웨어러블 센서 시스템에서 사용하는 일반적인 전송 전력 조절 모델에서는 수신 패킷의 RSSI가 Target RSSI Margin을 벗어나면 전송 전력 조절 알고리즘을 이용하여 새로운 전송 전력을 찾는다. 이 때 싱크 노드가 센서 노드에게 새로이 계산된 전송 전력을 전달하기 위해 제어 패킷을 보낸다. 그런데 무선 네트워크의 채널 상태가 좋지 않을 때는 제어 패킷을 많이 소모하면서도 적정 전송 전력을 찾지 못해 에너지 낭비만 하게 된다. 따라서 본 논문에서 무선 네트워크 채널 환경이 안정적이라고 판단되었을 때 전송 전력을 변경하는 새로운 제어 패킷 전송 결정 기법을 제안한다. 제안되는 기법으로 낭비되는 에너지를 줄일 수 있다. 제안하는 기법을 평가하기 위해 본 논문에서는 Binary 전송 전력 조절 알고리즘에 제어 패킷 전송 결정 기법을 적용하고 그 결과를 분석한다. 채널의 상태를 판단하는 방안을 3가지 제안하여 실험하고 결과를 분석한다.
웨어러블 센서 시스템에서 사용하는 일반적인 전송 전력 조절 모델에서는 수신 패킷의 RSSI가 Target RSSI Margin을 벗어나면 전송 전력 조절 알고리즘을 이용하여 새로운 전송 전력을 찾는다. 이 때 싱크 노드가 센서 노드에게 새로이 계산된 전송 전력을 전달하기 위해 제어 패킷을 보낸다. 그런데 무선 네트워크의 채널 상태가 좋지 않을 때는 제어 패킷을 많이 소모하면서도 적정 전송 전력을 찾지 못해 에너지 낭비만 하게 된다. 따라서 본 논문에서 무선 네트워크 채널 환경이 안정적이라고 판단되었을 때 전송 전력을 변경하는 새로운 제어 패킷 전송 결정 기법을 제안한다. 제안되는 기법으로 낭비되는 에너지를 줄일 수 있다. 제안하는 기법을 평가하기 위해 본 논문에서는 Binary 전송 전력 조절 알고리즘에 제어 패킷 전송 결정 기법을 적용하고 그 결과를 분석한다. 채널의 상태를 판단하는 방안을 3가지 제안하여 실험하고 결과를 분석한다.
In the general transmission power control model that is used for wearable sensor systems, if RSSI value gets out of the Target RSSI Margin, then the sink node finds new transmission power by using TPC(Transmission Power Control) Algorithm. At this time, the sink node sends the control packet to the ...
In the general transmission power control model that is used for wearable sensor systems, if RSSI value gets out of the Target RSSI Margin, then the sink node finds new transmission power by using TPC(Transmission Power Control) Algorithm. At this time, the sink node sends the control packet to the sensor node for delivering the newly calculated transmission power. However, when the wireless network channel condition is poor, even it is consuming a lot of control packets, the sink node could not find an appropriate transmission power so it only waste of energy. Therefore, we proposed a new control packet transmission decision method that the sink node changes the transmission power when the wireless network channel condition is stabilized. It makes waste of energy decline. In this paper, we apply control packet transmission decision method to Binary TPC algorithms and analyze the results to evaluate the proposed method. We propose three methods that judge the state of wireless network channel. We experiment that methods and analysis the results.
In the general transmission power control model that is used for wearable sensor systems, if RSSI value gets out of the Target RSSI Margin, then the sink node finds new transmission power by using TPC(Transmission Power Control) Algorithm. At this time, the sink node sends the control packet to the sensor node for delivering the newly calculated transmission power. However, when the wireless network channel condition is poor, even it is consuming a lot of control packets, the sink node could not find an appropriate transmission power so it only waste of energy. Therefore, we proposed a new control packet transmission decision method that the sink node changes the transmission power when the wireless network channel condition is stabilized. It makes waste of energy decline. In this paper, we apply control packet transmission decision method to Binary TPC algorithms and analyze the results to evaluate the proposed method. We propose three methods that judge the state of wireless network channel. We experiment that methods and analysis the results.
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문제 정의
평균 RSSI를 이용해서 전송 전력을 조절 하면 채널의 상태가 좋지 않을 때는 이득이지만 채널이 좋은 환경에서는 바로바로 전송 전력을 조절하지 못해 에너지를 많이 소비하게 된다. 그래서 본 논문에서는 무선 네트워크 환경이 좋지 않은 경우 전송 전력을 조절하지 않고 채널 상태가 안정되었을 때 전송 전력을 조절하는 제어 패킷 전송 결정 기법을 제안하였다. 채널 상태가 좋을 때는 제어 패킷으로 빠르게 적정 전송 전력을 찾고, 채널 상태가 좋지 않은 경우 적정 전송 전력을 찾기 위해 소모하던 많은 제어 패킷 에너지를 줄일 수 있다.
