KR101557588B1

KR101557588B1 - 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치

Info

Publication number: KR101557588B1
Application number: KR1020140078550A
Authority: KR
Inventors: 윤석훈
Original assignee: 울산대학교 산학협력단
Priority date: 2014-06-26
Filing date: 2014-06-26
Publication date: 2015-10-05

Abstract

본 발명은 무선센서 네트워크를 위한 매체접근제어(Medium Access Control)프로토콜의 패킷 재전송 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 센서노드가 클러스터헤드(clusterhead)로부터 응답 메세지를 수신하지 못한 경우, 최대 허용 재전송 횟수를 네트워크 상황에 따라 적응적으로 조절하여 데이터 패킷을 재전송하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치에 관한 것이다.

Description

무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치{Apparatus for packet retransmission in wireless sensor network}

본 발명은 무선센서 네트워크에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 센서노드가 클러스터헤드(clusterhead)로부터 응답 메세지를 수신하지 못한 경우, 최대 허용 재전송 횟수를 네트워크 상황에 따라 적응적으로 조절하여 데이터 패킷을 재전송하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치에 관한 것이다.

최근, 인간 외부 환경의 감지와 제어 기능을 수행하는 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN) 기술이 급속히 발전하고 있다. 이러한 USN 기술에 해당하는 수중 음향 센서 네트워크(Underwater Acoustic Sensor Network: UASN) 기술이란, 수중에서 분산 배치된 수중 센서노드(Underwater Sensor Node)들이 상호 네트워크를 형성하여 인간이 필요로 하는 기능을 수행하도록 하는 수중 USN 기술을 말한다. 이러한 UASN 기술은, 수중(underwater), 특히 지구의 70%를 차지하면서도 아직까지 미지의 영역에 해당하는 해양에서 환경, 생태, 해양자원, 국방, 방재 등과 관련하여 과학, 산업, 경제적으로 그 활용 가치가 매우 크다.

그러나, 지금까지의 중점적으로 연구 개발되어 온 USN 기술은 지상에서의 전파 통신을 기반으로 한 것이었다. 전파 통신 기반의 기존의 USN 기술은 지상과는 전혀 다른 전달 매체를 이용하여야 하는 수중 환경의 특성으로 인해 수중에서는 그 활용이 거의 불가능하다. 즉, 해저와 같은 수중(underwater)에서는 기지국, 코어 망 등 통신망을 설치하기가 곤란하여 지상과 같이 원활한 통신을 수행하기 곤란하다. 또한, 지상 환경에서는 전파의 감쇠가 작고 음파의 감쇠가 크지만, 수중 환경에서는 음파의 감쇠가 작고 전파의 감쇠가 크다. 실제로 수중에서 전파(radio wave)가 원거리까지 전달되기 위해서는 아주 낮은 주파수 대역(30~300Hz)을 사용하여야 할 뿐만 아니라, 수중에서 전파를 사용하기 위해서는 긴 안테나와 높은 전송 파워(transmission power)를 필요로 한다. 한편, 광파의 경우 긴 안테나와 높은 전송 파워 그리고 낮은 주파수 대역으로 전송되었다 하더라도 수중에서 급격히 감쇠한다.

따라서, 수중 음향 센서 네트워크 기술은 수중환경에서 통신 매체로서 음파(acoustic wave)를 사용한다. UASN 기술에 사용되는 수중음파 통신은 지상의 무선 전파 통신과 비교할 때 통신 속도, 대역폭, 에너지 효율의 측면에서 다음과 같은 차이점들이 존재한다.

즉, 통신 속도의 측면에서, 음파는 그 전달 속도가 1500m/s로 매우 느리기 때문에 통신 데이터의 전달 지연시간이 매우 크다. 또한, 대역폭의 측면에서, 사용 가능한 대역폭과 채널이 극히 제한된다. 또한, 에너지 효율의 측면에서, 수중 음파 통신은 별도의 초음파 모뎀 및 초음파 센서 등을 사용하여 지상의 무선 전파 통신보다 전력 소모량이 크다.

