초록

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센서 네트워크는 일반적으로 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 각 센서 노드들은 요청된 질의나 사전에 지정된 질의의 결과를 주기적으로 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 중복된 데이터는 한번만 전송하거나, 대표 센서 노드가 값을 모아서 전송함으로서 네트워크 수명을 최대로 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 동적으로 데이터 전송 노드를 선정하는 라우팅 트리인 동적 트리기반의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘(EDRT)을 제안한다. 기존에 제안된 질의 기반 라우팅 트리(QSRT)는 질의의 결과들이 싱크 노드로 전송할 때, 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 유도하여 데이터 전송 횟수를 줄였다. 본 논문에서는 각 센서 노드가 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드 간에도 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 할 수 있도록 하여 데이터 전송 횟수를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모량도 감소시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 EDRT가 QSRT보다 향상된 성능을 보여 준다.

센서 네트워크는 일반적으로 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 각 센서 노드들은 요청된 질의나 사전에 지정된 질의의 결과를 주기적으로 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 중복된 데이터는 한번만 전송하거나, 대표 센서 노드가 값을 모아서 전송함으로서 네트워크 수명을 최대로 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 동적으로 데이터 전송 노드를 선정하는 라우팅 트리인 동적 트리기반의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘(EDRT)을 제안한다. 기존에 제안된 질의 기반 라우팅 트리(QSRT)는 질의의 결과들이 싱크 노드로 전송할 때, 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 유도하여 데이터 전송 횟수를 줄였다. 본 논문에서는 각 센서 노드가 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드 간에도 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 할 수 있도록 하여 데이터 전송 횟수를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모량도 감소시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 EDRT가 QSRT보다 향상된 성능을 보여 준다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 현재까지도 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 연속질의 환경에서 집계 질의의 데이터들을 에너지 효율적으로 베이스 스테이션으로 모으는 라우팅 트리 인질의 기반 라우팅 트리(Query Specific Routing Tree : QSRT)를 살펴보자. 센서 네트워크에서 트리를 이용한 질의 처리는 질의 분Hequery dissemination) 단계와 데이터 수집(data collection) 단계로 구성된다[6].
• 본 논문에서는 질의별로 구성되는 동적 트리기반의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘Energy-Efficient Dynamic Routing Tree : EDRT)을 제안한다. EDRT는 결과 데이터를 가진 센서 노드가 여러 부모 혹은 형제 노드 중에서 부분 집계 및 패킷 합병을 유도할 수 있는 센서 노드를 선택하여 메시지를 전송한다.
• 본 논문에서는 질의별로 구성되는 라우팅 트리인 EDRT를 제안하였다, EDRT* 질의의 결과가 싱크 노드로 오는 도중 가능한 한 빨리 각 메시지가 부분 집계 및 패킷 합병의 기회를 앞당기기 위해 부모 노드 및 형제노드에게 메시지를 전송함으로서 전체 메시지 전송 횟수를 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션 실험을 통해 EDRT의 우수성을 보였다 또한 센서 네트워크 실험 결과는 QSRT에 비해 EDRT가 메시지 전송 횟수가 최대 7%까지 줄임으로서 센서 네트워크의 수명을 다 하는 시점에서는 싱크 노드가 수신한 데이터양에서도 3658개의 데이터를 더 많이 수신할 수 있다
• 본 절에서는 질의 메시지가 전달되는 되는 과정을 통해 EDRT가 구성하는 절차를 설명한다. 이 과정은 2.

가설 설정

• 된다. 각 센서 노드는 결과 데이터들에 대해 부분 집계 또는 패킷 합병하고 그 결과를 하나의 메시지로 전송한다고 가정한다. 그리고 각 센서 노드는 질의 전송 및 데이터 수집 단계에서 메시지 송수신 간에 에너지 소모가 발생하며, 각 센서 노드의 센싱 에너지 및 노드 내 처리 에너지는 무시한다고 가정한다
• 각 센서 노드는 결과 데이터들에 대해 부분 집계 또는 패킷 합병하고 그 결과를 하나의 메시지로 전송한다고 가정한다. 그리고 각 센서 노드는 질의 전송 및 데이터 수집 단계에서 메시지 송수신 간에 에너지 소모가 발생하며, 각 센서 노드의 센싱 에너지 및 노드 내 처리 에너지는 무시한다고 가정한다

