[논문]무선 센서 네트워크에서 서비스에 필요한 데이터 전송량을 확보하기 위한 토폴로지 관리 방법

윤명준; 김석규; 이재용

doi:10.7840/kics.2015.40.9.1767

무선 센서 네트워크에서 서비스에 필요한 데이터 전송량을 확보하기 위한 토폴로지 관리 방법
Topology Control Scheme Providing Throughput Requirement of a Service in Wireless Sensor Networks 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.9, 2015년, pp.1767 - 1775

윤명준 (LG Electronics) , 김석규 (School of Information and Communication Engineering, Andong University) , 이재용 (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)

초록
AI-Helper

무선 센서 네트워크는 다양한 응용 서비스에 이용이 가능한 네트워크이다. 다양한 응용 서비스에 따라서 서비스에서 요구하는 네트워크 전송량은 매우 다양하다. 특히 무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄이고 통신 효율성을 높이기 위해서 다양한 토폴로지 제어 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 토폴로지 제어 방법들은 대부분 통신의 효율성 측면에서 연구가 되어왔기 때문에 실제 응용 서비스에서 요구되는 데이터 전송량을 만족시키지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량을 만족시킬 수 있도록 하는 토폴로지 제어 알고리즘을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

There are various kinds of applications for wireless sensor network, and each application has difference requirements such as throughput. Topology control is the key issue to minimize energy consumption by solving communication collision and radio interference. However, existing topology control algorithms cannot support application requirement because communication efficiency and network connectivity are the main issues of topology control. In this paper, we propose a topology control algorithm that support throughput requirement of an application.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 다양한 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송률을 최대한 보장하면서 네트워크의 에너지 소모를 최소화할 수 있는 토폴로지 제어 방법인 Best Effort Throughput(BET) 토폴로지 제어 방법을 제안하였다. BET 알고리즘을 제안하기 위해서 본 논문에서는 네트워크의 각 노드에서 토폴로지 전송량을 계산하는 방법을 제안하였고 이를 바탕으로 각 노드에서 네트워크의 연결성을 유지하면서도 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송률을 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
따라서 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송률을 만족시키는 토폴로지를 찾는 연구가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송률을 최대한 보장하면서 네트워크의 에너지 소모를 최소화할 수 있는 토폴로지 제어 방법인 Best Effort Throughput(BET) 토폴로지 제어 방법을 제안하였다. BET 알고리즘을 제안하기 위해서 본 논문에서는 네트워크의 각 노드에서 토폴로지 전송량을 계산하는 방법을 제안하였고 이를 바탕으로 각 노드에서 네트워크의 연결성을 유지하면서도 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송률을 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
실제 네트워크에서 노드의 배치 상황에 따라 네트워크에서 가능한 데이터 전송량에는 한계가 있기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량을 T_threshold로 정의하고 각 노드에서 T_threshold를 만족시킬 수 있는 경우에는 T_threshold을 만족하는 노드의 통신 반경을 찾고 만일 T_threshold를 만족시킬 수 없는 경우에는 각 노드가 낼 수 있는 최대한의 데이터 전송량인 T#를 만족시키는 노드의 통신 반경을 찾는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 특성상 다음과 같은 가정 사항을 고려하여 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크의 특성상 MAC 계층에서는 경쟁 기반의 채널 접근 모델을 사용한다고 가정한다.
기존의 연구들은 네트워크의 전송률을 고려하지 않거나 고려하더라도 네트워크의 전송률을 최대화 하는 연구가 주를 이루었다. 본 논문에서는 실제 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송률을 만족시킬 수 있는 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 데이터 전송률을 쉽게 바꿀 수 있는 토폴로지 제어 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 응용 서비스가 요구하는 데이터 전송량을 만족시키기 위한 BET 알고리즘을 제안하였다. 기존의 토폴로지 제어 알고리즘들은 다양한 분야에 적용이 가능한 센서 네트워크의 특성과 달리 모두 동일한 방법을 이용하여 토폴로지를 찾는다.
본 절에서는 토폴로지의 전송률을 정의하기 위한 throughput 모델을 소개한다. 일반적으로 노드의 throughput은 단위 시간당 전송되는 데이터의 양으로 정의할 수 있다.