이러한 차이점들로 인해, UASN 기술의 경우, 통신 방식에서부터 센서노드의 배치에 이르기까지 기존의 USN 기술과는 차별화된 연구를 필요로 하고 있다. 특히, 수중 음향 센서 네트워크를 위한 매체접근제어(medium access control) 프로토콜 중 경쟁기반 프로토콜에서 일반적인 무선 센서네트워크의 패킷 재전송 방법이 사용될 경우, 채널 대역폭이 제한되어 있는 네트워크 및 전파 지연(propagation delay)이 큰 환경에서 데이터 패킷의 재전송 횟수의 제한이 없으므로, 높은 패킷 지연을 야기한다.

따라서, 종래의 데이터 패킷 재전송 기술을 이용할 경우, 전체적인 네트워크 채널의 사용도를 증가시켜 패킷 충돌을 증가시키는 문제점이 있다.

본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 제한된 대역폭 환경 또는 수중과 같이 전파지연(propagation delay)이 큰 무선 센서네트워크 환경에서 최대 허용 재전송 횟수를 네트워크 상황에 따라 제어할 수 있도록 한 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치는, 수중에서 감지한 센싱 정보를 재전송 시 네트워크 환경의 부하 정도에 따라 최대 패킷 전송률을 가지는 최대 허용 재전송 횟수만큼 재전송하는 하나 이상의 수중센서노드; 상기 수중센서노드들로부터 주기적으로 센싱 정보, 패킷 전송/재전송 횟수 및 총 패킷 재전송 횟수와 관련된 정보를 수신하여 최대 허용 재전송 횟수(x)와 최대 허용 재전송 횟수가 x 값일 때의 패킷 전송 확률 P(x)을 추산하는 클러스터헤드; 수중과 해수면 밖의 이종 네트워크 환경을 연결하여 상기 클러스터헤드로부터 수신된 데이터 패킷을 수신하고, 해수면 밖의 무선기기로부터 데이터를 송수신하는 수중 싱크; 및 상기 수중 싱크로부터 데이터 패킷을 수신하여 기지국으로 전달하는 수면부이 유닛을 포함한다.

상기 클러스터헤드는 패킷 전송 확률값인 P(x)를 하기 식(1)을 통해 계산하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 6]

상기 수학식에서,

는 수중센서노드가 재전송 없이 성공적으로 클러스터헤드에 데이터 패킷을 전송할 확률,

는 클러스터헤드에 데이터 패킷을 전송실패할 확률,

는 현재 데이터 패킷을 전송하는 수중센서노드를 제외한 나머지 수중센서노드들의 백그라운드 트래픽 도착율,

은 전송지연을 나타낸다.

상기 클러스터헤드는 패킷 전송 확률값 P(x)를 계산하기 위해 하기 식(2)를 통해 임계값 x+1 및 x-1을 대입하여 새로운 패킷 전송 확률값 P(x+1) 및 P(x-1)을 더 추산하고, 상기 P(x+1)과 P(x-1)은 각각 최대 허용 재전송 횟수가 1만큼 증가했을 경우와 감소하였을 경우의 패킷 전송 확률값을 나타내는 것을 특징으로 한다.

[수학식 8]

상기 수학식에서,

는 최대 허용 재전송 횟수 x가 실제 재전송 횟수일 때의 랜덤변수, k는 실제 재전송 횟수의 확률을 나타낸다.

상기 클러스터헤드는 상기 새로운 패킷 전송 확률값을 이용하여 최대 패킷 전송 확률 P(x), P(x+1) 및 P(x-1)의 값을 서로 비교하는 것을 특징으로 한다.

상기 클러스터헤드는 P(x)의 값이 가장 클 경우, 현재 최대 허용 재전송 횟수를 유지하고, P(x-1)의 값이 가장 클 경우 최대 허용 재전송 횟수를 감소, P(x+1)의 값이 가장 클 경우 최대 허용 재전송 횟수를 증가시키는 신호를 수중센서노드에 전송하는 것을 특징으로 한다.

