KR100749177B1 - 센서 네트워크의 라우팅 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 작은 센서 장비를 이용하여 정보를 수집하고 처리하는 센서 네트워크, 특히 클러스터 기반 센서 네트워크에서 사용되는 에너지 효율적인 라우팅 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의한 클러스터 기반 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 라우팅 방법에 의하면, 네트워크의 전력 소모를 감소시키고 전체 네트워크의 에너지를 골고루 사용함으로써 망의 신뢰성과 생존 시간을 크게 개선할 수 있는 효과가 있다. 또한, 데이터 수집 노드로 전송되는 데이터량을 증가시킬 수 있는 효과를 가지며 센서 네트워크에서 클러스터 헤드를 선출할 때 각 센서 노드의 잔류 에너지량을 고려하여 결정하므로 보다 효율적인 클러스터 구성이 이루어질 수 있다.

센서 네트워크, 라우팅, 라우팅 알고리즘, 클러스터

Description

센서 네트워크의 라우팅 방법{Routing method in sensor network}

도 1은 센서 네트워크의 기본 구조를 나타낸 구조도,

도 2는 클러스터 기반 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크의 구성도,

도 3은 라운드 구성도,

도 4는 본 발명에 따른 클러스터 기반 센서 네트워크의 에너지 효율적인 라우팅 방법을 나타낸 흐름도,

도 5는 종래의 LEACH 방식과 본 발명에 따른 라우팅 기법의 최대 망 생존 시간을 비교한 그래프,

도 6은 종래의 LEACH 방식과 본 발명에 따른 라우팅 기법의 데이터 전송량을 비교한 그래프이다.

본 발명은 센서 네트워크의 라우팅 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 작은 센서 장비를 이용하여 정보를 수집하고 처리하기 위해 사용되는 클러스터 기반 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 라우팅 방법에 관한 것이다.

센서 네트워크(Sensor Network)는 Ad-Hoc 네트워크의 일종으로 센싱(Sensing) 기능과 계산 처리, 그리고 무선 통신 능력을 가진 센서 노드와 게이트웨이 또는 데이터 집중국 역할을 하는 데이터 수집 노드(또는 싱크, 이하 데이터 수집 노드로 통칭함)로 구성된 무선 네트워크로 정의된다. 기본적으로 센서 노드는 감지된 정보를 데이터 수집 노드로 전달하고 데이터 수집 노드는 인터넷과 같은 기존의 네트워크를 통하여 사용자에게 해당 정보를 제공한다. 보다 상세하게는 매우 많은 수의 센서 노드들이 관심 영역의 내부나 매우 밀접한 지역에 조밀하게 배치된 센서 네트워크를 형성하여 기본적인 사물의 인식 정보는 물론 온도, 습도, 오염 정보 등과 같은 주변의 환경 정보까지 탐지하여 이를 실시간으로 네트워크로 연결하여 관리할 수 있도록 하는 등 모든 사물에 대해 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 기능을 부여하여 시간, 장소, 사물에 대한 제약 없이 통신 가능한 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 센서 네트워크는 센서 기술, MEMS(Micro-Electric-Mechanical) 기술, 저전력 전자 공학 기술 및 저전력 RF 설계 기술 등의 향상으로 인하여 소형화, 고성능화 및 저비용화가 실현되었고, 이에 힘입어 종래의 군사 목적 이외에 홈네트워크, 환경감시, 공장 관리 및 재난 감시 등의 다양한 응용에 적용될 수 있게 되었다.