그러므로 본 논문에서는 전송 전력 조절 기술을 근간으로 하여 무선 인체 센서의 에너지 효율성을 높이는 연구를 수행한다. 전송 전력 조절 기술이란 무선 인체 센서가 측정한 정보가 담긴 데이터 패킷을 보낼 때의 전송 전력을 적절히 조절하여 에너지를 절약하는 방식이다.
따라서 본 논문에서는 웨어러블 센서 시스템에서 센서 노드의 에너지 효율을 높여 배터리의 수명을 오래 유지 시키고자 새로운 제어 패킷 전송 결정 기법을 제안한다. 제안하는 제어 패킷 전송 결정 기법은 무선 네트워크 채널 환경이 좋지 않은 경우 전송 전력 조절을 일체 하지 않고 채널이 안정되었다고 판단되는 경우 전송 전력을 조절한다.
또한 본 논문에서는 채널인 안정적인지 채널 상태 판단을 위한 3가지 방안을 제안하여 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과를 분석한 결과 전의 RSSI와 현재 RSSI를 비교하는 방안, 전의 평균 RSSI와 현재 RSSI를 포함한 평균 RSSI를 비교하는 방안, 평균 RSSI와 현재 RSSI를 비교 하는 방안 모두 비슷한 양상의 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 무선 네트워크 채널 환경이 안정되었는가를 판단하기 위해서 다음 3가지 방안을 제안한다. 첫번째는 전의 RSSI와 현재의 RSSI의 차이가 임계(Threshold)값을 넘지 않으면 안정적인 채널이라고 판단하고 전송 전력을 조절한다.
본 논문에서는 웨어러블 센서 시스템에서 센서 노드의 에너지 효율을 높일 수 있는 제어 패킷 전송 결정 기법을 제안하였다. 계속해서 제어 패킷을 이용해서 빠르게 전송 전력을 조절하면 채널 상태가 좋은 경우에는 좋지만, 채널 상태가 좋지 않은 경우에는 에너지를 많이 낭비하게 되어 좋지 않다.
평균 RSSI는 전송 전력 조절로 인해 새로운 전송 전력으로 데이터를 전송하기 전까지의 RSSI들의 평균을 말한다. 본 논문에서는 이 3가지 방안을 비교하여 실험하고 어떤 방안이 더 효율적인지 분석한다.
싱크 노드는 센서 노드로부터 받은 데이터 패킷의 RSSI(Received Signal Strength Indecation)를 측정하여 센서 노드가 싱크 노드로 데이터 패킷을 전송할 때 사용하는 전력이 적절한지를 판단한다. 현재 센서 노드가 전송할 때 사용하는 전력이 적절한가는 데이터 패킷의 RSSI가 목표로 하는 수신 전력 세기인 Target RSSI Point로부터 일정 범위를 포함하는 Target RSSI Margin안에 속하는지를 보고 판단한다. 만약 수신된 패킷의 RSSI가 Target RSSI Margin을 벗어나 현재 센서 노드의 전송 전력이 적절하지 않다고 판단되면 전송 전력 조절 알고리즘을 사용하여 새로운 전송 전력을 계산한다.
제안 방법
두 번째는 전의 평균 RSSI와 현재 RSSI를 포함한 평균 RSSI의 차이가 임계 값을 넘지 않은 경우 채널이 안정적이라 판단한다. 마지막으로는 평균 RSSI와 현재 RSSI의 차이가 임계 값보다 작은 경우 무선 네트워크 채널이 안정적이라고 판단하고 전송 전력을 조절하도록 한다. 평균 RSSI는 전송 전력 조절로 인해 새로운 전송 전력으로 데이터를 전송하기 전까지의 RSSI들의 평균을 말한다.
Linear 알고리즘에 비해 적정 전송 전력을 빠르게 찾는다는 장점이 있지만 무선 네트워크 채널이 심하게 불안정한 경우 RSSI가 Target RSSI Margin의 최대, 최소 주변만 맴도는 진동현상 (Oscillation)이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 Binary 알고리즘을 바탕으로 실험하고 그 결과를 분석한다.
전송 전력 조절 알고리즘은 Binary 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 채널이 좋지 않은 경우 계속해서 제어 패킷을 보내지 않기 때문에 적은 제어 패킷으로 빠르게 적절한 전송 전력을 찾아야 한다. 때문에 전송 전력을 한 단계씩 조절하여 오래 걸리는 Linear 전송 전력 조절 알고리즘보다 Binary 전송 전력 조절 알고리즘이 본 기법에 적합하다.