상기 수중센서노드는 상기 신호를 수신하여 새로운 최대 허용 재전송 횟수를 업데이트하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치에 의하면, 제한된 대역폭 용량 및 높은 전파 지연을 가지는 무선네트워크 환경에서 불필요한 데이터 재전송 횟수를 감소시킴으로써, 높은 패킷 전송률 얻을 수 있으며, End-to-End 지연을 개선하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치의 구성도
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수중센서노드의 데이터 패킷 전송 실패 시, 최대 허용 재전송 횟수를 적응적으로 적용하는 과정을 설명하기 위한 제어 흐름도
도 3a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 CSMA에 ARS를 적용하여 PDR에 따라 네트워크 성능을 비교한 그래프
도 3b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 CSMA에 ARS를 적용하여 E2E 지연 평균에 따라 네트워크 성능을 비교한 그래프
도 4a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 Aloha에 ARS를 적용하여 PDR에 따라 네트워크 성능을 비교한 그래프
도 4b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 Aloha에 ARS를 적용하여 E2E 지연 평균에 따라 네트워크 성능을 비교한 그래프

본 발명의 실시예들을 설명하기에 앞서 실시예들이 구현되는 환경에 대해 개괄적으로 소개하고, 실시예들이 공통적으로 채용하고 있는 기본 아이디어를 제시하고자 한다. 이에 앞서 본 발명이 제안하는 수중 음향 센서 네트워크(Underwater Acoustic Sensor Network)에 대해서 살펴보기로 한다.

첫째, 일반적으로 수중 음향 센서 네트워크에 사용되는 수중 음파 통신은 지상의 전파 통신보다 낮은 주파수를 사용하기 때문에 통신거리가 더 멀다.

둘째, 수중 음파 통신은 별도의 하이드로폰, 프로젝터, 수중 스피커 등이나 초음파 센서, 초음파 모뎀 등을 사용하기 때문에 지상의 전파 통신보다 통신 시의 전력 소모량이 더 크다.

셋째, 수중 음파 통신은 채널 특성상 지상의 전파 통신보다 데이터의 전달속도가 낮고 가변적이며, 다중경로 페이딩이 더 크게 발생할 수 있다.

넷째, 수중 음파 통신은 사용가능한 채널의 수가 제한적이어서 낮은 대역폭을 사용한다.

다섯째, 수중 음향 센서 네트워크에서는 노드의 관리가 용이하지 않으며, 비트 에러율이 높다.

본 발명에 따른 실시예들은, 하나 이상의 수중센서노드가 클러스터에 속하고, 클러스터헤드에 의해 관리되는 클러스트 기반의 네트워크 토폴로지 환경에서 형성된다. 이러한 클러스트 기반의 네트워크 토폴로지 환경은 상기한 수중 음향 센서 네트워크의 특징을 반영한다.

각 수중센서노드는 연구하고자 하는 목적에 따라 용도가 다른 센서를 부착하도록 구성되며, 상기 센서를 이용하여 센싱 데이터를 수집하고, 수중싱크노드로 상기 센싱 데이터를 전달하는 클러스트헤드에 직접 음향 채널을 이용하여 센싱 데이터를 전송한다.

또한, 상기 클러스터헤드들은 클러스터 내부의 수중센서노드들과 통신을 위한 인터페이스 및 클러스터와 클러스터 간의 외부 통신을 위한 인터페이스 두 가지를 사용할 수 있게 구성된다. 상기 통신을 위한 인터페이스는 무선 통신 모듈 또는 광케이블 등을 이용할 수 있다.

이에, 클러스터와 클러스터헤드들 간의 간섭은 서로 다른 캐리어 또는 채널을 이용함으로써, 일어나지 않는 것으로 본 제안 기술에서는 가정한다.

이하 전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불명료하게 할 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에서 제안하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치가 사용되는 환경을 나타낸 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치는 수중센서노드(110), 클러스터헤드(120), 수중 싱크(130) 및 수면부이 유닛(150)를 포함한다.

수중센서노드(110)는 수중에서 감지한 센싱정보를 클러스터헤드(120)에 기 설정된 횟수만 전송한다.

이를 위하여, 상기 수중센서노드(110)는 모니터링 센서를 장착한 상태로 수중에 위치하면서 각종 정보를 모니터링한다. 상기 수중센서노드(110)를 통해 정보를 획득하는 작업은 모니터링 정보 또는 센싱 정보로 표현될 수 있으며, 후술되는 센서의 정보 획득과 관련된 내용은 센싱(sensing)으로 표현한다.