센서 네트워크에서는 응용의 관심 영역에 수많은 센서 노드들이 미리 결정된 형태 없이 배치될 수 있고 근접한 센서 노드들이 유사한 정보를 감지하는 특성에 의해 임의의 센서 노드의 동작이 실패하거나 기능이 소멸되는 경우에도 네트워크의 전체적인 동작에는 영향을 미치지 않는다. 그러나 무선 매체의 저속, 오류가 심한 전송 특성 및 제한된 전원 공급, 센서 노드의 임의 배치로 인한 교체 불가능 등의 문제점을 가진다. 그러므로 이러한 센서 네트워크를 위한 프로토콜은 에너지 소비를 네트워크 전체에 분산시켜 전체적인 시스템의 수명을 증가시키는 방향으로 설계되어야 하며, 센서 네트워크의 동적인 변화에 빠르게 대응할 수 있어야 한다.

도 1은 센서 네트워크의 기본 구조를 나타낸 것으로, 센서 네트워크는 도 1에 도시된 바와 같이 센서 노드들이 배치된 센서 필드(Sensor Field)와 센서 필드와 외부망을 연결하는 데이터 수집 노드로 구성된다. 즉, 사용자나 응용은 데이터 수집 노드를 통하여 센서 필드의 센서 노드로 질의를 전달하거나 센서 필드에서 수집된 데이터를 전달받을 수 있다. 이때 센서 네트워크로부터의 데이터 수집은 각 센서 노드가 수집한 센싱 데이터를 데이터 수집 노드로 전송함으로써 이루어지는데, 종래의 데이터 전송 방법으로 직접 전송 방식은 센서 노드가 센싱(sensing)한 데이터를 직접 데이터 수집 노드로 전송하는 방식으로 데이터 수집 노드로부터 멀리 떨어져 있는 센서 노드들의 에너지 소모가 크다는 한계가 있다. 최소 에너지 전송 방식(MTE : Minimum Transmission Energy)은 멀티홉(Multi-Hop) 경로 상의 센서 노드가 이웃 노드로부터의 데이터를 수집하여 데이터 수집 노드로 전송하는 방식으로 센서 노드가 데이터 수집 노드에 가까이 있을수록 라우팅해야 하는 센싱 데이터가 증가하므로 에너지 소모가 크고, 중간 노드를 깨워 데이터 전송 경로를 설정해야하므로 전송지연이 발생할 수 있다. 따라서 직접 전송 방식과 최소 에너지 전송 방식의 에너지 소모 특성은 에너지 제약적인 센서 네트워크에 적용하기에 적절하지 않다.

직접 전송 방식 및 최소 에너지 전송 방식의 문제점을 해결하기 위해서는 센서 네트워크의 자가 구성적 능력, 제한된 전력과 데이터 중심적 특성을 고려한 기법이 요구되며 이를 위해 제안된 것이 데이터 중심 라우팅 기법이다. 데이터 중심 라우팅 기법의 대표적인 예로는 SPIN(Sensor Protocols for Information via Negotiation)과 DD(Directed Diffusion)가 있다.

SPIN은 센서 노드가 데이터 수집 노드로 자신의 데이터에 대해 광고하고 그에 따른 요청을 기다리는 형태의 라우팅 기법으로, 센서 노드가 데이터를 기술하는 메타 데이터를 사용하여 전송함으로써 효율적인 동작 및 에너지 보존 등과 같은 장점을 가진다. DD는 데이터 수집 노드의 질의 방송에 기반을 둔 라우팅 기법으로 질의 유포 및 처리 응용에 적합한 특성을 갖는다. 이러한 특성은 요청 노드가 일정 기간 동안 질의에 부합하는 데이터를 요구하는 지속성 질의에는 적합하지만, 전송 경로의 중간 노드에서 데이터를 수집하므로 인접 노드들이 유사한 데이터를 가지는 센서 네트워크의 특성을 완전하게 이용하지 못한다.

상기 SPIN와 DD 등의 데이터 중심 라우팅 기법은 데이터 전송 및 수집에 있어서 기존의 직접 전송 방식이나 다중 전송 방식에 비해서 효율적이지만 라우팅 설정을 위한 제어 메시지가 많고 설정 시간 등의 오버헤드(Overhead)가 크므로 라우팅 방법으로 활용하기에는 한계가 있다.

