[논문]무선센서 네트워크에서 센서와 기지국과의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택기법

고성원; 조정환

doi:10.5207/jieie.2013.27.10.050

무선센서 네트워크에서 센서와 기지국과의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택기법
A Study on Cluster Head Selection Based on Distance from Sensor to Base Station in Wireless Sensor Network 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.27 no.10, 2013년, pp.50 - 58

고성원 (김포대학교 인터넷정보과) , 조정환 (김포대학교 항공전기전자과)

Abstract ▼ AI-Helper

In Wireless Sensor Network, clustering scheme is used to prolong the lifetime of WSN by efficient usage of energy of sensor. In the distributed clustering protocol just like LEACH, every sensor in a network plays a cluster head role once during each epoch. So the FND is prolonged. But, even though every sensor plays a head role, the energy consumed by each sensor is different because the energy consumed increases according to the distance to the Base Station by the way of multiple increase. In this paper, we propose a mechanism to select a head depending on the distance to Base Station, which extends the timing of FND occurrence by 68% compared to the LEACH and makes network stable.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 LEACH 프로토콜이 갖는 에너지 소비의 문제점을 지적하고 이질적인 센서 네트워크에서 사용하는 에너지 이질성의 개념을 기지국과의 거리에 따른 이질성으로 적용하는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션(Simulation)하여 LEACH의 에너지 소비 문제점이 개선되었음을 보인다.
본 논문에서는 LEACH의 Round 구조에서와 같이 모든 센서가 동일한 비율로 클러스터 헤드의 역할을 하지 않고 기지국과의 거리에 따라 다른 비율로 헤드의 역할을 하는 방법을 제안한다. 개선되어 제안된 방법은 FND의 발생 시기를 연장하고 에너지가 소진된 센서가 네트워크 전체에 고르게 분포하게 하여 에너지 사용 효율을 높이고 성능을 개선한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 LEACH 알고리즘을 분석하고 센서의 에너지 분포를 균등하게 하여 FND의 발생을 연장할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안한 클러스터링 기법은 임의 센서의 잔존 에너지와 기지국까지의 거리를 고려하여 클러스터 헤드를 선택하여 네트워크의 에너지 소비율을 LEACH 알고리즘에 비해 균등하게 소모하도록 하였다.

제안 방법

본 논문에서는 LEACH의 Round 구조에서와 같이 모든 센서가 동일한 비율로 클러스터 헤드의 역할을 하지 않고 기지국과의 거리에 따라 다른 비율로 헤드의 역할을 하는 방법을 제안한다. 개선되어 제안된 방법은 FND의 발생 시기를 연장하고 에너지가 소진된 센서가 네트워크 전체에 고르게 분포하게 하여 에너지 사용 효율을 높이고 성능을 개선한다.
본 논문에서는 LEACH에서와 같이 한번의 Epoch 동안 모든 센서들이 한 번씩 클러스터(1차 클러스터 헤드)를 형성하지만 클러스터 헤드의 역할은 클러스터 내에서 기지국과 가장 가까운 센서(2차 클러스터 헤드)가 수행하도록 하였다. 더욱이 LEACH 프로토콜은 센서의 잔존 에너지를 고려하지 않고 모든 센서들이 공평하게 클러스터 헤드로 선택되도록 하고 있어 에너지가 많은 센서가 존재함에도 에너지가 적은 센서가 헤드의 역할을 하고 에너지를 소진한다.
더욱이 LEACH 프로토콜은 센서의 잔존 에너지를 고려하지 않고 모든 센서들이 공평하게 클러스터 헤드로 선택되도록 하고 있어 에너지가 많은 센서가 존재함에도 에너지가 적은 센서가 헤드의 역할을 하고 에너지를 소진한다. 본 제안에서는 HEED(Hybrid, Energy Efficient Distributed clustering)[8]에서와 같이 잔존 에너지를 헤드 역할 선택의 한 항목으로 추가한다. 클러스터 영역 내에서 헤드를 포함한 모든 멤버는 멤버의 잔존 에너지와 기지국과의 거리를 고려한 식 (4)의 값이 큰 멤버가 클러스터 헤드의 역할을 수행한다.
시뮬레이션을 위해 (x=0,y=0)와 (x=100, y=100) 사이, 즉100m _*100m의 면적에 100개의 센서를 랜덤하게 분포시켰다. 기지국의 위치는 (x=50, y=175), 데이터 패킷의 크기는 6,400bits, 클러스터 헤드 선택확률을 0.

