[논문]노드 연결도와 에너지 정보를 이용한 개선된 센서네트워크 클러스터링 프로토콜

최해원

doi:10.9723/jksiis.2012.17.4.041

노드 연결도와 에너지 정보를 이용한 개선된 센서네트워크 클러스터링 프로토콜
CUCE: clustering protocol using node connectivity and node energy 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.17 no.4, 2012년, pp.41 - 50

초록
AI-Helper

무선센서네트워크(WSN)에서 네트워크 수명은 가장 중요한 이슈중의 하나이다. 네트워크 수명연장을 위하여 센서들이 에너지를 효과적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. 기존에 제안된 PEGASIS-A는 LEACH와 PEGASIS의 클러스터 구성방식을 개선하기 위해 새로운 체인 토플로지 기법을 사용했다. 하지만 PEGASIS-A는 PEGASIS가 가진 근원적인 문제인 체인설정하기 위한 에너지 소비가 크고, 노드 수가 많아지는 경우 단일 체인이 가지는 확장성의 한계 등의 문제를 그대로 가지고 있다. 또한 LEACH의 에너지 낭비 문제점도 소폭 개선했을 뿐이다. 본 논문에서는 LEACH관련 프로토콜들과 PEGASIS-A의 문제점을 해결할 수 있는 에너지 효율적인 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 센서노드의 메모리 임계치를 이용하여 계층구조상에서 클러스터를 구성한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 프로토콜은 LEACH보다 약 1.8배 그리고 PEGASIS-A 보다 1.5배 오랜 네트워크 생존기간을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Network life time is very important issue for wireless sensor network(WSN). It is very important to design sensor networks for sensors to utilize their energies in effective ways. A-PEGASIS that basically bases on PEGASIS and enhances in two aspects-an elegant chain generation algorithm and periodical update of chains. However, it has problems in the chain generation mechanism and some possibility of network partitioning or sensing hole problem in the network, in LEACH related protocols. This dissertation proposes a new clustering protocol to solve the co-shared problems in the previous protocols. The basic idea of our scheme is using the table for node connectivity. The results show that the network life time would be extended in about 1.8 times longer than LEACH and 1.5 times longer than PEGASIS-A.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 이러한 PEGASIS-A의 문제점을 해결하기 위한 새로운 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 센서노드가 가지는 노드의 메모리 임계치를 이용해서 클러스터를 구성한다.
본 논문에서는 이러한 노드 메모리의 한계를 역으로 이용하여 클러스터를 구성하기 위한 센서노드의 메모리 임계치를 δ라 정의한다.
본 논문은 PEGASIS-A 등과 같은 기존의 센서네트 워크 프로토콜이 가지는 문제점을 해결하고 에너지 효율성을 최대화 할 수 있는 클러스터링 프로토콜 (CUCE)을 제안했다. 이를 위해 센서노드의 메모리 저 장 한계를 역으로 이용하여, 노드와 노드 사이의 한 홉 단위 연결정보와 에너지 정보를 정해진 임계치까 지만 저장하는 방법을 이용해서 클러스터를 구성하였다.
본 장에서는 PEGASIS-A의 문제점을 해결하기 위한 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 노드와 노드 사이의 연결정보와 노드 에너지 정보를 노드의 메모리 임계치(Threshold) 까지 저장해서 클러스터를 구성한다.

가설 설정

3) 싱크노드는 에너지 잔류양이 가장 높은 노드를 리더노드로 선정한다. 리더노드는 1개만 존재 한다.
시뮬레이션을 위한 네트워크 환경은 100m×100m 필드에 한 개의 노드를 중심으로 4개의 노드가 밀집되어 있는 격자구조를 가정하였다.