가설 설정

하지만 실제 네트워크에서는 이런 방법은 구현이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드들이 균등하게 배치되어 있다는 가정 하에서 각 노드들의 전송 파워 값을 알 필요 없이 자신이 계산한 통신 파워와 동일한 파워를 이용한다는 가정하고 BET(distributed)알고리즘을 제안한다. 따라서 BET(distributed)는 다른 노드들의 전송 파워에 대한 정보 없이 각 노드에서 분산된 방식으로 알고리즘을 수행할 수 있다.
무선 센서 네트워크는 많은 노드들이 분산된 방법으로 같은 채널에 접근해야 하기 때문에 경쟁 기반의 채널 접근 방식이 적합하다. 또한 physical (PHY) 계층에서는 데이터 전송 속도가 SINR에 비례한다고 가정한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 특성상 다음과 같은 가정 사항을 고려하여 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크의 특성상 MAC 계층에서는 경쟁 기반의 채널 접근 모델을 사용한다고 가정한다. 무선 센서 네트워크는 많은 노드들이 분산된 방법으로 같은 채널에 접근해야 하기 때문에 경쟁 기반의 채널 접근 방식이 적합하다.
PHY 에서의 전송률은 W⋅log(1+SINR)를 가지고 산출하였다. 이때 사용된 채널 모델(Log-distance path loss model) 및 파라미터들은 시뮬레이션에 사용된 환경과 동일한 환경을 가정하였다.
BET(distributed)와 BET(centralized) 의 차이는 다른 노드들의 전송 파워를 자신의 전송 파워와 동일한 것으로 계산하는지 아니면 모든 정보를 알고서 계산을 하는지의 차이만 있다. 즉, BET 알고리즘 11번에서 #값을 계산할 때 다른 노드들의 전송 파워를 자신이 사용하는 파워와 동일한 것으로 가정하고 알고리즘을 수행한다. 이러한 가정이 가능한 이유는 센서 노드들이 균등하게 배치될 경우 각 노드 들의 전송 파워는 비슷하게 계산되기 때문이다.
트래픽 로드 λ값은 0.4로 전체 노드의 40%가 트래픽을 발생하는 상황을 가정하였다.

제안 방법

또한 각 노드 들은 트래픽을 발생 시킬 때마다 64 kbytes/hour 패킷을 전송한다. 노드들은 500m X 500m 환경에서 랜덤하게 배치하여 시뮬레이션을 진행했다.
따라서 ⌈R_max/R_i⌉는 노드의 최대 전송거리를 1홉으로 보았을 때 대비 현재 노드의 전송 반경으로 통신할 경우 몇 홉이 필요한지를 나타내는 값이 된다. 멀티홉 통신을 하는 무선 센서 네트워크의 특성상 홉 수가 길어지면 같은 데이터를 전송하는데 더 많은 시간이 걸리기 때문에 이러한 멀티 홉 통신의 특성을 반영하기 위해서 수식 (2)와 같이 노드 i의 토폴로지 전송량을 정의하였다.
수식 (2)가 실제 네트워크의 전송량과 어떠한 관계를 보여주는지를 알아보기 위해서 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 1은 센서 노드가 1m X 1m 간격으로 그리드 하게 분포되어 있고 소스 노드와 목적지 노드의 거리가 100m인 환경에서 수행한 그래프를 보여 준다.
의 값에 따라서 계산할 수 있게 된다. 이를 이용하여 본 논문에서는 아래와 같은 알고리즘을 이용하여 토폴로지를 찾는 방법인 Best Effort Throughput (BET)(centralized) 알고리즘을 제안한다.
[4]에서는 데이터 양, 주변 간섭 노드의 숫자, Medium Access Control (MAC) 단의 상태 등을 고려한 함수를 제안하여 이를 바탕으로 네트워크 혼잡 지역의 토폴로지를 변경하는 방법을 제시하였다. 이를 이용해 혼잡 지역의 데이터 전송률을 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. [5]에서는 그래프 이론을 이용하여 데이터 전송률을 모델링하고 이를 바탕으로 토폴로지를 찾는 알고리즘을 제시하였다.

이론/모형

값을 찾는다. 본 논문에서는 MST 알고리즘을 이용하여 이 값을 계산하였다. 그 이유는 MST 알고리즘이 tree를 구성할 때 link cost가 가작 작게되는 tree를 만들기 때문에 link cost를 노드 사이의 거리로 설정할 경우 MST 알고리즘은 가장 가까운 노드들끼리 연결된 tree를 구성한다.