데이터 중심 라우팅 기법의 한계로 인해 제안된 것이 클러스터 기반의 라우팅 기법이다. 클러스터 기반의 라우팅 기법은 센서 네트워크에서 인접한 노드 간 유사한 정보의 중복 전달로 인한 에너지 낭비를 줄이기 위해 데이터 모음(Data Aggregation)이 요구되는 특성을 이용한 것으로, 도 2를 참조하여 설명하면, 도 2는 클러스터 기반의 라우팅 기법의 센서 네트워크의 구성을 나타낸 것으로, 클러스터라는 작은 영역들로 센서 네트워크가 분할되고 각 클러스터에는 클러스터 헤더가 존재하여 해당 클러스터 헤더의 멤버인 센서 노드들로부터 데이터를 수집하고 이를 모아서 데이터 수집 노드로 전달하거나 상위 계층 클러스터 헤드로 전달하는 역할을 한다.

센서 네트워크를 위해 제안된 대표적인 클러스터 기반 라우팅 기법을 살펴보면, 먼저 종래의 유선 중심의 클러스터 방식은 클러스터와 클러스터 헤드 노드가 고정되어 있는 방식으로 오버헤드(Overhead)는 작지만 클러스터 헤드 노드의 전력 소모가 센서 노드들에 비해 크다. 전력 소모가 큰 클러스터 헤드 노드가 전체 클러스터의 커뮤니케이션(Communication)을 담당하고 있으므로 클러스터 헤드 노드의 전력이 고갈되면 클러스터를 구성하는 모든 센서 노드들의 수명 또한 끝난다는 문제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 적용된 방식이 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)이다. LEACH는 클러스터 헤드 노드가 멤버 노드들로부터 데이터를 수집하여 "데이터 퓨전(Data Fusion)을 통해 데이터를 모아서 직접 데이터 수집 노드로 전달하는 방식으로, 센서 네트워크의 모든 센서 노드들의 에너지 소비가 공정하게 분산될 수 있도록 에너지 집약적인 클러스터 헤드를 무작위로 선출하고, 선출된 클러스터 헤드가 클러스터 내의 데이터를 수집하여 지역적으로 통합함으로써 전체적인 통신 비용을 절감하는 특징을 가진다. LEACH의 동작은 라운드 (Round)라는 시간 단위로 이루어지는데 이를 도 3을 참조하여 설명하면, 도 3은 라운드 구성을 나타낸 것으로 각 라운드는 클러스터를 구성하는 클러스터 구성 단계와 여러 개의 프레임으로 구성되어 데이터를 전송하는 지속 상태 단계로 구성된다. LEACH의 성능은 매 라운드(Round)마다 일정한 수의 클러스터를 구성하고 클러스터 헤드를 고르게 배치하는 데 있다. 그러나 센서 노드 스스로 클러스터 헤드 노드가 될지를 결정하는 LEACH 방식으로는 이를 보장할 수 없다. 또한 클러스터 헤드 노드를 선출하는 과정에서 센서 노드의 에너지가 고려되지 않고 적정 클러스터 헤드 노드의 수가 고정되어 있으므로 센서 네트워크의 축소나 확장 등의 변화에 유연하게 대처할 수 없으며, 확률에 의한 클러스터 헤드 노드의 선출은 최종적으로 선출되는 클러스터 헤드 노드의 개수와 센서 네트워크에서의 클러스터 헤드 노드의 위치를 보장하지 못하는 한계가 있다.