제안 방법

그러므로 본 논문에서는 최종적인 클러스터를 구성하기 위한 메모리 임계치를 α라 정의하고, α의 크기는 α<δ가 되도록 설정한다.
본 장에서는 지금까지 제안된 기법을 실제로 구현 하여 성능을 분석하고 비교를 제시한다. 시뮬레이션을 위한 네트워크 환경은 100m×100m 필드에 한 개의 노드를 중심으로 4개의 노드가 밀집되어 있는 격자구조를 가정하였다.
성능평가를 위해 본 논문에서 제시한 CUCE와 LEACH 그리고 PEGASIS-A의 에너지 소비를 중심으 로 실험했다. 실험 결과 CUCE는 복잡한 계산을 필요로 하지 않는 클러스터 구성과 모든 메시지를 노드 1 홉 단위로 전송하면서, 동적인 네트워크 변화 정보 수 집을 위한 오버헤드를 줄임으로서 WSN 전체 에너지 소비를 크게 줄일 수 있음을 보였다.
그 결과 네트워크는 적절한 수의 클러스터로 분할되며 각 클러스터에 포함된 멤버노드들의 수도 일정하게 유지된다. 이러한 수행을 위해서 제안한 기법은 클러스터 경계(cluster boundary) 형성단계와 클러스터 영역(cluster range) 형성 과정을 거친다.
본 논문은 PEGASIS-A 등과 같은 기존의 센서네트 워크 프로토콜이 가지는 문제점을 해결하고 에너지 효율성을 최대화 할 수 있는 클러스터링 프로토콜 (CUCE)을 제안했다. 이를 위해 센서노드의 메모리 저 장 한계를 역으로 이용하여, 노드와 노드 사이의 한 홉 단위 연결정보와 에너지 정보를 정해진 임계치까 지만 저장하는 방법을 이용해서 클러스터를 구성하였다.
이를 증명 하기 위해 표 2에서 각 프로토콜의 송·수신 에너지 소모를 비교해보았다.
제안하는 프로토콜에서 클러스터 구성과 라우팅을 위해 노드 에너지 테이블(node energy table)과 노드 연결도 테이블(node connectivity table)의 두 가지 자료구조를 사용한다. 노드 에너지테이블은 노드의 아이디 정보와 잔류 에너지 정보를 저장하고, 노드 연결도 테이블은 각 노드 간 연결정보를 1비트 단위로 저장 한다.
본 장에서는 PEGASIS-A의 문제점을 해결하기 위한 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 노드와 노드 사이의 연결정보와 노드 에너지 정보를 노드의 메모리 임계치(Threshold) 까지 저장해서 클러스터를 구성한다. 즉, 싱크로부터 각 노드 간 한 홉 단위로 메시지를 전송하며 노드의 연결 정보와 에너지 정보를 구축하고, 그 정보의 크기가 메모리의 임계치에 이르는 노드는 저장된 정보를 이용하여 에너지 보유량이 가장 높은 노드를 클러스터 헤드로 선정하는 것이다.
제안하는 프로토콜의 첫 번째 단계인 클러스터 경계형성단계에서는 노드 연결정보와 에너지 정보를 이 용해서 클러스터 경계를 구성하는 역할을 수행한다. 여 기서 클러스터 경계란 센서노드의 메모리 임계치를 기 반으로 생성되는 클러스터의 기본 영역단위를 말한다.
본 논문에서는 이러한 PEGASIS-A의 문제점을 해결하기 위한 새로운 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 센서노드가 가지는 노드의 메모리 임계치를 이용해서 클러스터를 구성한다. 또한 노드의 에너지 소비를 최소화하기 위해 노드단위의 한 홉(hop) 메시지 전송과 중복 메시지 전파 방지 그리고 효율적인 헤드 선출을 보장하면서 클러스터 구성이 가능하도록 보장한다.
제안하는 프로토콜은 노드와 노드 사이의 연결정보와 노드 에너지 정보를 노드의 메모리 임계치(Threshold) 까지 저장해서 클러스터를 구성한다. 즉, 싱크로부터 각 노드 간 한 홉 단위로 메시지를 전송하며 노드의 연결 정보와 에너지 정보를 구축하고, 그 정보의 크기가 메모리의 임계치에 이르는 노드는 저장된 정보를 이용하여 에너지 보유량이 가장 높은 노드를 클러스터 헤드로 선정하는 것이다. 그 결과 네트워크는 적절한 수의 클러스터로 분할되며 각 클러스터에 포함된 멤버노드들의 수도 일정하게 유지된다.
그림 7은 센서네트워크의 전체 노드 수가 200개 일 때 첫 라운드에서 클러스터 구성 시 에너지 소비를 보여준다. 즉, 첫 라운드에서 클러스터를 구성한 후 모든 멤버노드들이 1개씩의 메시지를 싱크노드로 전 송 할 때 네트워크의 모든 멤버노드와 헤드노드가 소 비하는 에너지의 합을 측정한 것이다. x축은 각 프로토콜들을 나타내고 y축은 첫 라운드에서 네트워크의 모든 멤버노드와 헤드노드가 소비한 에너지의 합을 나타낸다.
PEGASIS-A는 PEGASIS의 노드 체인을 다음의 두 가지 면에서 개선했다. 첫째는 노드 사이의 거리가 가까운 노드끼리 체인을 연결함으로서 체인의 평균 링크길이를 줄였고, 둘째로 에너지 잔류량을 기반으로 3개 등급으로 노드를 분류해서 에너지 잔량이 부족한 노드들을 체인의 단말에 배치했다. 즉 체인의 중간에 배치된 노드는 잦은 송수신으로 인해 에너지 소비가 빠르고, 체인의 단말에 위치한 노드는 상대적으로 전송횟수가 적은 점을 이용한 것 이다.