따라서 상기 센싱된 정보는 인접한 다른 센서노드와 통신을 수행하면서 상기 클러스터헤드(120), 수중 싱크(130), 수면부이 유닛(150)과의 설정된 경로를 통해 전달되고, 최종적으로 사용자가 확인할 수 있게 한다.

여기서 수중센서노드(110)는 하나의 클러스터헤드(120)에 복수 개가 인접하여 위치하게 되며 센싱 정보 전송을 위하여 경쟁기반 방식의 매체접근제어(contention-based medium access)를 수행한다.

이에 따라, 수중센서노드(110)가 클러스터헤드(120)에 데이터 패킷을 전송하게 되면, 상기 클러스터헤드(120)는 상기 데이터 패킷을 수신하였다는 응답 메세지를 상기 수중센서노드(110)에 전송하게 된다.

만약, 수중센서노드(110)가 상기 설정된 경로를 통해 센싱 정보를 전달하는 과정에서 클러스터헤드(120)로부터, 센싱 정보를 수신하였다는 응답 메세지를 전달받지 못할 경우, 응답 메세지를 전달받거나 재전송횟수가 기 설정된 최대 허용 재전송 횟수에 다다를 때까지 재전송하게 된다.

상기 수중센서노드(110)의 센싱 정보 재전송과 관련된 설명은 후술 되는 도 2에서 상세히 설명하도록 한다.

클러스터헤드(120)는 수중센서노드(110)로부터 전체 무선 네트워크의 트래픽량에 따라 상기 센싱 정보를 수신 또는 재 수신 하여 수중 싱크(130)로 전송한다.

이를 위하여 클러스터헤드(120)는 수중센서노드(110)의 데이터 패킷 전송 실패 시, 과도한 재 전송으로 인한 네트워크 트래픽의 부하를 최소화하기 위해 최대 허용 재전송 횟수를 적응적으로 적용하는 알고리즘에 따라 작동한다.

수중 싱크(130)는 수중과 해수면 밖의 이종 네트워크 환경을 연결하여 데이터 패킷을 송수신할 수 있게 한다.

이를 위하여 수중 싱크(130)는 수중 센서 네트워크에 의한 음파 신호를 무선파(radio frequency, 이하 RF) 신호로 변환하거나 해수면 위의 기지국(160)에 의한 무선파(RF) 신호를 음파 신호로 변환하여 수중 센서 네트워크와 해수면 위의 기지국 간의 네트워크를 연결할 수 있다.

수면부이 유닛(150)은 수중 싱크(130)로부터 데이터 패킷(센싱 정보)을 수신하여 기지국(160)으로 전달한다.

이를 위하여 수면부이 유닛(150)은 상기 수중 싱크(130)와 광 케이블, 동축 케이블 무선 통신 모듈 등으로 연결되어, 데이터 패킷(센싱 정보)을 송수신 하거나, 전력을 공급할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수중센서노드의 데이터 패킷 전송 실패 시, 최대 허용 재전송 횟수를 적응적으로 적용하는 과정을 보여주기 위한 방법을 나타낸 제어 흐름도이다.

도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 수중센서노드의 데이터 패킷 전송 실패 시, 최대 허용 재전송 횟수를 적응적으로 적용하는 방법(adaptive retransmission scheme 이하, ARS로 통칭함)은, 먼저 클러스터헤드(120)가 각 수중센서노드(110)들의 실제 최대 허용 재전송 횟수(x)를 기반으로 패킷 전송 확률값 P(x)을 추산하게 된다(s200).

이후 상기 s200단계에서 추산된 P(x)값의 범위를 더 정확하게, 추산하는 과정이 이어진다. 이에 클러스터헤드(120)는 상기 패킷 전송 확률값 P(x)에서 실제 최대 허용 재전송 횟수 (x)를 임의의 임계값 x+1과 x-1의 형태로 변환하여 대입함으로써, P(x)를 예측하게 된다(s210). 즉 더 많은 임계값을 적용하여 P(x)값의 범위를 정확하게 예측하는 것이다.

상기한 과정에 따라 P(x), P(x+1), P(x-1)이 예측되면, 상기 클러스터헤드(120)는 P(x), P(x+1) 및 P(x-1)의 패킷 전송 확률값을 각각 구하고, 최대 패킷 전송률을 가지게 하는 임계값을 선택하기 위해 상기 패킷 전송 확률값의 크기를 서로 비교하게 된다(s220).