LEACH의 문제점을 해결하기 위해 센서 노드의 위치 정보와 에너지 보유량을 고려하여 클러스터 헤드와 클러스터를 결정하는 LEACH-C(Centralized LEACH)와 BCDCP(Base station Controlled Dynamic Clustering Protocol)가 제안되었다. LEACH-C는 LEACH를 확장시킨 개념으로 클러스터 구성 시 센서 네트워크의 모든 센서 노드들이 센서 노드 ID, 위치 정보 및 잔류 에너지량을 포함한 데이터를 데이터 수집 노드로 전송하고, 데이터를 수신한 데이터 수집 노드가 잔류 에너지량을 바탕으로 연산한 평균 에너지량을 통해 센서 노드들의 클러스터 헤드 노드 선정 여부를 결정하는 방식이다. BCDCP는 각 클러스터가 유사한 수의 센서 노드를 갖도록 클러스터를 구성하여 클러스터 헤드 노드의 과부하를 줄이는 방식이다. 상기 두 방식은 종래의 클러스터 기반 라우팅 기법에 비해 센서 네트워크의 수명을 크게 향상시켰으나 클러스터 구성 시 이용하는 각 센서 노드들의 위치 정보가 GPS(Global Positioning System)를 기반으로 하기 때문에 GPS 장비를 모든 센서 노드들에 부착해야 하는 점에 있어서 현실적인 방법이 될 수 없다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 센서 네트워크에서 클러스터 헤드 노드 및 클러스터 구성 시 각 센서 노드들의 에너지 상태를 고려하여 구성함으로써 에너지 소모를 감소시키고 네트워크의 생존 시간을 향상시킬 수 있는 센서 네트워크의 라우팅 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 네트워크 생존 시간의 향상을 통해 각 센서 노드들의 데이터 전송량을 높일 수 있는 센서 네트워크의 라우팅 방법을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 클러스터 기반 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 라우팅 방법은,

데이터 수집 노드가 자신의 센서 네트워크로 광고 메시지를 방송하는 제1단계; 상기 광고 메시지를 수신한 각 센서 노드가 광고 메시지의 데이터를 이용하여 클러스터 헤드 노드 여부를 결정하는 제2단계; 상기 제2단계를 통해 결정된 클러스 터 헤드 노드가 자신이 클러스터 헤드 노드임을 알리는 클러스터 헤드 노드 메시지를 각 센서 노드로 방송하는 제3단계; 상기 클러스터 헤드 노드 메시지를 수신한 각 센서 노드가 메시지의 수신 강도를 바탕으로 자신의 클러스터 헤드 노드를 결정하고 이를 알리는 참여 메시지를 자신의 클러스터 헤드 노드로 전송하는 제4단계; 상기 참여 메시지를 수신한 클러스터 헤드 노드가 데이터 전송 스케줄을 설정하여 자신의 센서 노드로 전송하는 제5단계; 상기 데이터 전송 스케줄을 수신한 각 센서 노드가 자신의 전송 스케줄에 따라 센싱한 데이터를 자신의 클러스터 헤드 노드로 전송하는 제6단계; 클러스터 헤드 노드가 센서 노드들로부터 수신한 센싱 데이터를 데이터 수집 노드로 전송하는 제7단계; 및 상기 클러스터 헤드 노드로부터 데이터를 수신한 데이터 수집 노드가 수신 데이터 중 센싱 관련 정보를 사용자에게 제공하고, 센서 네트워크에 대한 적정 클러스터 헤드 노드 수를 결정하는 제8단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명의 일 실시예에 의한 클러스터 기반 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 라우팅 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.

도 4는 본 발명에 따른 클러스터 기반 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 라우팅 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 라우팅 방법은 클러스터 구성 단계(S100)와 데이터 전송 단계(S200)로 구성된다.

먼저 클러스터 구성 단계(S100)를 살펴보면, 데이터 수집 노드가 자신의 센서 네트워크에 속한 모든 센서 노드로 광고 메시지를 방송(broadcast)한다(S110). 이때 광고 메시지에는 센서 네트워크에 속한 모든 센서 노드들에 대한 총 잔류 에너지량과 센서 네트워크에 포함된 센서 노드들의 총 수에 대응하는 적정 클러스터 헤드 노드의 수가 포함되어 있다. 그러나 최초의 클러스터 구성 단계에서는 데이터 수집 노드가 상기 정보를 알 수 없기 때문에 최초의 클러스터 구성 시에는 센서 네트워크의 총 잔류 에너지량을 0으로 설정하고 적정 클러스터 헤드 노드 수를 기본값으로 설정하여 방송하도록 한다.