제안 방법

• 네트워크 수명 내에서 데이터 총 전송량 실험은 기본실험 환경에서 처음부터 센서 네트워크의 수명이 종료할 때까지의 싱크 노드로 모이는 데이터양을 두 라우팅 트리를 비교하였다. 그림 9는 시간에 따른 데이터 총 데이터 전송량 실험결과를 보여준다 최초 3000Roimd까지는 수명이 다 된 센서 노드가 없기 때문에 동일한 데이터 전송량을 보이지만 시간이 지나면 데이터 전송량에서 차이를 보이기 시작한다.
• 두 라우팅 트리의 성능 비교는 데이터 전송 횟수 라운드, 각 센서 노드 수명을 사용하였다 라운드는 센서 네트워크에서 어떤 질의에 각 센서 노드로부터 싱크 노드까지 데이터를 모으는 것을 이야기하며 이때 각 센서 노드들의 전송 횟수 합이 한 라운드의 메시지 전송 횟수가 된다. 각 센서 노드는 결과 데이터들에 대해 부분 집계 또는 패킷 합병하고 그 결과를 하나의 메시지로 전송한다고 가정한다.
• 본 논문에서는 C언어로 시뮬레이션 실험을 수행하여 데이터 수집 단계에서 QSRT 와 EDRT 를 사용하였을 때의 성능 차이를 비교하였다
• 1 절에서 설명한 단계를 통해 후보 부모 및 형제 집합이 결정이 되고 그 이후에 싱크 노드로부터 질의요청이 들어오면 루트 노드는 요청된 질의 전달과 함께 EDRT를 구성하게 된다. 요청된 질의가 센서 네트워크로 전체로 전달되는 과정을 통해 각 센서 노드가 자신의 MD 값을 결정하고 전달할 질의 메시지에 자신의 MD 값을 기록하며, 그 질의 메시지를 받은 센서 노드들은 후보 부모 노드들 중에서 가장 작은 MD 값을 가지는 노드를 부모 노드로 선택하여 라우팅 트리를 구성한다. 또한 이 MD 값이 포함된 질의 메시지를 형제 노드가 받게 되면, 수신한 메시지의 md 필드의 값이 0일 경우에는 형제 노드의 MD 값을 0을 설정하고 0이 아닌 경우에는 질의 메시지의 md 필드 값에서 1을 뺀 값을 형제 노드의 MD 값으로 설정한다.

대상 데이터

• 실험 환경의 설정은 표 1과 같으며, 센서 네트워크는 가로 길이 200m, 세로 길이 200m이다. 각 센서 노드들은 이 센서 네트워크 내에 임의의 위치에 배치된다.
• 실험은 질의 선택도에 따른 메시지 전송 횟수와 네트워크 수명 내에 데이터 총 전송량을 실험하였다

데이터처리

• 각 센서 노드들은 이 센서 네트워크 내에 임의의 위치에 배치된다. 두 라우팅 트리의 성능 비교 실험을 동일한 센서 네트워크에서 수행하였다 실험은 10회를 반복적으로 수행하였으며, 실험의 결과 값들은 평균값을 사용하였다

이론/모형

• 질의 결과 데이터들을 베이스 스테이션으로 모으기 위해 라우팅 트리(routing tree)가 사용된다. 라우팅 트리는 루트 노드에서 질의를 각 센서 노드로 전송하는 과정을 통해 이루어지며, 각 센서 노드들은 부모 노드 및 형제 노드를 선택할 수 있다

성능/효과

• 따라서 결과 데이터들을 베이스 스테이션으로 전송할 때 소비되는 통신비용을 줄이는 것이 매우 중요하다 [6, 기에서는 네트워크 내 프로세싱(in-network processing) 기법을 통해 메시지 전송 횟수를 줄여 통신비용을 줄이는 것을 보여준다. MIN, MAX, SUM, AVG, COUNT 등 집계 질의 (aggregate query) 를 사용하여 부분 집계 (partial aggregation) 및 패킷 합병(packet merging)을 수행하여 결과 데이터들이 베이스 스테이션으로 전송되는 동안에 발생하는 통신비용을 줄여준다
• 그림 9는 시간에 따른 데이터 총 데이터 전송량 실험결과를 보여준다 최초 3000Roimd까지는 수명이 다 된 센서 노드가 없기 때문에 동일한 데이터 전송량을 보이지만 시간이 지나면 데이터 전송량에서 차이를 보이기 시작한다. 그 이유는 주요한 자리의 센서 노드가 죽게 되면 그 하위 노드의 데이터는 싱크노드로 전송되지 못하기 때문이다 이 실험의 결과 그래프는 센서 네트워크가 종료 후에 EDRT의 싱크 노드가 QSRT 의 싱크 노드에 비해 3658개의 데이터를 더 많이 수신했다는 것을 보여준다
• 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션 실험을 통해 EDRT의 우수성을 보였다 또한 센서 네트워크 실험 결과는 QSRT에 비해 EDRT가 메시지 전송 횟수가 최대 7%까지 줄임으로서 센서 네트워크의 수명을 다 하는 시점에서는 싱크 노드가 수신한 데이터양에서도 3658개의 데이터를 더 많이 수신할 수 있다
• 이렇게 무임승차 효과를 최대화하며 형제 노드 쪽의 정보도 알기 위해서는 형제 노드에서 최단거리에 위치한 결과 데이터 생성 노드까지의 거리 정보까지 고려한다면 결과 데이터를 가장 빨리 다른 결과 데이터 생성 노드까지 전송해 줄 수 있는 부모 혹은 형제 노드를 선택할 수 있다

후속연구

• 예를 들면, 너무 밀집된 환경의 경우, 각 센서 노드가 관리해야 하는 부모 노드 및 형제 노드가 많을 경우에는 제한된 메모리와 처리 능력으로 인해 처리 지연 및 네트워크 부하에 따른 지연 문제가 발생할 수도 있다. 따라서 밀집한 센서 네트워크에서의 센서 작동을 제어하거나 유사한 데이터 처리하는 알고리즘을 접목시켜 확장한다면 위의 문제도 해결할 수 있을 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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