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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 네트워크 필드의 크기를 고려하여 가상 그리드를 생성하고 이를 사용하여 최적의 싱크 노드 이동 경로를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네트워크 필드 전체의 커버리지(Coverage)를 보장할 수 있는 Hilbert curve를 사용하여 최적의 싱크 노드 이동 경로를 결정함과 동시에 센서 노드들의 에너지를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 Hilbert curve를 사용하여 네트워크 필드의 크기에 적응적인 싱크 노드의 이동경로를 결정하여 필드 전체를 커버함과 동시에 센서 노드의 에너지를 효율적으로 절약할 수 있는 방법을 제안하였다. 주어진 네트워크 필드의 크기에 따라 최적의 깊이를 결정하고, 각 센서 노드는 자신이 속한 수집점에 싱크 노드가 도착한 시점에서만 감지한 데이터를 전송을 하도록 하여 에너지 소모량을 효과적으로 감소시켰다.
- 본 논문에서는 네트워크 필드의 크기와 센서 노드의 분포 밀도를 고려하여 모바일 싱크 노드의 이동경로를 적응적으로 설정하여 에너지 효율을 높이고 데이터 전송 지연을 최소화 시키는 방법을 제안한다.
제안 방법
- 1000×1000 크기의 필드에서, 제안하는 방법은 필드 크기 변화에 적응적으로 깊이 값이 3으로 결정되어 안정적인 에너지 효율을 지속적으로 유지하는 반면, 기존의 방법은 깊이 2인 고정경로를 사용하기 때문에 클러스터 헤더와 싱크노드의 거리가 dcrossover 이상으로 멀어진다.
- Hilbert curve를 사용하여 싱크 노드의 고정경로를 결정하는 기존의 방법과 성능을 비교평가하기 위해, 네트워크 필드의 크기를 변화시키며 총 에너지 소모량을 측정하였다. 실험은 500×500, 1000×1000 크기의 네트워크 필드에 각각 300, 500개의 센서 노드를 균일하게 분포시키고 500 라운드 동안의 총 에너지 소모량을 측정하였다.
- (그림 10)은 기존의 방법을 사용하여 긴급 데이터를 감지하였을 때, 이를 싱크노드로 전송하는 과정에서 발생하는 데이터 전송 지연 발생량을 측정한 결과를 보여준다. 긴급 데이터를 감지하는 확률은 20%, 50%로 설정하였고, 500라운드 동안 진행하였으며 감지한 데이터를 전송하지 못하는 라운드의 수를 기준으로 측정하였다. 실험을 통해 긴급하게 전송해야 할 데이터를 많이 감지할수록 데이터 전송 지연이 증가하는 것을 확인하였다.
- 네트워크 필드의 크기에 따른 에너지 소모량을 분석하기 위해 250×250, 500×500, 1000×1000 크기의 필드에 각각 약 300개의 센서노드를 균일하게 분포시킨 뒤, 500라운드 동안 Random way point 방식을 사용하는 TTDD, CBPER과 제안하는 방법의 총 에너지 소모량을 비교 측정하였다.
- 이동경로가 결정되면 마지막으로 필드에 분포된 센서 노드들의 밀도(density)를 고려하여 경로를 부분적으로 수정한 뒤 최종 이동경로를 완성한다. 노드 분포 밀도는 네트워크 필드를 4개 분면으로 분할한 뒤 각 분면의 밀도를 계산하고 임계값 이상인 분면에 대하여 부분적으로 경로를 수정한다. 밀도는 다음 수식을 사용하여 계산한다.
- 제안하는 방법은 네트워크 필드 전체의 커버리지(Coverage)를 보장할 수 있는 Hilbert curve를 사용하여 최적의 싱크 노드 이동 경로를 결정함과 동시에 센서 노드들의 에너지를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법은 센서 노드의 분포 밀도를 고려하여 싱크 노드의 경로를 부분적으로 수정하여 노드 밀집에 의해 발생할 수 있는 통신의 혼잡 및 충돌 그리고 트래픽 부하의 집중 문제를 최소화 하고 안정성을 높인다.
- 이 방법은 Random way point 방식을 사용한 TTDD와 CBPER에서 발생할 수 있는 싱크 노드의 특정지역 중복방문 문제를 해결할 수 있으며, 소스 노드와 싱크 노드의 전송거리를 최적화하여 네트워크의 에너지 효율을 효과적으로 향상시켰다. 먼저 네트워크 필드에 가상 그리드를 최초 1회만 생성하고 그리드 상에 깊이를 2로 설정한 Hilbert curve를 사용하여 모바일 싱크 노드의 이동경로를 설정한다. 싱크 노드는 이동경로 상의 수집 점(spot point)에서만 전송 가능 범위에 존재하는 센서 노드들로부터 데이터를 전송받는다.