제1단계(S110)에서 데이터 수집 노드로부터 방송된 광고 메시지를 수신한 각 센서 노드들은 광고 메시지에 포함되어 있는 상기 정보, 즉 잔류 에너지량과 적정 클러스터 헤드 노드 수를 이용하여 클러스터 헤드 노드 결정 알고리즘을 수행하고, 그 결과로써 클러스터 헤드 노드를 선출한다(S130).

클러스터 헤드 노드 선출을 위한 최초의 클러스터 구성 단계에서는 센서 네트워크의 센서 노드들에 대한 총 잔류 에너지량을 알 수 없으므로 임의의 클러스터 헤드 결정 알고리즘을 통해 클러스터를 구성하게 된다. 임의의 클러스터 헤드 결정 알고리즘을 수학식으로 표현하면 다음과 같다.

[수학식 1]

여기서

는 센서 노드 i가 클러스터 헤드가 될 수 있는 확률을 나타 내고, k는 가장 적정한 수의 클러스터 헤드 노드의 수를 의미하며, r은 라운드 수, N은 전체 센서 노드의 수를 나타낸다.

이 알고리즘은 센서 네트워크에 속하는 모든 센서 노드들에 대한 에너지 로드(Load)를 균등하게 분배하기 위한 것으로, 센서 네트워크의 모든 노드들은 동일한 에너지량을 갖고 시작한다는 가정을 전제로 하고 있다. 각 센서 노드는 동일한 확률,

를 가지고 클러스터 헤드 노드로 선출되는데, 각 센서 노드는 하나의 클러스터 내에서 단 한 번 클러스터 헤드 노드로 선출될 수 있다. 모든 센서 노드들은 이전 라운드에서 클러스터 헤드였는지 여부와 이상적인 클러스터 헤드 노드 수, k를 기반으로 하여 현재 라운드(Round) 동안에 자신이 클러스터 헤드 노드가 될 수 있는지를 결정한다.

이후의 클러스터 구성 단계에서는 에너지 기반 클러스터 구성 알고리즘 수행을 통하여 클러스터를 구성하는데, 이때 에너지 기반 클러스터 구성 알고리즘을 수학식으로 표현하면 다음과 같다.

[수학식 2]

는 센서 노드 i의 잔류 에너지량을 나타내며, 상기 수학식은 센서 네트워크에 속한 모든 센서 노드들이 비슷한 생존 시간을 갖도록 하는 것을 목표로 더 많은 에너지를 가진 센서 노드들이 그렇지 못한 센서 노드들에 비해 클러스터 헤드 노드로 선출될 가능성이 크다는 특징을 갖는다.