성능/효과

이에따라서 SINR은 통신 반경에 상관없이 거의 비슷하게 유지되는 특성을 가지게 된다. PHY 계층과 MAC 계층을 함께 볼 경우 데이터 전송량은 통신 반경이 증가함에 따라서 급격하게 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 이는 통신 반경이 커질 경우 노드간의 경쟁이 많아서 채널을 접근하는데 더 많은 시간이 필요하기 때문이다.
이 시뮬레이션의 그림 3과 동일한 조건에서 노드 수만 600개로 변경한 결과를 보여준다. 그림에서 볼 수 있듯이 BET를 제외한 다른 알고리즘은 항상 동일한 데이터 전송량을 보여 주지만 본 논문에서 제시하고 있는 BET 알고리즘은 응용 서비스의 데이터 요구 전송량에 맞추어서 데이터 전송량이 변화하고 있음을 알 수 있다. 그림 5는 그림 4와 동일한 환경에서 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량이 변할 때 네트워크 전체 노드의 파워 소모를 나타낸 그래프이다.
이는 통신 반경이 작은 경우에는 여러 홉을 거쳐 데이터 전송이 이루어지기 때문에 나타나는 현상이다. 본 논문에서 정의한 토폴로지 전송량의 경우 종단 간 데이터 전송량과는 매우 유사하게 나타나는 것을 볼 수 있다. 이는 토폴로지 전송량이 실제 네트워크의 전송량을 잘 반영해 주고 있음을 나타낸다.
또한 노드들은 분산된 방법을 이용하여 토폴로지를 찾음으로써 실제 네트워크에 쉽게 적용할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 BET 알고리즘이 응용 서비스의 데이터 전송량 요구에 맞는 토폴로지를 찾아주고 있음을 보여주고 있으며 또한 응용 서비스의 요구 데이터 전송량이 높을수록 센서 노드의 파워 소모가 커진다는 사실을 확인할 수 있었다.
따라서 이때는 모든 노드들이 자신이 낼 수 있는 최대의 데이터 전송량을 내는 토폴로지를 선택하게 된다. 실제 BET 알고리즘을 통해 나온 결과는 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량보다 낮은 부분의 분포는 BET(MAX)와 거의 유사하게 나타남을 알 수 있는데 이를 통해서 모든 노드들이 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량을 만족시키기 위한 가장 좋은 토폴로지를 찾는다는 것을 알 수 있다.
이 경우 실제 노드의 수신 파워는 조금씩 달라지지만 수신 파워보다는 노드의 숫자가 많은 센서 네트워크 환경의 특성상 간섭 신호의 세기가 더 많은 영향을 주는 특성을 보인다. 실제 시뮬레이션 결과 모든 노드들의 정보를 알고 알고리즘을 수행할 때와 그렇지 않을 경우에 비교 결과를 보면 큰 차이가 없는 것을 알 수 있다.
하지만 그 이상의 속도를 요구할 경우에는 파워 소모가 증가하는 것을 볼 수 있다. 이러한 결과로 볼 때 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량이 높을수록 더 많은 용량의 배터리를 가지는 센서 노드를 사용해야만 센서 네트워크의 수명을 동일하게 가져갈 수 있음을 알 수 있다.
이러한 반복적인 계산은 MST 알고리즘을 수행한 후 추가적으로 계산해야 하는 것으로 토폴로지를 결정하는데 필요한 오버헤드로 작용할 수 있다. 하지만 한번 토폴로지가 결정되면 토폴로지를 자주 바꾸지 않고 비교적 오랜 시간동안 유지하기 때문에 토폴로지 제어를 통해 얻을 수 있는 이득과 비교해 적은 수준이라고 할 수 있다 하지만 이동성이 높은 네트워크인 경우에는 자주 토폴로지를 바꾸어야 하므로 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 이동성이 없는 네트워크에 적합하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	네트워크에는 몇 개의 노드를 배치하였는가?	그림 3은 BET 알고리즘을 통해서 찾은 네트워크 토폴로지에서 실제 전체 네트워크 노드들의 데이터 전송량을 누적 분포 함수를 이용해서 나타낸 그래프이다. 네트워크에는 500개의 노드를 배치하였으며 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량은 910kbps로 설정했다. 아무런 토폴로지 제어 알고리즘을 사용하지 않았을 경우에는 모든 노드들의 데이터 전송량이 매우 낮게 나타남을 볼 수 있다.
	노드의 전송 파워를 줄일 때의 이점은 무엇인가?	일반적으로 노드의 전송 파워를 줄이면 신호 간섭과 채널에 접근하기 위한 경쟁 노드의 숫자가 줄어들어 효율적인 통신이 가능하게 된다. 이에 따라서 에너지 효율성이 높아지고 네트워크의 전송률도 향상되는 이점이 있다. 하지만 전송 파워를 무작정 줄여서 통신을 할 경우 네트워크의 연결성에 문제가 생기게 된다.
	평균 데이터 전송률이 요구 데이터 전송량과 비슷하게 나타나는 이유는 무엇인가?	실제 응용 서비스에서 요구하는 데이터 전송량을 만족하는 노드는 약 42%정도로 나타난다. 비록 전체 노드들 중에서 42%만 데이터 전송량을 만족하더라도 이렇게 평균 데이터 전송률이 요구 데이터 전송량과 비슷하게 나타나는 이유는 요구 데이터 전송량을 만족시키는 노드들이 실제 응용 서비스에서 요구되는 데이터 전송량보다 더 높은 데이터 전송량을 가지기 때문이다. 이는 토폴로지 전송량을 가지고 데이터 전송량을 계산하여 토폴로지를 찾기 때문으로 토폴로지 전송량과 실제 네트워크 노드의 전송량 사이의 차이에서 비롯되는 결과라 할수 있다.

