최근 로컬 IoT 네트워크 구축과 관련하여 RPL프로토콜을 활용하는 다양한 비-인프라 기반 IoT 네트워킹 기법들이 연구 중이다. 특히, RPL 프로토콜은 자율네트워킹과 로컬 네트워크에 존재하는 노드 간 애드혹 경로를 제공하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 구축을 지원하는 자율네트워킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저전력 손실 네트워크로 구성된 네트워크 환경에 적용 가능한 자율네트워킹 기법이다. 실험을 통해서 제안한 자율네트워킹 기법의 우수한 성능을 보였다. 특히, 단대단 데이터 발생률과 단대단 지연 측면에서 제안하는 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
최근 로컬 IoT 네트워크 구축과 관련하여 RPL 프로토콜을 활용하는 다양한 비-인프라 기반 IoT 네트워킹 기법들이 연구 중이다. 특히, RPL 프로토콜은 자율네트워킹과 로컬 네트워크에 존재하는 노드 간 애드혹 경로를 제공하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 구축을 지원하는 자율네트워킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저전력 손실 네트워크로 구성된 네트워크 환경에 적용 가능한 자율네트워킹 기법이다. 실험을 통해서 제안한 자율네트워킹 기법의 우수한 성능을 보였다. 특히, 단대단 데이터 발생률과 단대단 지연 측면에서 제안하는 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
Recently, various infrastructure-less IoT networking schemes have been studied to construct local IoT networks based on self-organization. This is, because RPL protocol, which is to support infrastructure based network construction is used to construct local IoT networks. Thus, a self-organization n...
Recently, various infrastructure-less IoT networking schemes have been studied to construct local IoT networks based on self-organization. This is, because RPL protocol, which is to support infrastructure based network construction is used to construct local IoT networks. Thus, a self-organization networking and ad hoc path between client and server in local IoT networks is not supported in basis RPL protocol. In this paper, we propose a self-organization networking scheme which support infrastructure-less based IoT network construction in low-power and lossy network based IoT environments consisting of IoT devices with the constrained feature, such as low power, the limited transmission rate and low computing capacity. Through simulation, we show that the proposed self-organization networking scheme improves the performance, in terms of the number of packets generated for end-to end data transmission and the end-to-end delay, compared to basis RPL protocol.
Recently, various infrastructure-less IoT networking schemes have been studied to construct local IoT networks based on self-organization. This is, because RPL protocol, which is to support infrastructure based network construction is used to construct local IoT networks. Thus, a self-organization networking and ad hoc path between client and server in local IoT networks is not supported in basis RPL protocol. In this paper, we propose a self-organization networking scheme which support infrastructure-less based IoT network construction in low-power and lossy network based IoT environments consisting of IoT devices with the constrained feature, such as low power, the limited transmission rate and low computing capacity. Through simulation, we show that the proposed self-organization networking scheme improves the performance, in terms of the number of packets generated for end-to end data transmission and the end-to-end delay, compared to basis RPL protocol.
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문제 정의
기존 접속 네트워크에서의 사물인터넷 네트워킹 기술은 게이트웨이를 중심으로 네트워킹이 이루어졌다. 그러나 본 논문에서는 노드 간 자율적 방법을 통해 비인프라 기반 IoT 네트워크를 구축할 수 있는 SON 기법을 제안했다. 제안된 기법은 기존 인프라 방식에 비해 네트워크 내에 발생하는 트래픽 발생률과 데이터 전달률이 높게 평가되었다.
본 논문에서 사용되는 이웃노드 탐색 기술은 기존 IPv6 ND 기술 [9]을 활용하는 새로운 방식을 제안한다. 기존 ND 방식은 ND 수행 시 아웃노드 중 6LoWPAN Router(6LR) 노드를 선정하고 6LR 노드를 통해 6LoWPAN Border Routers (6LBR)로 Duplicate Address Request/Duplicate Address Confirmation(DAR /DAC) 메시지를 주고받아 ND 과정을 수행한다.
