KR100888750B1 - 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법에 대한 것으로서, 더욱 상세하게는 노드 자신의 초기 에너지, 현재 에너지, 시간에 따라 증가하는 라운드, 자신이 클러스터 헤드가 된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 선출함으로써, 네트워크의 수명을 향상시키고 소모되는 에너지를 절약할 수 있는 클러스터 헤드 선출 방법에 관한 것이다.

이를 위해,

노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링의 라운드 수, 노드가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 횟수를 얻는 단계;

상기 노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링 라운드 수, 노드가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 횟수를 이용하여 노드가 클러스터 헤드로 선출될 확률을 계산하는 단계;

상기 확률을 이용하여 클러스터 헤드를 선출하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법을 제공한다.

무선 네트워크, 센서 네트워크, 클러스터 헤드, 클러스터링, sensor network, cluster-head.

Description

무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출방법 {Method For Cluster-header Selection In Wireless Network}

도 1은 본 발명에 따른 클러스터 헤드 선출 과정을 나타낸 도면이다.

본 발명은 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법에 대한 것으로서, 더욱 상세하게는 노드 자신의 초기 에너지, 현재 에너지, 시간에 따라 증가하는 라운드, 자신이 클러스터 헤드가 된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 선출함으로써, 네트워크의 수명을 향상시키고 소모되는 에너지를 절약할 수 있는 클러스터 헤드 선출 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 무선 센서 네트워크에서는 클러스터 기반의 네트워크 토폴로지를 구성하고 유지하는 클러스터링을 통하여 클러스터 헤드(cluster header)에서 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합한다.

상기와 같은 클러스터링 기술은 클러스터링 기술은 애드 혹(ad-hoc) 네트워 크에서 많은 연구가 이루어져 왔다. 클러스터링을 통해 얻을 수 있는 장점은 라우팅 설정시 오버헤더를 줄이고 라우팅 테이블의 크기를 줄일 수 있으며 네트워크 망의 형태의 안정성을 확보할 수 있다.

노드의 수가 많은 센서 네트워크에서는 위의 장점 이외에도 클러스터 헤드에서 클러스터 멤버 노드의 데이터를 모아(aggregate) 인프라가 연결된 싱크로 보내어 확장성(scalability)을 용이하게 한다.

클러스터링 알고리즘의 기본적인 요구사항은 클러스터링 후 모든 노드는 클러스터 헤드이거나 하나의 클러스터에 속해야 한다는 것이다.

이를 위해 필요로 하는 메시지와 시간의 오버헤드는 최소화되어야 하며 클러스터링의 목표를 만족해야 한다. 클러스터링의 목표는 안정적인 네트워크 토폴로지 유지 및 라우팅, 네트워크 이용 효율성 에너지 소비의 최소화이다.

상기와 같은 클러스터링을 위해서, 클러스터 헤드 선출 방법이 몇 가지 제안되었다.

LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)는 모든 노드가 동일하게 에너지를 소비한다는 가정하에서는 우수한 클러스터 헤드 선출 기법이나, 실제 네트워크에서 노드들은 상이한 통신 거리 및 임의의 사건(random event)별로 다른 잔여 에너지를 유지하기 때문에 완전히 확률적인 클러스터 헤드 선출 요소만을 이용한 알고리즘으로는 클러스터 헤드를 공정하게 선정할 수가 없다. LEACH는 이러한 사항을 고려하여 클러스터 헤드 선출시 노드 전체의 현재 에너지와 자신의 현재 에너지를 고려하여 클러스터 헤드를 결정하는 알고리즘을 추가로 제안하였으나, 일반 적으로 노드 전체의 현재 에너지의 합을 아는 것은 제한적이라는 문제점이 있었다.

또한, EACHS(Energy Adaptive Cluster-head Selection) 방법에서도 모든 노드의 현재 평균 에너지를 알아야 한다는 힘든 가정을 전제로 하고 있다.