대상 데이터

100m의 면적에 100개의 센서를 랜덤하게 분포시켰다. 기지국의 위치는 (x=50, y=175), 데이터 패킷의 크기는 6,400bits, 클러스터 헤드 선택확률을 0.1로 시뮬레이션하였다.

데이터처리

본 논문에서 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 MATLAB을 이용하여 시뮬레이션 하였다.
제안된 알고리즘과 LEACH의 결과를 비교하였다. 그림 7은 100_*100m 환경에서 100개의 센서가 랜덤하게 배치되고 클러스터가 구성된 무선센서 네트워크이다.

이론/모형

제안하는 알고리즘의 클러스터 헤드 선택방식은 LEACH의 확률적 클러스터 헤드선택 방식을 적용하여(1/p) Round 동안 모든 센서들이 한 번씩 클러스터를 형성한다. 형성된 클러스터에서 1차 클러스터 헤드는 모든 멤버로부터, 잔존 에너지와 기지국과의 거리에 대한 정보를 받아들인다.

성능/효과

FND 발생 시기를 네트워크 안정 기간으로 볼 때, 제안된 알고리즘은 네트워크의 안정 기간을 68% 연장시킴을 보여준다.
LEACH와 다른 점은 LEACH에서는 지난 (1/p) Round에서 클러스터 헤드가 아니었던 센서만이 현 Round에서 클러스터 헤드로 선택될 수 있지만 본 논문에서 제안하는 방식은 모든 센서들이 현 Round에서 클러스터 헤드로 선택될 수 있으며(1/p) Round 동안 클러스터 헤드의 역할을 여러 번 할 수 있다.
FND 발생 시기를 네트워크 안정 기간으로 볼 때, 제안된 알고리즘은 네트워크의 안정 기간을 68% 연장시킴을 보여준다. 더욱이 FND 발생 이후, 제안된 알고리즘을 사용하는 경우 급격하게 에너지가 고갈된 센서의 수가 급격하게 증가함을 보여주고 있다. 이는 네트워크 전체 에너지가 고르게 사용되었음을 보여 준다.
센서들은 클러스터 헤드를 중심으로 점선으로 연결되어 클러스터를 형성하고 에너지가 고갈된 센서들은 점선으로 연결되어 있지 않다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하는 경우 에너지가 고갈된 센서들이 네트워크 전체에 고르게 분포함을 확인할 수 있다.
제안한 클러스터링 기법은 임의 센서의 잔존 에너지와 기지국까지의 거리를 고려하여 클러스터 헤드를 선택하여 네트워크의 에너지 소비율을 LEACH 알고리즘에 비해 균등하게 소모하도록 하였다. 본 논문의 결과에서 알 수 있듯이 제안하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘은 LEACH 알고리즘에 비해 68% 정도의 FND 발생 시기를 연장시킬 수 있었으며, 에너지 소모를 네트워크 전체에 고르게 분포하도록 하였다. 향후 연구에서는 클러스터 헤드와 멤버간의 거리, 클러스터 멤버의 수그리고 클러스터 내에서 헤드의 위치 등을 고려한 클러스터링 기법에 관한 연구를 진행할 것이다.
본 연구의 시뮬레이션은 무선 센서 네트워크에서 에너지를 다 소비한 센서들의 분포를 균일하게 하고 모든 에너지를 소비한 첫 센서의 발생 시기를 연장함으로써, 네트워크의 수명을 늘리고, 네트워크 안정시기를 늘림을 보인다. 또한 FND의 발생 이 후에는 빠른 속도로 센서들이 에너지를 소진하는 모습을볼 수 있다.
제안한 알고리즘에서 임의 센서는 하나의 Epoch 동안 헤드의 역할을 할 수도 하지 않을 수도 있으므로 각 센서별 클러스터 헤드 선택 횟수는 90을 중심으로 편차를 보인다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 LEACH 알고리즘을 분석하고 센서의 에너지 분포를 균등하게 하여 FND의 발생을 연장할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안한 클러스터링 기법은 임의 센서의 잔존 에너지와 기지국까지의 거리를 고려하여 클러스터 헤드를 선택하여 네트워크의 에너지 소비율을 LEACH 알고리즘에 비해 균등하게 소모하도록 하였다. 본 논문의 결과에서 알 수 있듯이 제안하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘은 LEACH 알고리즘에 비해 68% 정도의 FND 발생 시기를 연장시킬 수 있었으며, 에너지 소모를 네트워크 전체에 고르게 분포하도록 하였다.