본 실험은 실제 센서 장비를 이용하여 진행하였다. 표1은 실험 환경에 사용된 파라미터에 대한 설명이다.
센서 노드는 신체에서 측정한 정보를 데이터 패킷에 실어 싱크 노드로 전송한다. 싱크 노드는 센서 노드로부터 받은 데이터 패킷의 RSSI(Received Signal Strength Indecation)를 측정하여 센서 노드가 싱크 노드로 데이터 패킷을 전송할 때 사용하는 전력이 적절한지를 판단한다. 현재 센서 노드가 전송할 때 사용하는 전력이 적절한가는 데이터 패킷의 RSSI가 목표로 하는 수신 전력 세기인 Target RSSI Point로부터 일정 범위를 포함하는 Target RSSI Margin안에 속하는지를 보고 판단한다.
본 기법은 무선 네트워크 채널 환경이 좋지 않을 경우 전송 전력 조절을 하지 않고 채널이 안정되었다고 판단 되었을 때에만 전송 전력을 조절하기 때문에 많은 에너지를 낭비하지 않는다. 이에 있어 채널이 안정 되었다는 판단을 하기 위해 제시한 3가지 방안에 대한 실험결과를 분석하였다. 그림 4의 (a) 그래프는 일반적인 Binary 전송 전력 조절 알고리즘을 사용한 경우의 전송 전력의 변화와 RSSI의 변화이다.
실험자는 60초를 주기로 실내와 실외 장소를 번갈아 서기 또는 뛰기를 반복한다. 제안 기법에서 무선 네트워크 채널의 상태를 판단할 때 사용되는 임계값을 20으로 설정하고, 전송 전력 조절을 하지 않을 수 있는 최댓값을 20으로 설정하여 20초 이상 채널 환경이 좋지 않으면 전송 전력을 변경하도록 한다[14,15]. 이는 계속해서 채널의 환경이 좋지 않아도 주기적으로 적정 전송 전력을 찾아갈 수 있도록 하기 위함이다.
대상 데이터
표1은 실험 환경에 사용된 파라미터에 대한 설명이다. 실험에 사용된 장비는 Cricket Mote[12]로 Crossbow 사가 제조하였다. Radio Module은 CC1000 Radio Module이고, 총 23단계의 전송 전력 단계를 가지고 있다[13].
실험에서는 Cricket Mote에 CC1000 Radio Module을 부착하여 이를 센서 노드와 싱크 노드로 사용하였다.
이론/모형
전송 전력 조절 알고리즘은 Binary 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 채널이 좋지 않은 경우 계속해서 제어 패킷을 보내지 않기 때문에 적은 제어 패킷으로 빠르게 적절한 전송 전력을 찾아야 한다.
제안하는 제어 패킷 전송 결정 기법은 무선 네트워크 채널 환경이 좋지 않은 경우 전송 전력 조절을 일체 하지 않고 채널이 안정되었다고 판단되는 경우 전송 전력을 조절한다. 제안하는 기법의 성능을 파악하기 위해 본 논문에서는 전송 전력 조절 알고리즘으로 Binary 알고리즘을 사용하여 실험하고 그 결과를 분석한다.
성능/효과
3가지 방안을 채널의 환경이나 움직임에 맞추어 사용한다면 첫 번째인 RSSI와 현재 RSSI의 차를 이용하는 방안은 채널의 환경이 안정적이고 서있거나 걷는 움직임에 더 효율적이고, 평균 RSSI를 이용하는 두 방안은 채널의 환경이 좋지 않거나 뛰는 움직임에서 사용하는 것이 좋다. 그림 4의 3가지 방안에 따른 그래프를 비교하면 0초에서 60초 사이에 채널의 환경이 좋지 않은데 이런 경우 RSSI의 분포는 비슷하지만 첫 번째 방안을 이용한 그림4의 (b)에서 더 많은 전력 전송 변경이 일어나는 것을 알 수 있다.
채널의 상태에 따라 나누면 채널의 환경이 안정적인 경우는 채널 환경의 변화를 빠르게 반영할 수 있는 첫 번째 방안을 이용하고, 채널이 흔들리는 경우는 평균 RSSI를 이용하는 두 방안을 적용하는 것이 더 효과적이다. 결과적으로 에너지 효율과 제어 패킷의 수 또한 크게 차이나지 않아 사용자가 어떤 방안을 선택하여도 기존의 Binary 전송 전력 조절 알고리즘보다 효율적인 에너지 사용 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
첫번째는 전의 RSSI와 현재의 RSSI의 차이가 임계(Threshold)값을 넘지 않으면 안정적인 채널이라고 판단하고 전송 전력을 조절한다. 두 번째는 전의 평균 RSSI와 현재 RSSI를 포함한 평균 RSSI의 차이가 임계 값을 넘지 않은 경우 채널이 안정적이라 판단한다. 마지막으로는 평균 RSSI와 현재 RSSI의 차이가 임계 값보다 작은 경우 무선 네트워크 채널이 안정적이라고 판단하고 전송 전력을 조절하도록 한다.