는 각 센서 노드들의 잔류 에너지량의 총합으로 센서 네트워크 전체의 잔류 에너지량을 의미하며, 센서 네트워크의 적정 클러스터 헤드 수, k는 데이터 수집 노드가 센서 네트워크 전체의 잔류 에너지량을 이용하여 연산함으로써 획득되는 값이다. 이들 값을 바탕으로 센서 노드 i가 클러스터 헤드 노드로 선출될 수 있는 확률을 계산하고 그 결과를 바탕으로 클러스터 헤드 노드를 선출하게 된다.
적정 클러스터 헤드 수 결정에 대해 부연 설명을 하자면, 클러스터 헤드 노드는 에너지량이 높은 노드 중 일부의 노드로 결정되어야 하므로, 데이터 수집 노드는 우선 에너지량이 높은 노드를 결정하여야 하고, 결정된 노드들의 수에 대한 일정 퍼센테이지의 노드수를 적정 클러스터 헤드 수로서 결정한다. 이 때, 센서 네트워크 전체의 잔류 에너지량은 에너지량이 높은 노드를 결정하는 데에 이용되며, 예를 들면, 전체 잔류에너지량의 총합을 생존 노드수로 나눈 평균 에너지값과 각 생존 노드의 에너지값을 비교하여, 헤드 노드 선출 대상 노드들을 결정할 수 있다. 이에 따라 헤드 노드로 선출될 수 있는 노드들의 수가 결정되며, 그 중 일정 퍼센테이지(예: 5%)가 적정 클러스터 헤드 수가 된다.
한편, 잔류 에너지량을 이용하여 클러스터 헤드 노드로 선출될 수 있는 대상 노드들을 결정하는 방법(수식)과, 선출된 대상 노드의 수를 이용하여 적정 클러스터 헤드 노드수를 결정하는 방법(수식)은 다양하게 구현될 수 있으므로, 본 발명에서 클러스터 헤드 노드의 선출 또는 클러스터 헤드 노드수 결정에 잔류 에너지량을 이용한다는 것 이외에 구체적인 수식은 한정되지 않는다.
제2단계(S130)를 거쳐 클러스터 헤드 노드가 선출되면 선출된 각 클러스터 헤드 노드는 선출 사실을 알리는 광고 메시지를 각 센서 노드로 방송한다(S150).

삭제

제3단계(S150)의 광고 메시지를 수신한 센서 노드들은 광고 메시지의 수신 강도를 바탕으로 가장 강한 신호의 광고 메시지를 전송한 클러스터 헤드 노드를 자신의 클러스터 헤드 노드로 선정하고, 자신이 해당 클러스터 헤드 노드의 멤버임을 알리는 참여 메시지를 자신의 클러스터 헤드 노드로 전송한다(S170).

제4단계(S170)의 참여 메시지를 수신한 클러스터 헤드 노드는 TDMA(Time Division Multiple Access) 기반의 데이터 전송 스케줄을 설정하고, 설정 결과를 클러스터 멤버인 센서 노드들로 전송한다(S190). 이때 데이터 전송 스케줄은 슬롯(Slot)등의 시간 단위를 지정하여 센서 노드들이 주어진 시간에만 데이터를 전송하게 함으로써 데이터 전송시 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있도록 하기 위한 것이다.

센서 노드들에 대한 데이터 전송 스케줄을 설정하고 이를 각 센서 노드들로 전송하면 이로써 클러스터 구성 단계는 완료되고, 이후 데이터 전송 단계로 진입한다.

데이터 전송 단계(S200)에서 각 센서 노드들은 데이터에 대한 센싱(Sensing) 작업을 수행하고, 수신한 데이터 전송 스케줄로부터 자신에게 해당되는 전송 스케줄에 맞춰 센싱한 데이터를 자신의 클러스터 헤드 노드로 전송한다(S210). 이때 각 센서 노드는 다음 클러스터 구성 단계에서 사용할 수 있도록 자신의 잔류 에너지량을 포함하여 전송하도록 한다. 각 센서 노드는 자신의 전송 스케줄을 제외한 전송 시간에는 데이터 전송을 할 수 없도록 수면 단계로 진입하고, 이를 통해 각 센서 노드들의 전력 소모를 감소시킬 수 있게 된다.

제6단계(S230)의 센싱 데이터를 수신한 클러스터 헤드 노드는 이를 다시 데이터 수집 노드로 전송한다(S250).

데이터 수집 노드는 클러스터 헤드 노드로부터 각 센서 노드들의 센싱 데이터를 수신하여 수신 데이터가 센싱을 통해 수집된 데이터인 경우 인터넷 및 기타 다른 망을 통해서 사용자에게 제공하고, 수신 데이터가 센서 노드들의 잔류 에너지량인 경우는 잔류 에너지량을 이용하여 센서 네트워크의 총 잔류 에너지량을 계산하고 계산된 총 잔류 에너지량을 바탕으로 센서 네트워크의 적정 클러스터 헤드 노드 수를 산출하도록 한다(S270). 여기서 사용자는 사람이 될 수도 있고 센서 네트워크 응용 소프트웨어가 탑재된 장치가 될 수도 있다.