네트워크가 형성되면 노드 간 데이터 전달을 위해 경로 설정 및 탐색 과정이 필요하다. 본 논문에서는 계층 기반 경로 설정/탐색 기법을 제안한다. 여기서 계층 영역은 SON의 제어노드가 관리하는 영역으로 정의된다.
본 논문에서는 비-인프라 기반 IoT 환경에서 네트워크에 참여하는 노드들 스스로 네트워크를 형성할 수 있는 SON 기법을 제안한다. 제안하는 SON 기법의 기본 개념은 다음과 같다.
이는 IETF 표준화 기구가 사물인터넷 환경 구축에 필요한 기술을 코어 네트워킹 기술보다 접속 네트워킹 기술에 초점을 맞추고 있음을 의미한다. 본 논문에서는 인프라(Infrastructure) 기반 네트워크로 구성된 기존 접속 네트워크 환경에서 비-인프라(Infrastructure-less) 기반 IoT 네트워크 구축을 위한 새로운 네트워킹 기법을 제안한다. 제안하는 네트워킹 기법은 네트워크에 참여하는 노드들 스스로 효율적 데이터 전달을 수행할 수 있는 네트워크를 구성하는 Self-Organization Networking (SON) 기법이다.
제안 방법
SON은 그림 4에 도시된 것처럼 위에 3가지 기능을 단계별로 수행한다. SON 기능을 가진 SON 노드는 SHF를 통해 주변 상황 정보를 수집하며 수집된 정보를 통해 주변 서비스 및 디바이스 탐색 과정을 수행한다. 여기서 정보 수집과정 주변의 모든 정보를 수집하는 과정이며 탐색 과정은 수집된 정보를 토대로 자신과 연관성이 있는 서비스 노드를 탐색하는 과정이 수행된다.
또한 인프라 기반 네트워크와 인터넷을 연결하는 게이트웨이를 제어노드와 연결하는 SON 코디네이터 역할을 수행하는 노드로 지정하고 비-인프라 기반 IoT 네트워크의 최상위 권한을 가진 노드로 지정한다. 따라서 SON 코디네이터는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 내에 존재하는 모든 노드의 정보를 수집하고 관리하며 IoT 네트워크 구성 시 생성되는 링크 생성의 최종적 결정을 수행한다. 또한 비-인프라 기반 IoT 네트워크에서 이웃노드 탐색 과정인 Neighbor Discovery(ND) 기능을 수행하는 역할도 동시에 수행한다.
특히, 제어노드는 자신이 속한 그룹을 대표하는 대표 노드로서 역할을 수행하기 때문에 그룹 내에 속한 노드와 제어 메시지를 제어노드에 대신 전달한다. 또한 인프라 기반 네트워크와 인터넷을 연결하는 게이트웨이를 제어노드와 연결하는 SON 코디네이터 역할을 수행하는 노드로 지정하고 비-인프라 기반 IoT 네트워크의 최상위 권한을 가진 노드로 지정한다. 따라서 SON 코디네이터는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 내에 존재하는 모든 노드의 정보를 수집하고 관리하며 IoT 네트워크 구성 시 생성되는 링크 생성의 최종적 결정을 수행한다.
제안하는 네트워킹 기법은 네트워크에 참여하는 노드들 스스로 효율적 데이터 전달을 수행할 수 있는 네트워크를 구성하는 Self-Organization Networking (SON) 기법이다. 본 논문에서 제안하는 SON 기법에는 네트워크 설정 및 구성 기법, 이웃노드 탐색 기법 등이 포함된다.
이때 Routing Protocol for Low-power Lossy Networks (RPL) [7]를 이용해서 링크를 형성한다. 본 논문에서 제안하는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 모델은 기존 트리 형태로 구성된 인프라 기반 네트워크에서 네트워크에 참여하는 노드 간 데이터 전송 시 게이트웨이를 통해 전달되는 문제점을 해결하기 위한 효율적인 데이터 전송이 가능한 비-인프라 기반 IoT 네트워크를 구성할 수 있는 SON 기법을 제안한다. 이때 제안하는 SON 기법은 기존 링크를 활용하데 최소의 링크를 형성하여 네트워크를 구성한다.