또한, HEED 프로토콜을 클러스터 헤드 결정을 노드 자신의 요소만을 이용한다는 점에서는 우수한 프로토콜이나, 모든 노드의 에너지가 유사하게 낮을 때는 클러스터 헤드 선출 확률값에 2배수를 곱할시 그 값이 1에 도달하는 노드 수가 많아 대부분의 노드가 클러스터 헤드가 될 수 있는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출한 것으로서, 무선 네트워크 환경에서 노드 자신의 정보만을 이용하여 클러스터 헤드를 선출하며, 매 클러스터 헤드 선출 라운드마다 전체 노드의 에너지를 알 필요가 없는 클러스터 헤드 선출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 본 발명 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법은,

노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링의 라운드 수를 얻는 단계;

노드가 자신이 가지고 있는 ECS 알고리즘을 사용하여 상기 노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링 라운드 수를 이용하여 노드가 클러스터 헤드로 선출될 확률을 계산하는 단계;

ECS 알고리즘을 가지는 노드가 상기 확률을 이용하여 클러스터 헤드를 선출하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

특히, 상기 확률을 이용하여 클러스터 헤드를 선출하는 단계는, 상기 확률에 따라 클러스터 헤드를 자가 선출, 즉 노드 자신이 선출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링 라운드 수를 이용하여 노드가 클러스터 헤드로 선출될 확률을 계산하는 단계는,

r라운드에서 노드 i가 클러스터 헤드로 선출될 확률 P_i(r)은

과 같이 나타나며, 여기서 p는 전체 네트워크에서 클러스터 헤드가 차지하는 비율, Emax는 노드 i의 초기 에너지, Ei는 노드 i의 현재 에너지, Nch는 노드 i가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 총 수, r은 라운드를, ct는 임의의 상수인 것을 특징으로 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들의 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명한다.

본 발명은 무선 네트워크에 있어서 다음과 같은 상황을 고려하여 제안된 것이다.

첫째, 모든 노드의 에너지 소비는 고르지 않다.

둘째, 노드는 자신의 파워를 이용하여 통신거리를 조절할 수 있다.

셋째, 링크는 대칭형이다.

넷째, 노드는 다른 노드의 수신 신호 세기(received signal strength)에 근거하여 클러스터 헤드 및 싱크까지의 근사거리를 계산할 수 있다.

다섯째, 노드는 한 장소에 고정되어 있다.

본 발명에서, p는 전체 네트워크에서 클러스터 헤드가 차지하는 비율, Emax는 노드 i의 초기 에너지, Ei는 노드 i의 현재 에너지, Nch는 노드 i가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 총 수, r은 라운드를 의미한다.

이때, r라운드에서 노드 i가 클러스터 헤드로 선출될 확률은 수학식 1과 같이 나타난다.

상기 수학식 1의 대괄호 좌변 식에서 볼 수 있듯이, 노드는 자신의 현재 에너지에 따라 클러스터 헤드로 결정된다.

하지만, 좌변의 식에만 의존할 경우, 노드의 에너지가 점점 작아져 클러스터 헤드 선출 확률이 작아지게 되고, 따라서 어떤 노드도 클러스터 헤드가 될 수 없는 제한점을 가지고 있다.

그러므로, 이러한 제한을 최적으로 보상하기 위해 노드의 현재 에너지가 적어짐에 따라 라운드는 증가하는 특성을 이용하여, 괄호 안 식의 분자에 라운드 값(r)을 두었으며, 라운드 값(r)에 루트를 한 것과 전체 네트워크에서 클러스터 헤드가 차지하는 비율(p)를 곱함으로써 보상되는 값이 점진적으로 증가하도록 하였다.

또한, 클러스터 헤드 선출을 고르게 분포시키기 위하여, 대괄호 안의 분모식에서는 노드가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 수가 많으면 클러스터 헤드 선출 확률이 작아지다가 최근 1/p 라운드까지 커지게 하는 작용을 한다.

이때, 대괄호 안에 +1은 한 이유는, +1을 하지 않으면 그 값이 소수점으로 되어 확률이 작아지기 때문이다. 즉 확률이 서서히 증가되도록, 예를 들어 1.00023, 1.00025 과 같이 증가하도록 한 것이다.

또한, r에 root를 해줌으로써, r에 의해 너무 크게 보상되는 것을 방지하고, 이로 인해 점진적으로 확률이 증가하도록 하였다.

상기의 확률과, 0 초과 1 미만의 Rn을 임의로(random) 정하여, Rn이 더 작은 경우 그 노드를 클러스터 헤드로 선출한다.