- 센서 노드의 분포 밀도를 고려하지 않고 싱크 노드의 이동경로를 결정한 (그림 11)의 경우에는 밀도가 높은 특정 지역에서 과다한 트래픽이 빈번하게 발생하는 것을 발견할 수 있다. 반면에 센서 노드의 분포 밀도를 고려한 (그림 12)의 경우, 싱크 노드의 이동경로를 수정하고 데이터 수집점 개수를 늘려 안정적인 트래픽 관리가 가능하도록 하였다. 이상적인 트래픽을 4로 가정하였을 때, 제안하는 기법은 기존의 고정경로를 사용한 방법에 비해 매우 안정적인 트래픽 관리가 가능한 것을 보여준다.
- 본 논문에서는 모바일 싱크 노드의 이동 경로를 결정하는 방법을 기준으로 (1)Random way point 방식을 사용하는 TTDD, CBPER과 (2)고정 경로를 사용하는 Hilbert curve를 이용한 라우팅 기법[15]으로 분류하였다.
- 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위해 Random way point 방식을 사용하는 TTDD, CBPER과 고정 이동경로를 사용하는 Hilbert curve를 사용한 기존의 방법과 비교 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 사용된 데이터 전송 모델은 LEACH에서 사용된 Friss free space model을 사용하였고, 에너지 소모량 및 데이터 전송 지연 발생량을 비교 측정하였다. 실험에 사용된 환경 변수는 (표 1)과 같다.
- 준비 단계에서는 필드 크기에 적응적으로 Hilbert curve의 깊이(depth)를 계산하고, 깊이를 사용하여 가상 그리드의 크기를 결정한다. 생성된 가상 그리드 상에 싱크 노드의 이동경로와 데이터를 수집하는 수집점(spot point)을 설정하고, 노드의 분포 밀도를 고려하여 부분적으로 경로를 수정하여 최종 이동경로를 결정한다.
- 실험은 500×500, 1000×1000 크기의 네트워크 필드에 각각 300, 500개의 센서 노드를 균일하게 분포시키고 500 라운드 동안의 총 에너지 소모량을 측정하였다.
- (그림 12)는 센서 노드의 밀도를 고려하여 싱크노드의 이동경로를 부분적으로 수정한 경우에 대한 결과를 보여준다. 실험은 동일한 방식을 사용하였으며, 각 노드에서 1회의 전송을 1개의 트래픽으로 정의하여 진행하였다.
- (그림 11)과 (그림 12)는, 각 라운드별 싱크 노드의 트래픽 양을 측정한 결과를 나타낸다. 실험은, 500x500 크기의 센서 네트워크 필드에 약 300개의 노드를 균일하지 않은 분포로 전개 한 뒤, 싱크 노드로의 데이터 전송 발생량을 측정하였다. 다음의 (그림 11)는 센서 노드의 밀도를 고려하지 않은 경로에 대한 결과를 보여준다.
- 이러한 지역에서는 싱크 노드로 다량의 데이터 전송이 발생하여 데이터의 충돌 또는 전송 지연이 발생하여 안정적인 전송이 어려워질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안하는 방법은 특정 지역에서 센서 노드의 밀도가 사전에 설정한 임계값 이상인 경우 해당 지역의 경로를 수정하고 데이터를 수집하는 수집점의 수를 증가시켜 싱크 노드로 집중되는 트래픽을 분산시켜 안정적인 데이터 전송이 가능하게 한다.
- Hilbert curve를 사용하는 기존의 방법은 클러스터 헤더 노드가 전송할 데이터가 있을 때, 싱크 노드가 전송 가능 범위에 도착하는 시점에서만 데이터를 전송할 수 있기 때문에 데이터 전송 지연이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 특히 센서 노드가 감지한 데이터가 사전에 정의한 임계값 이상인 경우 이를 긴급 전송 데이터로 정의하여 싱크 노드가 전송가능 범위 내에 존재하지 않더라도 TTDD의 방식을 응용하여 동적으로 가상 그리드를 생성하여 싱크 노드에게 데이터를 즉시 전송할 수 있도록 하였다. (그림 10)은 기존의 방법을 사용하여 긴급 데이터를 감지하였을 때, 이를 싱크노드로 전송하는 과정에서 발생하는 데이터 전송 지연 발생량을 측정한 결과를 보여준다.
- 따라서 데이터 전송 지연이 발생할 수 있으며, 전송해야 할 데이터가 위험한 상황을 감지한 경우라면 현실 상황에서 큰 손실을 유발하게 된다. 이를 해결하기 위해 제안하는 방법은 센서 노드가 사전에 정해진 임계값 이상의 사건을 감지한 경우, 이를 긴급 데이터로 정의한다. 긴급 데이터는 싱크 노드가 긴급 데이터를 전송할 소스 노드의 전송범위에 위치하지 않더라도 소스 노드가 능동적으로 전송할 수 있도록 TTDD의 방식을 응용한다.