성능/효과

PEGASIS-A는 PEGASIS에서 제안한 방법을 기본으로 개선된 체인 형성 알고리즘을 사용하고 일정주기 라운드마다 체인을 새로 정의하는 방법으로 노드의 평균수명을 연장했다. PEGASIS에서 처음 제안된 체인구조는 전송에너지를 많이 소모하는 헤드노드의 수를 1개로 줄이고 각 노드의 전송범위도 노드 1홉 단위로 줄임으로서 LEACH에 비해 에너지를 절약할 수 있는 장점이 있었다. PEGASIS-A는 PEGASIS의 노드 체인을 개선해서 에너지 잔류량을 기반으로 3개 등급으로 노드를 분류한 다음에 에너지 잔량이 부족한 노드들을 체인의 단말에 배치했다.
실험 결과 CUCE는 복잡한 계산을 필요로 하지 않는 클러스터 구성과 모든 메시지를 노드 1 홉 단위로 전송하면서, 동적인 네트워크 변화 정보 수 집을 위한 오버헤드를 줄임으로서 WSN 전체 에너지 소비를 크게 줄일 수 있음을 보였다. 결과적으로 WSN을 구성하는 전체노드수가 200개인 경우에 LEACH 보다 1.8배 그리고 PEGASIS-A에 비해 1.5배 네트워크 수명을 연장할 수 있었다. 향후 네트워크의 응용특성에 적합하도록 프로토콜을 특성화하는 연구 가 필요할 것이다.
즉, 싱크로부터 각 노드 간 한 홉 단위로 메시지를 전송하며 노드의 연결 정보와 에너지 정보를 구축하고, 그 정보의 크기가 메모리의 임계치에 이르는 노드는 저장된 정보를 이용하여 에너지 보유량이 가장 높은 노드를 클러스터 헤드로 선정하는 것이다. 그 결과 네트워크는 적절한 수의 클러스터로 분할되며 각 클러스터에 포함된 멤버노드들의 수도 일정하게 유지된다. 이러한 수행을 위해서 제안한 기법은 클러스터 경계(cluster boundary) 형성단계와 클러스터 영역(cluster range) 형성 과정을 거친다.
성능평가를 위해 본 논문에서 제시한 CUCE와 LEACH 그리고 PEGASIS-A의 에너지 소비를 중심으 로 실험했다. 실험 결과 CUCE는 복잡한 계산을 필요로 하지 않는 클러스터 구성과 모든 메시지를 노드 1 홉 단위로 전송하면서, 동적인 네트워크 변화 정보 수 집을 위한 오버헤드를 줄임으로서 WSN 전체 에너지 소비를 크게 줄일 수 있음을 보였다. 결과적으로 WSN을 구성하는 전체노드수가 200개인 경우에 LEACH 보다 1.
지금까지 시뮬레이션 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 CUCE는 LEACH와 PEGASIS-A보다 에너 지 소비가 감소함을 알 수 있다. 이와 같은 결과가 도출된 이유는 CUCE가 다른 프로토콜에 비해 송·수신 에너지 소비가 상대적으로 적기 때문이다.