이하, 본 발명의 일 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

ECS(Energy efficient Cluster-head Selection algorithm)가 노드들의 초기 에너지가 동일한 환경과 초기 에너지가 다른 환경에서 어떠한 성능을 나타내는지 MATLAB 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 노드들의 초기 에너지가 다른 환경을 둔 것은 노드들의 에너지는 서로 다른 통신 거리와 임의의 사건으로 인하여 달라지기 되는데 (소위, 반응적 네트워크) 이것은 노드들의 초기 에너지를 다르게 하여 성능을 확인하는 것과 동일하므로 본 시뮬레이션은 초기 에너지가 다른 환경을 고려한 것이다. 초기 에너지가 다른 환경에서 노드 종류는 일반 노드와 Powerful 노드로 구분이 되는데 Powerful 노드의 에너지는 일반 노드보다 1+α배 에너지가 많으며 비율은 m으로 나타내었다.

노드의 수는 100개, 면적은 100m X 100m, SINK 위치는 (50,50)m, 초기 에너지는 0.5J, 메세지 길이는 4000bit, 클러스터-헤드 확률은 0.05, 전송 증폭기(Efs) 는 10pj/bit/m^2, 전송 증폭기(Emp)는 0.0013pj/bit/m^4, 송/수신기에서 소모되는 전력은(Eelec) 50nJ/bit, 데이터 수집에 소모되는 에너지(EDA)는 5nj/bit/report로 나타내었다.

먼저, 모든 노드의 초기 에너지가 동일한 환경에서 LEACH 프로토콜과 네트워크 수명을 비교하였다. 구성되는 노드 배치 형태는 도 2와 같으며 싱크(x), 클러스터 헤드(*), 일반 노드(o), 죽은(DEAD) 노드(붉은 점)로 구성이 된다.

도 3에서 볼 수 있듯이, LEACH는 노드별로 공정한 클러스터 헤드 수를 보장하고 ECS는 20 주위로 클러스터 헤드가 분포됨을 알 수가 있다. 다시 말하면, LEACH는 완전히 확률적인 요소만을 이용하여 노드별로 매우 일정하게 클러스터 헤드를 선출하고 있는 것이다.

도 4에서 노드별 현재 에너지를 보면 라운드가 400에서 800으로 증가함에 따 라 ECS에 비해 LEACH에서 많은 노드가 현재 에너지가 0인 상태에 먼저 근접함을 확인할 수가 있다. 다시 말하면, ECS가 LEACH에 비해 네트워크 수명이 더 길어진다 것을 나타내는 것이다.

도 5는 LEACH와 ECS의 라운드별 죽은(DEAD) 노드를 나타낸다.

센서 네트워크에서, 모든 노드가 살아있는 경우는 가장 안정적으로 네트워크가 구성되기 위한 환경이다. 이하 첫 노드의 배터리가 소진되는 라운드를 FD(First Dead)라 하였고 전체 노드 중 절반의 노드가 생존하고 있는 라운드를 HD(Half Dead)라 정의한다. 다시 말하면, FD발생 전까진 네트워크 구성 환경이 매우 안정적인 기간이고 FD에서 HD로 갈수록 불안정해지는 기간인 것이다.

즉, 도 5에서의 노드의 생존 비율을 다음의 표 1로 나타낼 수 있다.

상기 표 1에서 확인할 수 있듯이, 첫 노드의 배터리가 소진되는 라운드는 LEACH는 761이고 ECS는 1004이다. 그리고, LEACH에서 전체 노드 중 절반의 노드가 죽기 시작하는 라운드는 1169이며 ECS는 1960으로 ECS가 더 긴 네트워크 수명을 가진다는 것을 알 수 있다.

지금까지는 모든 노드의 초기 에너지가 동일한 환경에서 ECS의 개선된 성능을 확인하였으며 ECS가 노드의 초기 에너지가 상이한 환경에서는 즉, 잔여 에너지가 서로 다른 상황하에서 는 어떠한 성능을 나타내는지 분석한다. Powerful 노드가 차지하는 비율은 10%(m=0.1)로 설정하였을 때 구성되는 노드 배치 형태는 도 6과 같으며 도 2와 다른 점으로 Powerful 노드(+)가 추가로 배치되었다.