도 5는 종래의 LEACH 방식과 본 발명에 따른 라우팅 기법의 최대 망 생존 시 간을 비교한 그래프이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 클러스터 기반 센서 네트워크 라우팅 기법은 종래의 LEACH 방식과 비교하여 센서 노드들의 생존 시간이 길며, 이것은 곧 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크의 생존 시간이 연장됨을 의미한다. 또한 도 6을 참조하여 설명하면, 도 6은 종래의 LEACH 방식과 본 발명에 따른 라우팅 기법의 데이터 전송량을 비교한 그래프로써, 센서 네트워크의 생존 시간이 향상됨에 따라 데이터 수집 노드로 전송되는 데이터량 또한 증가됨을 나타내고 있다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 네트워크의 전력 소모를 감소시키고 전체 네트워크의 에너지를 골고루 사용함으로써 망의 신뢰성과 생존 시간을 크게 개선할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 데이터 수집 노드로 전송되는 데이터량을 증가시킬 수 있고, 센서 네트워크에서 클러스터 헤드를 선출할 때 각 센서 노드의 잔류 에너지량을 고려하여 결정하므로 보다 효율적인 클러스터 구성이 이루어질 수 있도록 한다.

Claims (4)

1. 데이터 수집 노드가 자신의 센서 네트워크로 광고 메시지를 방송하는 제1단계;

   상기 광고 메시지를 수신한 각 센서 노드가 광고 메시지의 데이터를 이용하여 클러스터 헤드 노드 여부를 결정하는 제2단계;

   상기 제2단계를 통해 결정된 클러스터 헤드 노드가 자신이 클러스터 헤드 노드임을 알리는 클러스터 헤드 노드 메시지를 각 센서 노드로 방송하는 제3단계;

   상기 클러스터 헤드 노드 메시지를 수신한 각 센서 노드가 메시지의 수신 강도를 바탕으로 자신의 클러스터 헤드 노드를 결정하고 이를 알리는 참여 메시지를 자신의 클러스터 헤드 노드로 전송하는 제4단계;

   상기 참여 메시지를 수신한 클러스터 헤드 노드가 데이터 전송 스케줄을 설정하여 자신의 센서 노드로 전송하는 제5단계;

   상기 데이터 전송 스케줄을 수신한 각 센서 노드가 자신의 전송 스케줄에 대응하여 센싱 데이터를 자신의 클러스터 헤드 노드로 전송하는 제6단계;

   클러스터 헤드 노드가 센서 노드들로부터 수신한 센싱 데이터를 데이터 수집 노드로 전송하는 제7단계; 및

   상기 클러스터 헤드 노드로부터 데이터를 수신한 데이터 수집 노드가 수신 데이터 중 센싱 관련 정보를 사용자에게 제공하고, 센서 네트워크에 대한 적정 클러스터 헤드 노드 수를 결정하는 제8단계;

   를 포함하여 구성되는 센서 네트워크의 라우팅 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 제1단계에서 광고 메시지는 센서 네트워크에 소속된 모든 센서 노드의 총 잔류 에너지량과 센서 네트워크에 포함된 센서 노드의 총 수에 대응하는 클러스터 헤드의 적정 개수를 포함하는 것을 특징으로 센서 네트워크의 라우팅 방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 제6단계에서 각 센서 노드가 클러스터 헤드 노드로 센싱 데이터 전송 시, 센서 노드 자신의 잔류 에너지량을 함께 전송하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크의 라우팅 방법.
4. 제1항에 있어서,

   상기 제8단계에서 적정 클러스터 헤드 노드 수는 전체 센서 네트워크의 잔류 에너지량을 바탕으로 결정되는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크의 라우팅 방법.

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