참고문헌 (13)

N. Li, J. C. Hou, and L. Sha, "Design and analysis of an MST-based topology control algorithm," IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 4, no. 3, pp. 1195- 1206, May 2005.

상세보기
L. Li, J. Y. Halpern, P. Bahl, Y.-M. Wang, and R. Wattenhofer, "A cone-based distributed topology-control algorithm for wireless multi-hop networks," IEEE/ACM Trans. Netw., vol. 13, no. 1, pp. 147-159, Feb. 2005.

상세보기
N. Li and J. C. Hou, "Localized fault-tolerant topology control in wireless ad hoc networks," IEEE Trans. Parall. Distrib. Syst., vol. 17, no. 4, pp. 307-320, Apr. 2006.

상세보기
Y. Xiong, Q. Zhang, F. Wang, and W. Zhu, "Power assignment for throughput enhancement (PATE): A distributed topology control algorithm to improve throughput in mobile ad-hoc networks," IEEE 58th VTC 2003-Fall, vol. 5, pp. 3015-3019, Oct. 2003.
W. Tao, C. Chen, B. Yang, and X. Guan, "Adaptive topology control for throughput optimization in wireless sensor networks," 12th IEEE Int. Conf. Commun. Technol. (ICCT), pp. 1299-1302, Nanjing, Nov. 2010.
Y. Gao, J. C. Hou, and H. Nguyen, "Topology control for maintaining network connectivity and maximizing network capacity under the physical model," IEEE INFOCOM, pp. 1013-1021, Phoenix, AZ, Apr. 2008.
S. K. Oh and E. B. Goldsmith, "The better manuscript preparation for speedy publication," J. Commun. Networks (JCN), vol. 39, no. 12, pp. 817-821, Dec. 2014.
J.-I. Kong, J.-H. Lee, J. Kang, and D.-S. Eom, "Energy efficient clustering algorithm for surveillance and energy efficient clustering algorithm for surveillance," J. Commun. Networks (JCN), vol. 37, no. 11, pp. 1172-1183, Nov. 2012.
M. Youn, H. E. Jeon, S.-G. Kim, and J. Lee "An energy efficient topology control algorithm using additional transmission range considering the node status in a mobile wireless sensor network," J. Commun. Networks (JCN), vol. 37, no. 9, pp. 767-777, Sept. 2012.
IEEE Standard for information technology-Telecommunications and information exchange between systems. (2006), PART 15.4:Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (LRWPANs): Amendment to add alternate PHY (Amendment of IEEE Std 802.15.4), IEEE Std P802.15.4a/D6.
IEEE Recommended Practice for Information Technology - Telecommunications and Information Exchange Between Systems - Local and Metropolitan Area Networks - Specific Requirements (2003), Part 15.2: Coexistence of Wireless Personal Area Networks With Other Wireless Devices Operating in Unlicensed Frequency Bands, IEEE Std 802.15.2-2003.
M. Tang, J. Bai, J. Li, and Y. Xin, "Distributed optimal power and rate control in wireless sensor networks," The Scientific World J., vol. 2014, no. 580854, p. 8, 2014.
M. A. Kafi, D. Djenouri, J. B. Othman, A. Ouadjaout, M. Bagaa, N. Lasla, and N. Badache, "Interference aware congestion control protocol for wireless sensor networks," Procedia Comput. Sci., vol. 37, pp. 181-188, 2014.

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