본 논문에서 제안하는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 모델은 기존 트리 형태로 구성된 인프라 기반 네트워크에서 네트워크에 참여하는 노드 간 데이터 전송 시 게이트웨이를 통해 전달되는 문제점을 해결하기 위한 효율적인 데이터 전송이 가능한 비-인프라 기반 IoT 네트워크를 구성할 수 있는 SON 기법을 제안한다. 이때 제안하는 SON 기법은 기존 링크를 활용하데 최소의 링크를 형성하여 네트워크를 구성한다.
제안된 SON은 우선, 네트워크 오버헤드를 최소화하기 위해 네트워크 내 제어노드를 자율네트워크 목적에 맞게 최소로 선발해야 한다. 따라서 선발 방법은 각 노드들 스스로 자신의 주변 상황 및 정보를 수집하고 수집된 정보를 활용하여 스스로 선발되며 본 논문에서는[8]에 제안된 방법을 이용한다.
하지만 본 논문에서는 그림 4에 도시된 절차처럼 기존 방식을 경량화한 ND 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 6LBR 역할을 수행하던 게이트웨이까지 DAR 메시지를 전송하지 않고 자신을 관리하는 제어노드까지 DAR/DAC 메시지를 주고받아 네트워크 내에 ND 과정에서 발생하는 제어 메시지 수를 줄이도록 하였다.
따라서 물리 도메인에 있는 각 노드는 제어노드에 의해서 탐색된 경로를 통해 물리 도메인 내에 경로를 설정하고 데이터 전달이 이루어진다. 제안하는 기법은 기존 헤더 기반 경로 설정 및 전달과 다르게 그림 6처럼 경로 탐색 및 경로 설정이 분리되어 이루어진다. 따라서 제안하는 기법은 기존 방법인 헤더 노드 중심의 기존 방법이 가진 헤더 노드의 부담을 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법이다.
실험 환경은 100m*100m square region에서 루트 역할을 수행하는 게이트웨이 1개와 100개의 노드를 랜덤 위치에 배치하고 클라이언트-서버 설정을 20, 25, 30개로 설정하였다. 클라이언트와 서버로 설정된 노드들은 기존 방식과 제안한 방식에서 모두 고정하여 실험을 수행하였다. 모든 실험에서 클라이언트-서버가 선정되면 60초동안 512byte 크기의 데이터 패킷을 초당 5개씩 발생시켰다.
기존 ND 방식은 ND 수행 시 아웃노드 중 6LoWPAN Router(6LR) 노드를 선정하고 6LR 노드를 통해 6LoWPAN Border Routers (6LBR)로 Duplicate Address Request/Duplicate Address Confirmation(DAR /DAC) 메시지를 주고받아 ND 과정을 수행한다. 하지만 본 논문에서는 그림 4에 도시된 절차처럼 기존 방식을 경량화한 ND 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 6LBR 역할을 수행하던 게이트웨이까지 DAR 메시지를 전송하지 않고 자신을 관리하는 제어노드까지 DAR/DAC 메시지를 주고받아 네트워크 내에 ND 과정에서 발생하는 제어 메시지 수를 줄이도록 하였다.
대상 데이터
본 논문에서는 그림 1과 같은 비-인프라 기반 IoT 네트워크 환경을 고려한다. 가정된 네트워크 모델은 인터넷 연결성 제공을 위해 게이트웨이가 존재하며 게이트웨이를 중심으로 인프라 IoT 네트워크를 구성할 수 있다. 이때 Routing Protocol for Low-power Lossy Networks (RPL) [7]를 이용해서 링크를 형성한다.