- 따라서 본 논문에서는 네트워크 필드의 크기를 고려하여 가상 그리드를 생성하고 이를 사용하여 최적의 싱크 노드 이동 경로를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네트워크 필드 전체의 커버리지(Coverage)를 보장할 수 있는 Hilbert curve를 사용하여 최적의 싱크 노드 이동 경로를 결정함과 동시에 센서 노드들의 에너지를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법은 센서 노드의 분포 밀도를 고려하여 싱크 노드의 경로를 부분적으로 수정하여 노드 밀집에 의해 발생할 수 있는 통신의 혼잡 및 충돌 그리고 트래픽 부하의 집중 문제를 최소화 하고 안정성을 높인다.
- 전송거리가 dcrossover이상이 되면 Two-ray ground propagation model과 같은 모델을 사용해야 하며 에너지 소모량이 d4에 비례하여 급격하게 증가하므로 전송거리를 dcrossover 이내로 유지하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 센서 노드와 싱크 노드의 전송거리가 항상 dcrossover 이내로 유지되는 경로를 생성한다.
- 기존의 TTDD는 소스 노드가 가상 그리드를 생성하면 싱크 노드의 데이터 요구패킷을 기다린다. 제안하는 방법은 소스 노드가 싱크 노드의 고정 이동경로 및 속도를 사용하여 싱크 노드의 위치를 계산할 수 있으므로, 가상 그리드를 생성한 뒤 보급 노드 선정이 완료되면 즉시 싱크 노드에게 데이터를 전송할 수 있다.
대상 데이터
- 먼저 네트워크 필드에 가상 그리드를 최초 1회만 생성하고 그리드 상에 깊이를 2로 설정한 Hilbert curve를 사용하여 모바일 싱크 노드의 이동경로를 설정한다. 싱크 노드는 이동경로 상의 수집 점(spot point)에서만 전송 가능 범위에 존재하는 센서 노드들로부터 데이터를 전송받는다. 각 그리드 셀은 클러스터 헤더를 선출하여 셀 내의 데이터를 취합하여 싱크 노드로 전송한다.
데이터처리
- 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위해 Random way point 방식을 사용하는 TTDD, CBPER과 고정 이동경로를 사용하는 Hilbert curve를 사용한 기존의 방법과 비교 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 사용된 데이터 전송 모델은 LEACH에서 사용된 Friss free space model을 사용하였고, 에너지 소모량 및 데이터 전송 지연 발생량을 비교 측정하였다.
이론/모형
- 본 논문에서는 데이터 전송을 위해 LEACH에서 사용된 Friss free space model을 사용한다. 이 모델의 식은 다음과 같다.
성능/효과
- 그러나 이벤트를 감지할 때마다 동적으로 가상 그리드를 생성하고 보급 노드를 선택하며 이를 유지하고 관리하는 과정에서 에너지의 소모가 많이 발생하게 된다. 데이터 전송에너지 소모량은 전송 거리에 크게 영향을 받는데, 소스 노드와 싱크 노드의 거리가 멀어질수록 상위계층 전송횟수가 증가하는 TTDD는 네트워크 필드의 크기가 커질수록, 데이터 전송 횟수가 많아질수록 에너지 효율이 급격하게 떨어지는 단점이 있다.
- 그러나 센서 노드가 관심 사건을 감지하면 세로축 클러스터에 모두 데이터 공고 패킷을 전송해야 하고, 싱크 노드 또한 데이터 요구 패킷을 가로축에 전송해야 하므로 네트워크 필드가 커질수록 전송 횟수가 증가하여 에너지 소모량이 증가한다. 반면, 제안하는 방법은 전송할 데이터가 있는 센서 노드가 속한 수집점에 싱크 노드가 도달한 시점에서 데이터 전송을 수행하므로 항상 최적의 전송거리를 유지한다. 또한 네트워크 필드의 크기에 따라 전송경로가 적응적으로 결정되므로 필드 크기의 변화에 상관없이 최적의 전송거리 확보를 통해 일관적인 에너지 효율을 보여준다.
- 실험을 통하여 500m × 500m 이상의 네트워크 필드에서 급격하게 에너지 효율이 감소하는 것을 확인하였다.