그리고, 각각의 P(x), P(x+1), P(x-1) 값의 비교 결과에 따라 재전송 횟수의 최대 허용값을 결정하는데, 이와 같은 최대 허용 재전송 횟수(x)를 적응적으로 제어하는 단계를 설명하면 다음과 같다.

우선 P(x)의 값이 P(x-1)과 P(x+1)보다 큰 경우이다(s230). 이때는 현재 네트워크 부하 환경에 따라 최대 패킷 전송률로 데이터 패킷이 전송되고 있는 상태이므로, 클러스터헤드(120)는 수중센서노드(110)에 현재 최대 허용 재전송 횟수(x)를 유지하는 신호를 전송한다(s240).

반면, P(x-1)의 값이 P(x)와 P(x+1)보다 큰 경우이다(s250). 이때는 현재 네트워크의 부하가 높은 상태이다. 그래서 클러스터헤드(120)는 수중센서노드(110)로부터 데이터 패킷을 최대 패킷 전송률로 전송 받을 때까지 현재 최대 허용 재전송 횟수(x)를 감소시키는 신호를 전송한다(s260).

반면, P(x+1)의 값이 P(x)와 P(x+1) 보다 큰 경우이다(s270). 이때는 현재 네트워크의 부하가 낮은 상태이다. 그래서 클러스터헤드(120)는 수중센서노드(110)로부터 데이터 패킷을 최대 패킷 전송률로 전송 받을 때 까지 최대 허용 재전송 횟수(x)를 증가시키는 신호를 전송한다(s280).

클러스터헤드(120)가 수중센서노드(110)로 전송하는 최대 허용 재전송 횟수(x)의 유지 및 변화를 위해 전송하는 신호는 클러스터헤드(120)가 전송하는 응답 메시지(ACK) 패킷에 첨가되어 전송되어 질 수 있다.

따라서, 이와 같은 일련의 과정을 네트워크 전속 시간 동안 지속적으로 수행하여 수중센서노드(110)가 클러스터헤드(120)에 최대 패킷 전송율(packet delivery ratio, 이하 PDR로 통칭함)을 유지하여 데이터 패킷을 전송하게 된다.

한편, 상기 패킷 전송 확률값 P(x)를 추산하여 최대 패킷 전송률(PDR)에 따라 최대 허용 재전송 횟수(x)를 적응적으로 조절하는 과정을 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다.

우선, t 시간 간격 동안에 k 개의 패킷이 도착 가능한 확률(푸아송 과정에 따라 데이터 패킷(센싱 정보)이 도착할 때)은 다음의 수학식 1과 같이 표현된다.

여기서, λ는 단일 수중센서노드(110)의 t(t≥0) 시간간격 동안의 백그라운드 트래픽 도착율을 나타낸다. 또한, 현재 데이터 패킷(센싱 정보)를 전송하는 수중센서노드(110)를 제외한 나머지 수중센서노드들(이하, N-1 노드로 통칭함)의 백그라운드 트래픽 도착율(푸아송 과정을 따르는 것으로 가정)은

로 표시한다.

따라서, 데이터 패킷(센싱 정보)이 클러스터헤드(120)에

시간 동안 전송됨에 따라 전송 지연

또한 수반된다.

이에, 상기 데이터 패킷(센싱 정보)이 전송 지연에 따라 클러스터헤드(120)에서 데이터 패킷(센싱 정보)간의 충돌이 일어나지 않게 하기 위해 N-1노드는

간격 동안에 클러스터헤드(120)에 상기 데이터 패킷을 전송한다.

이를 재전송 없이 성공적으로 클러스트헤드(120)에 데이터 패킷을 전송할 확률

로 표현하면 수학식 2와 같다. 상기

를 계산하기 위해서는 N-1 노드로부터 생성된 백그라운드 트래픽의 도착율 및 재전송 횟수 x 에 따른 패킷 전송 확률(packet delivery probability, PDP 또는 P(x))이 필요하며, 본 발명에서 제시하고자 하는 최대 허용 재전송 횟수의 적응적 제어 방법(adaptive retransmission scheme 이하, ARS로 통칭)을 기반으로 다음과 같이 계산된다.