후속연구

5배 네트워크 수명을 연장할 수 있었다. 향후 네트워크의 응용특성에 적합하도록 프로토콜을 특성화하는 연구 가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	PEGASIS-A의 체인구조 형성 단계는?	step 1. 싱크노드는 각 노드 사이의 거리를 알기 위 한 메시지를 각 노드에게 전달한다. step 2. 각 노드는 수신된 메시지의 전파강도를 이 용해서 자신의 상대적인 위치정보와 에너지 정보를 싱크노드에게 전송한다. step 3. 싱크노드는 수신된 각 노드의 위치와 에너지 잔류량 정보를 이용해서 아래의 세부 단계를 거쳐 체인을 형성하고 리더노드를 선출한다. 1) 싱크노드는 현재까지 소모된 노드의 에너지를 계산해서 각 노드를 3단계로 구분한다. 2) 에너지를 적게 소모하도록 유도하기 위해 에너 지를 특히 많이 소모한 노드들은 체인의 끝부 분에 위치하도록 초기 체인의 링크를 선정한다. 3) 싱크노드는 에너지 잔류양이 가장 높은 노드를 리더노드로 선정한다. 리더노드는 1개만 존재 한다. 4) 싱크노드는 체인과 리더노드에 대한 정보를 네 트워크 전체 노드에게 발송한다. 이때 싱크노 드는 각 노드의 위치정보를 알지 못하므로 네 트워크 전체 범주의 고정된 전송파워로 전송한다. step 4. 메시지를 수신한 각 노드는 싱크노드가 지 정한 형태로 체인을 형성한다.
	무선 센서네트워크란 무엇인가?	무선 센서네트워크(WSN)는 분산된 무선 센서를 통하여 지역의 온도와 움직임 등의 변화를 감지하는 망이다. 무선 센서노드가 감지한 데이터는 싱크노드를 통해 기존의 유선․무선 네트워크 인프라를 이용하는 사용자에게 전달된다.
	네트워크 수명연장을 위해서 중요한 것은?	무선센서네트워크(WSN)에서 네트워크 수명은 가장 중요한 이슈중의 하나이다. 네트워크 수명연장을 위하여 센서들이 에너지를 효과적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. 기존에 제안된 PEGASIS-A는 LEACH와 PEGASIS의 클러스터 구성방식을 개선하기 위해 새로운 체인 토플로지 기법을 사용했다.

참고문헌 (11)

적학초, 문병현, "실내외 환경에서 센서노드의 성능 평가", 한국산업정보학회논문지, 제 17권, 2호, pp. 1-9, 2012년 4월.
하승현, 김태형, "무선 센서노드를 위한 FSM 기반 운영체제의 구현", 한국산업정보학회논문지, 제 16권, 2호, pp. 85-97, 2011년 6월.

원문보기 상세보기
J. Yick, B. Mukherjee, and D. Ghosal, "Wireless sensor network survey," Computer networks, vol. 52, no. 12, pp. 2292-2330, 2008.

상세보기
R. Zhang, H. Zhao, and M. A. Labrador, "The anchor location service protocol for large-scale wireless sensor networks," Proc. First International Conference on Integrated Ad hoc and Sensor Networks, vol. 138, no. 18, 2006.
D. Estrin, D. Culler, K. Pister, and G. Sukhatme, "Connecting the Physical World with Pervasive Network," IEEE Pervasive Computing , vol. 1, no. 1, pp. 59-69, 2002.
W. R. Heinzelman, A. C. Asan, and H. Balakrishnan, "Energy Efficient Communication Protocols for Wireless Microsensor Network," Proceeding of 33rd Hawaii International Conference on Systems Science, vol. 8, pp. 8020-8030, 2000.
A. Manjeshwar and D. P. Agrawal, "TEEN: A Routing Protol for Enhanced Efficiency in Wireless Sensor Networks," Proceeding of International Conference Parallel and Distributed Processing Symposium IPDPS 2001, vol. 15, pp. 2009-2015, 2001.
A. Manjeshwar and D. P. Agrawal, "APTEEN: A Hybrid Protocol for Efficient Routing an Comprehensive Information Retrieval in Wireless Sensor Networks," Proceeding of International Conference Parallel and Distributed Processing Symposium IPDPS 2002, pp. 195-202, 2002.
W. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, " An Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 1, no. 4, pp. 660-670, 2002.

상세보기
S. Lindsey and C. S. Raghavendra, "PEGASIS : Power-Efficient Gathering in Sensor Information System," Proceeding of Aerospace Conference, vol. 3, pp. 1125-1130, 2002.
서창진, 양진웅, "A-PEGASIS: Advanced Power Efficient Gathering in Sensor Information System," 정보과학회 논문지, 제34권, 제6호, 2007.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증