후속연구

본 논문의 결과에서 알 수 있듯이 제안하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘은 LEACH 알고리즘에 비해 68% 정도의 FND 발생 시기를 연장시킬 수 있었으며, 에너지 소모를 네트워크 전체에 고르게 분포하도록 하였다. 향후 연구에서는 클러스터 헤드와 멤버간의 거리, 클러스터 멤버의 수그리고 클러스터 내에서 헤드의 위치 등을 고려한 클러스터링 기법에 관한 연구를 진행할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무선센서네트워크란?	무선센서네트워크(WSN, Wireless Sensor Network)는 다수의 소형 센서(Sensor)들로 구성된 네트워크로 각 센서는 주변을 모니터링(Monitoring)하고 그 결과를 기지국(Base Station)으로 전송한다. 기지국에 수집된 데이터는 군사지역이나 보안지역에서의 침입탐지, 자연환경에서 야생동물의 서식지 모니터링 등 사람의 접근이 어려운 지역이나 자연환경에 다양하게 응용되어 사용될 수 있다[1].
	LEACH에서 Round구조를 사용하며 발생되는 문제점은?	LEACH에서는 Round 구조를 사용하므로 하나의 Epoch 동안 모든 센서들이 한 번씩 클러스터 헤드의 역할을 한다. 같은 헤드의 역할을 하는 센서라도 기지국과의 거리가 먼 헤드는 주기적으로 더 많은 에너지를 소비하고 결국은 먼저 모든 에너지를 소진하게 되어 센서의 기능 상실하게 되며 네트워크의 수명을 줄인다. 또한 기지국과 먼 거리에 있는 지역이 먼저 모니터링 기능을 상실하여 전체 네트워크의 지역적 에너지 불균형을 초래하고 수집된 데이터의 신뢰성을 떨어뜨리게 된다.
	센서의 에너지 소모의 주된 원인은?	주변을 모니터링하고 센싱(Sensing)된 데이터를 처리하고 기지국과 통신하는 센서는 제한된 에너지 자원을 가지고 있어 센서의 에너지 자원의 고갈은 센서의 기능 상실뿐 아니라 네트워크의 존속 기간, 수명(Lifetime)을 결정한다. 센서에 있어 에너지 소모의 주된 원인은 기지국과의 통신이다[2]. 그러므로 무선센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서 인접한 다수의 센서들로 클러스터(Cluster)를 구성하고 하나의 클러스터에 하나의 헤드(Head)를 두어 클러스터 내에서 수집된 데이터는 헤드를 통해 기지국으로 전송함으로써 네트워크의 전체 에너지 소비를 줄이고 네트워크의 수명을 늘릴 수 있다.

참고문헌 (8)

Vinay Kumar, Sanjeev Jain and Sudarshan Tiwari, "Energy Efficient Clustering Algorithms in Wireless Sensor Networks: A Survey," IJCSI, Vol.8, Issue 5, No.2, Sept. 2011.
Otgonchimeg Buyanjargal and Youngmi Kwon, "adaptive and energy efficient clustering algorithm for event-driven application in wireless sensor networks(AEEC)," Journal of Networks, Vol. 5, No.8, August 2010.
W. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H.Balakrishnan, "Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks," in Proc. 33rd Hawaii Int. Conf. System Sciences(HICSS), Maui, HI, Jan. 2000.
A. MeenaKowshalya and A. Sukanya, "Clustering Algorithms for Heterogeneous Wireless Sensor Networks - A Brief Survey," IJASUC, Vol.2, N0.3, September 2011.
M.J. Handy, M. Hasse and D. Timmermann, "Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy with Deterministic Cluster-Head Selection", IEEE MWCN, Stockholm, Sweden, Sep. 2002.
G. Smaragdakis, I. Matta and A. Bestavros, "SEP: A stable election protocol for clustered heterogeneous wireless sensor networks," International Workshop on SANPA, no. 4, pp. 660-670, 2004.
Wendi B. Heinzelman, Anantha P. Chandrakasan and Hari Balakrishnan, "an application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks," IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 1, No.4, October 2002.

상세보기
O. Younis and S. Fahmy, "HEED : a Hybrid, Energy-Efficient, Distributed clustering approach for Ad-hoc Sensor Networks", IEEE Trans. on Mobile Computing, vol. 3, no. 4, pp. 366-379, Oct. 2004.

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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].

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