Data Dissemination Protocol for Wireless Sensor Networks with Mobile Sink," In Proc. IEEE ICC, Beijing, China, May 2008.
E. B. Hamida, and G. Chelius, "Strategies for Data Dissemination to Mobile Sinks in Wireless Sensor Networks," IEEE Wireless Communications, Vol.15, No.6, pp.31-37, Dec. 2008
B. Karp and H.T. Kung. "GPSR: Greedy perimeter stateless routing for wireless networks," In Proc. of the 6th Annual Int'l Conf. on Mobile Computing and Networking, ACM Press, 2000.
N. Bulusu, et al, "Gps-less low cost outdoor localization for very small devices," IEEE Personal Communications, Vol.7, No.5, pp.28-34, Oct. 2000.
C. J. Lin, et al., "HCDD: Hierarchical Cluster- Based Data Dissemination in Wireless Sensor Networks with Mobile Sink," in Proc. 2006 Int'l. Conf. Wireless Communication and Mobile Computing, 2006.
J. L. Lu and F. Valois, "On the Data Dissemination in WSNs," in Proc. of Int'l. Conf. Wireless and Mobile Comp., Network. and Communication., Oct. 2007.
O. Younis, and S. Fahmy, "HEED: a hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks," IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol.3, No.4, pp.366-379, Oct.-Dec. 2004
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