본 논문에서는 그림 1과 같은 비-인프라 기반 IoT 네트워크 환경을 고려한다. 가정된 네트워크 모델은 인터넷 연결성 제공을 위해 게이트웨이가 존재하며 게이트웨이를 중심으로 인프라 IoT 네트워크를 구성할 수 있다.
실험 측정을 위해 사용된 파라미터는 네트워크 내 데이터 발생량, 평균 단대단 지연, 평균 단대단 경로 길이 등이며 기존 RPL 프로토콜을 통해 형성되는 네트워크와 비교 분석하였다. 실험 환경은 100m*100m square region에서 루트 역할을 수행하는 게이트웨이 1개와 100개의 노드를 랜덤 위치에 배치하고 클라이언트-서버 설정을 20, 25, 30개로 설정하였다. 클라이언트와 서버로 설정된 노드들은 기존 방식과 제안한 방식에서 모두 고정하여 실험을 수행하였다.
데이터처리
특히 RPL를 이용한 성능평가에서는 클라이언트-서버 상이 많을수록 단대단 데이터 전달 지연이 증가하는 결과를 보여주고 있다. 다음 실험은 클라이언트-서버의 선택 경로 평균 길이를 측정하였다. 그림 9는 평균 단대단 데이터 경로 길이를 도시하고 있다.
성능 검증을 위해 NS-3 Simulator[10]를 활용하여 제안한 기법을 구현하였다. 실험 측정을 위해 사용된 파라미터는 네트워크 내 데이터 발생량, 평균 단대단 지연, 평균 단대단 경로 길이 등이며 기존 RPL 프로토콜을 통해 형성되는 네트워크와 비교 분석하였다. 실험 환경은 100m*100m square region에서 루트 역할을 수행하는 게이트웨이 1개와 100개의 노드를 랜덤 위치에 배치하고 클라이언트-서버 설정을 20, 25, 30개로 설정하였다.
이론/모형
제안된 SON은 우선, 네트워크 오버헤드를 최소화하기 위해 네트워크 내 제어노드를 자율네트워크 목적에 맞게 최소로 선발해야 한다. 따라서 선발 방법은 각 노드들 스스로 자신의 주변 상황 및 정보를 수집하고 수집된 정보를 활용하여 스스로 선발되며 본 논문에서는[8]에 제안된 방법을 이용한다.
혼잡에 의한 손실을 발생시키기 위해 랜덤하게 백그라운드 트래픽을 유발하였다. 또한 데이터 전달 기술은 6LoWPAN을 사용하였다. 기존 방법은 네트워크에서 경로 설정을 RPL 프로토콜 통해 Destination Oriented Directed Acyclic Graph (DODAG)로 구성한 네트워크를 사용하였다.
본 논문에서는 제어노드 선발 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해서 RPL를 통해 형성된 링크를 최대한 활용하는 [8]에 제안된 영역 기반 라우팅 기법을 활용한다. [8]에 제안된 기법은 게이트웨이를 중심으로 RPL 토폴로지를 형성하고 형성된 토폴로지 내에 RPL 링크를 최대한 활용하기 위해서 게이트웨이와 1-홉 또는 2-홉 노드를 제어노드로 선발하고 선발된 제어노드의 하위 노드로 연결된 노드들을 제어노드가 관리하는 네트워크 노드로 설정한다.
성능 검증을 위해 NS-3 Simulator[10]를 활용하여 제안한 기법을 구현하였다. 실험 측정을 위해 사용된 파라미터는 네트워크 내 데이터 발생량, 평균 단대단 지연, 평균 단대단 경로 길이 등이며 기존 RPL 프로토콜을 통해 형성되는 네트워크와 비교 분석하였다.
성능/효과
그림 9는 평균 단대단 데이터 경로 길이를 도시하고 있다. SON을 이용한 경로의 평균 길이가 RPL 프로토콜에 비해 작게 평가되었다. 또한 이 결과는 그림 7, 8에 도시된 성능 평가 결과에 대한 근거로 평가될 수 있다.