도 7에서 LEACH는 노드의 에너지에 관계없이 노드별로 일정한 값의 클러스터 헤드 선출 수를 보장하고 ECS에서는 Powerful 노드(1-10번)가 에너지가 더 크기 때문에 클러스터 헤드로 보다 더 많이 선출됨을 알 수가 있다.

도 8에서 노드별 현재 에너지를 보면 ECS의 Powerful 노드가 LEACH에 비해 클러스터 헤드로 더 많이 선출되었기 때문에 라운드가 증가함에 따라 현재 에너지가 더 크게 적어짐을 알 수 있다. 다시 말하면 ECS는 잔여 에너지가 높은 노드에게 높은 클러스터 헤드 선출률을 부여한 것이다. 반면, LEACH는 노드의 잔여 에너지를 고려하지 않았기 때문에 Powerful 노드와 일반 노드가 유사하게 에너지가 감소됨을 확인할 수가 있다. 따라서, 도 8과 같이 DEAD 노드 발생은 라운드가 증가함에 따라 LEACH에서 더 많이 발생하게 됨을 예측할 수 있으며 도 9 및 도 10에서 확인한다.

또한, Powerful 노드의 비율을 10%(m=0.1)로 고정하고 초기 에너지 크기를 일반 노드보다 2-4배(a=1;2;3)로 증가시켰을 때 라운드별 DEAD 노드를 확인하면 이는 도 9와 같이 나타난다.

이를 표 2에 정리하면, Powerful 노드의 초기 에너지 변경시 ECS가 LEACH에 비해 네트워크 수명이 크게 향상 된다는 것을 확인할 수가 있다.

이상에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 이러한 실시예에 한정되지 않으며, 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 실시할 수 있는 다양한 형태의 실시예들을 모두 포함한다.

상기와 같은 본 발명 무선 네트워크 환경에서의 클러스터 헤드 선출 방법에 의하면,

첫째, 무선 네트워크 환경에서 매 클러스터 헤드 선출 라운드마다 전체 노드의 에너지를 알 필요가 없이 노드 자신의 정보만을 이용하여 클러스터 헤드 선출하며,

둘째, 배터리가 제한되어 에너지 절약이 중요시되는 센서 네트워크 수명 향상되고,

셋째, 본 발명을 이용하여, 확장성이 요구되는 침입 탐지, 경계용 울타리 감시, 선체 하부 누수 감지, 방사능/화생방 오염 감시와 같은 어플리케이션을 개발할 수 있다.

Claims (4)

1. 노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링의 라운드 수, 노드가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 횟수를 얻는 단계;

   노드가 자신이 가지고 있는 ECS(Energy efficient Cluster-head Selection algorithm) 알고리즘을 이용하여 확률을 계산하되, 상기 노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링 라운드 수, 노드가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 횟수를 이용하여 노드가 클러스터 헤드로 선출될 확률을 계산하는 단계;

   노드가 자신이 가지고 있는 ECS 알고리즘을 이용하여 클러스터 헤드를 선출하되, 상기 확률을 이용하여 클러스터 헤드를 노드 자신이 선출하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법.
2. 삭제
3. 청구항 1에 있어서,

   상기 확률을 이용하여 클러스터 헤드를 노드 자신이 선출하는 단계는,

   0 초과 1 미만의 임의의 수 Rn을 결정하는 단계;

   상기 Rn과 상기 노드가 클러스터 헤드로 선출될 확률을 비교하는 단계;

   상기 Rn 값이 상기 확률보다 작은 경우 그 노드를 클러스터 헤드로 선출하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법.
4. 청구항 1에 있어서,

   상기 노드의 초기 에너지, 노드의 현재 에너지, 현재 클러스터링 라운드 수를 이용하여 노드가 클러스터 헤드로 선출될 확률을 계산하는 단계는,

   r라운드에서 노드 i가 클러스터 헤드로 선출될 확률 P_i(r)은

   

   과 같이 나타나며, 여기서 p는 전체 네트워크에서 클러스터 헤드가 차지하는 비율, Emax는 노드 i의 초기 에너지, Ei는 노드 i의 현재 에너지, Nch는 노드 i가 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 총 수, r은 라운드인 것을 특징으로 하는 무선 네트워크에서의 클러스터 헤드 선출 방법.

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