- TTDD는 센서 노드가 관심 사건을 탐지 후 전송을 시도할 때마다 전체 필드에 대하여 가상 그리드를 생성하고 보급 노드를 선출하여 전송 경로를 확보하는 과정을 수행하기 때문에 필드의 크기가 넓어짐에 따라 더 많은 보급 노드가 필요하고 상위계층 전송 횟수가 증가한다. 실험을 통해 TTDD는 필드의 크기가 넓어질수록 에너지 소모량이 급격하게 증가하는 것을 확인하였다. CBPER은 가상 그리드를 최초 1회만 생성하므로 TTDD에 비해 가상 그리드에 대한 에너지 효율이 높다.
- 긴급 데이터를 감지하는 확률은 20%, 50%로 설정하였고, 500라운드 동안 진행하였으며 감지한 데이터를 전송하지 못하는 라운드의 수를 기준으로 측정하였다. 실험을 통해 긴급하게 전송해야 할 데이터를 많이 감지할수록 데이터 전송 지연이 증가하는 것을 확인하였다. 반면, 제안하는 방법에서는 TTDD를 적용하여 동적으로 긴급 데이터를 전송하므로 딜레이가 거의 발생하지 않는다.
- Hilbert curve를 이용한 라우팅 기법은 네트워크 필드 전체의 커버리지를 보장하는 고정 이동경로를 사용하는 방법이다. 이 방법은 Random way point 방식을 사용한 TTDD와 CBPER에서 발생할 수 있는 싱크 노드의 특정지역 중복방문 문제를 해결할 수 있으며, 소스 노드와 싱크 노드의 전송거리를 최적화하여 네트워크의 에너지 효율을 효과적으로 향상시켰다. 먼저 네트워크 필드에 가상 그리드를 최초 1회만 생성하고 그리드 상에 깊이를 2로 설정한 Hilbert curve를 사용하여 모바일 싱크 노드의 이동경로를 설정한다.
- 반면에 센서 노드의 분포 밀도를 고려한 (그림 12)의 경우, 싱크 노드의 이동경로를 수정하고 데이터 수집점 개수를 늘려 안정적인 트래픽 관리가 가능하도록 하였다. 이상적인 트래픽을 4로 가정하였을 때, 제안하는 기법은 기존의 고정경로를 사용한 방법에 비해 매우 안정적인 트래픽 관리가 가능한 것을 보여준다.
- 또한 센서 노드의 분포 밀도를 고려하여 밀도가 높은 지역에서는 부분적으로 이동경로를 수정하고 수집점을 증가시켜 과도한 트래픽 발생을 효과적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안하는 방법은 기존의 모바일 싱크 노드를 사용하는 기법들과 비교하여 최대 50배 이상의 에너지 효율을 보였으며, 네트워크 필드가 커질수록 더욱 효율이 높아지는 양상을 보여주었다. 긴급 메시지의 경우 기존의 TTDD 전송 방법을 응용하여 해결하고 있지만, 평균적인 데이터 전송 지연 문제는 더욱 견고하게 보완되어야 한다.
- 기존의 Random way point 방식으로 싱크 노드를 운용하는 기법들은 모든 센서 노드들이 항상 활성상태(Active mode)를 유지하고 있어야 하거나, 임무 주기(duty cycle)를 적용하더라도 다수의 노드들 사이에 동기(sync)를 맞추는 것이 어렵기 때문에 데이터의 손실이나 전송 지연이 발생할 확률이 높다. 제안하는 방법은 싱크 노드의 이동경로가 결정되면 각 센서노드들은 자신이 속한 수집점에 싱크 노드의 도착시간을 미리 예측할 수 있으므로 임무 주기를 설정하여 에너지를 절약함과 동시에 안정적인 데이터 전송이 가능하다. (그림 7)은 싱크 노드가 ‘수집점 A’지점에 위치할 때 활성상태인 센서 범위를 나타낸다
- 본 논문에서는 Hilbert curve를 사용하여 네트워크 필드의 크기에 적응적인 싱크 노드의 이동경로를 결정하여 필드 전체를 커버함과 동시에 센서 노드의 에너지를 효율적으로 절약할 수 있는 방법을 제안하였다. 주어진 네트워크 필드의 크기에 따라 최적의 깊이를 결정하고, 각 센서 노드는 자신이 속한 수집점에 싱크 노드가 도착한 시점에서만 감지한 데이터를 전송을 하도록 하여 에너지 소모량을 효과적으로 감소시켰다. 또한 센서 노드의 분포 밀도를 고려하여 밀도가 높은 지역에서는 부분적으로 이동경로를 수정하고 수집점을 증가시켜 과도한 트래픽 발생을 효과적으로 관리할 수 있도록 하였다.
후속연구
- 긴급 메시지의 경우 기존의 TTDD 전송 방법을 응용하여 해결하고 있지만, 평균적인 데이터 전송 지연 문제는 더욱 견고하게 보완되어야 한다. 이러한 전송 딜레이 처리에 대한 연구는 향후 과제로 남긴다.
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