이는 불필요한 데이터 전달을 방지하며 네트워크 라이프 타임을 증가시키는 효과로 작용할 수 있다. 더불어 자율 네트워크 기반 사물인터넷 서비스 개발에 활용될 수 있음을 증명하였다.
제안하는 기법은 기존 헤더 기반 경로 설정 및 전달과 다르게 그림 6처럼 경로 탐색 및 경로 설정이 분리되어 이루어진다. 따라서 제안하는 기법은 기존 방법인 헤더 노드 중심의 기존 방법이 가진 헤더 노드의 부담을 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법이다.
여기서 데이터 발생률 측정은 홉 단위로 발생한 패킷의 수를 합한 결과이다. 실험 결과를 보면 기본 방식에 비해 SON은 발생된 데이터 발생량이 35% 정도 감소함을 보여주고 있다. 기존 방식은 게이트웨이를 통해서만 데이터가 전달되기 때문에 비인프라 기반 경로를 통해 전달되기 때문에 홉 단위로 발생하는 데이터의 량이 많다.
그러나 본 논문에서는 노드 간 자율적 방법을 통해 비인프라 기반 IoT 네트워크를 구축할 수 있는 SON 기법을 제안했다. 제안된 기법은 기존 인프라 방식에 비해 네트워크 내에 발생하는 트래픽 발생률과 데이터 전달률이 높게 평가되었다. 뿐만 아니라 제안된 SON 기법은 로컬 사물인터넷 서비스 제공을 위한 자율네트워킹 기술로 활용이 가능하다.
또한 이 결과는 그림 7, 8에 도시된 성능 평가 결과에 대한 근거로 평가될 수 있다. 지금까지의 실험 결과를 통해 제안하는 SON이 RPL 프로토콜을 통해 구성된 네트워크에 비해 데이터 전달에 있어 효율적임을 확인하였다. 이는 불필요한 데이터 전달을 방지하며 네트워크 라이프 타임을 증가시키는 효과로 작용할 수 있다.
후속연구
제안된 기법은 기존 인프라 방식에 비해 네트워크 내에 발생하는 트래픽 발생률과 데이터 전달률이 높게 평가되었다. 뿐만 아니라 제안된 SON 기법은 로컬 사물인터넷 서비스 제공을 위한 자율네트워킹 기술로 활용이 가능하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
비-인프라 기반 네트워킹 기술이란 무엇인가?
비-인프라 기반 네트워킹 기술은 네트워크 내에 network management server, ND server 와 같은 네트워크 코디네이터 역할을 수행하는 노드가 최소한 하나 이하로 존재하는 상황을 의미한다. 따라서 비-인프라 기반 IoT 네트워킹은 자신이 원하는 서비스를 제공받기 위해 네트워크 내에 코디네이터 역할을 최소화하며 자율적 방법으로 임시/즉시 네트워크를 형성하고 기존 네트워크에 스스로 참여하여 서비스 피어 노드를 찾을 수 있는 기능을 제공하는 네트워크 기술로 정의 할 수 있다.
SON의 선발 방법은 무엇인가?
제안된 SON은 우선, 네트워크 오버헤드를 최소화하기 위해 네트워크 내 제어노드를 자율네트워크 목적에 맞게 최소로 선발해야 한다. 따라서 선발 방법은 각 노드들 스스로 자신의 주변 상황 및 정보를 수집하고 수집된 정보를 활용하여 스스로 선발되며 본 논문에서는[8]에 제안된 방법을 이용한다.
계층 기반 경로 설정/탐색 기법에서의 계층 영역은 무엇을 의미하는가?
본 논문에서는 계층 기반 경로 설정/탐색 기법을 제안한다. 여기서 계층 영역은 SON의 제어노드가 관리하는 영역으로 정의된다. 그림 5는 SON 기능이 어디에서 동작하는지 정의하고 있으며 제어노드가 관리하는 영역을 도시하고 있다.
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