본 논문에서 제안하는 기법은 채널이 좋지 않은 경우 계속해서 제어 패킷을 보내지 않기 때문에 적은 제어 패킷으로 빠르게 적절한 전송 전력을 찾아야 한다. 때문에 전송 전력을 한 단계씩 조절하여 오래 걸리는 Linear 전송 전력 조절 알고리즘보다 Binary 전송 전력 조절 알고리즘이 본 기법에 적합하다.
또한 본 논문에서는 채널인 안정적인지 채널 상태 판단을 위한 3가지 방안을 제안하여 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과를 분석한 결과 전의 RSSI와 현재 RSSI를 비교하는 방안, 전의 평균 RSSI와 현재 RSSI를 포함한 평균 RSSI를 비교하는 방안, 평균 RSSI와 현재 RSSI를 비교 하는 방안 모두 비슷한 양상의 결과를 나타냈다. 채널의 상태에 따라 나누면 채널의 환경이 안정적인 경우는 채널 환경의 변화를 빠르게 반영할 수 있는 첫 번째 방안을 이용하고, 채널이 흔들리는 경우는 평균 RSSI를 이용하는 두 방안을 적용하는 것이 더 효과적이다.
실험 결과를 분석한 결과 전의 RSSI와 현재 RSSI를 비교하는 방안, 전의 평균 RSSI와 현재 RSSI를 포함한 평균 RSSI를 비교하는 방안, 평균 RSSI와 현재 RSSI를 비교 하는 방안 모두 비슷한 양상의 결과를 나타냈다. 채널의 상태에 따라 나누면 채널의 환경이 안정적인 경우는 채널 환경의 변화를 빠르게 반영할 수 있는 첫 번째 방안을 이용하고, 채널이 흔들리는 경우는 평균 RSSI를 이용하는 두 방안을 적용하는 것이 더 효과적이다. 결과적으로 에너지 효율과 제어 패킷의 수 또한 크게 차이나지 않아 사용자가 어떤 방안을 선택하여도 기존의 Binary 전송 전력 조절 알고리즘보다 효율적인 에너지 사용 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
후속연구
추후 연구에서는 본 논문에서 제안한 제어 패킷 전송 결정 기법에서 채널의 안정도를 판단할 때 사용하는 임계 값을 하나의 값으로 고정시키지 않고, 상황에 맞추어 동적으로 변경하여 성능을 분석 평가해 볼 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
웨어러블 센서 시스템은 일반적으로 어떤 동작을 취하는가?
웨어러블 센서 시스템에서 사용하는 일반적인 전송 전력 조절 모델에서는 수신 패킷의 RSSI가 Target RSSI Margin을 벗어나면 전송 전력 조절 알고리즘을 이용하여 새로운 전송 전력을 찾는다. 이 때 싱크 노드가 센서 노드에게 새로이 계산된 전송 전력을 전달하기 위해 제어 패킷을 보낸다.
새로운 제어 패킷 전송 결정 기법의 기대효과는 무엇인가?
따라서 본 논문에서 무선 네트워크 채널 환경이 안정적이라고 판단되었을 때 전송 전력을 변경하는 새로운 제어 패킷 전송 결정 기법을 제안한다. 제안되는 기법으로 낭비되는 에너지를 줄일 수 있다. 제안하는 기법을 평가하기 위해 본 논문에서는 Binary 전송 전력 조절 알고리즘에 제어 패킷 전송 결정 기법을 적용하고 그 결과를 분석한다.
웨어러블 센서 시스템은 어떻게 발전해 나가고 있는가?
사람들은 직접 병원에 가지 않고도 주기적으로 자신의 건강 상태를 확인하고 질병을 미리 예방하길 원한다. 이를 위해 웨어러블 센서 시스템도 데이터를 단순히 기록하는 ‘라이프 로깅(Life-Logging)’에서 측정하고 분석하는 ‘라이프 트래킹(Life-Tracking)’으로 발전해 나가고 있다[1]. 또한 질병 예방뿐만 아니라 질병이 있는 환자를 주기적으로 관리해주는 u-헬스케어(Ubiquitous Health care) 기술도 많은 관심을 받고 있다.
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