상기 ARS에서 각각의 수중센서노드(110)는 주기적으로 클러스터헤드(120)에 상기 수중센서노드(110)에서 생성되는 부하 정보를 전달한다. 이를 수학식 3 및 수학식 4를 통해 상세히 설명하면, 임의의 수중센서노드(110)(ⅰ)가 클러스터헤드(120)에 전송하는 원본 데이터 패킷 수(

) 및 매시간 간격(

) 동안의 재전송 데이터 패킷을 포함하는 전송된 데이터 패킷의 모든 수(

)를 계산한다.

여기서, 수중센서노드(110)는

와

값을 데이터 패킷 헤더 파일에 첨부하여 클러스터헤드(120)에 전송한다. 또한

와

는 원본 데이터 패킷의 수와

동안 수중센서 네트워크 상의 모든 수중센서노드로부터 전송된 데이터 패킷의 수를 각각 표시한다.

한편, 클러스터헤드(120)는 각 데이터 패킷의 재전송 횟수 평균을 계산한다. 이를

로 나타낼 수 있으며,

간격 동안 N-1에서 발생된 백그라운드 트래픽의 도착율을 계산하는 것이다.

이에, 단일 패킷 전송 확률은 백그라운드 트래픽 전송률을 계산하는 수학식 5를 이용하여 수학식 2에 따라 상기 클러스터헤드(120)가 재전송 횟수 평균을 계산할 수 있도록 전송된다. 또한, 단일 패킷 전송 실패 확률은

를 이용하여 계산한다.

따라서, 데이터 패킷이 x 시간에 따라 재전송 될때, P(x)를 계산하는 것을 표현하면 다음의 수학식 6과 같다.

여기서,

는 성공적인 전송확률,

는 전송 실패할 확률로 정의된다.

또한, P(x)는 최대 허용 재전송 횟수(x) 에 따른 재전송 확률을 나타낸다.

그리고, 각 데이터 패킷 전송은 모든 ｊ에 따라

와

가 되는 푸아송 과정의 가정에 따라 독립적인 이벤트로 간주 된다.

그러므로, P(x)는 다음의 수학식 7과 같이 표현할 수 있다.

따라서, 각 수중센서노드(110)들의 최대 허용 재전송 횟수(x)를 기반으로 패킷 전송 확률값 P(x)를 추산하는 한편, 각 수중센서노드(110)들의 최대 허용 재전송 횟수를 P(x-1) 및 P(x-1)의 서로 다른 임계값을 이용하여 더 정확하게 추산(예측)하는 것이다.

이를 상세히 설명하면, 상기 임계값 P(x+1) 및 P(x-1)은 P(x)를 추정하기 위해 직접적으로 사용할 수 없으므로, 백그라운드 트래픽 도착율

가 (x)의 다른 임계값으로 변경되어 사용된다.

이에, 수학식 5에서 측정된 재전송 횟수의 평균값

에 따른 백그라운드 트래픽 도착율

의 관측값을 이용한다. 또한, 상기 P(x+1) 및 P(x-1)의 패킷 전송 확률값을 얻기 위해 새로운 백그라운드 트래픽 도착율값 인

를 이용하여 최대 허용 재전송 횟수(x)를 예측하게 된다.

여기서

및

은 최대 허용 재전송 횟수 (x+1) 및 (x-1)의 실제 재전송 횟수 평균값이다. 또한, 최대 허용 재전송 횟수 (x)가 실제 재전송 횟수 일 때

를 랜덤변수로 정의하며, 상기 (x)는 1보다 크다고 가정한다.

따라서, 예상 전송 횟수

는 실제 재전송 횟수의 확률 k를 이용하여 계산된다. 이를 표현하면 다음의 수학식 8과 같다.

상기 수학식의 마지막

는 만약 수중센서노드(110)에서 클러스터헤더(120)로 데이터 패킷을 성공적으로 전송할 경우, 더 이상 데이터 패킷을 보내지 않으므로, 0으로 치환된다.

따라서, 주어진 정수 n 에 따라 다음의 수학식

이 고려된다. 여기서,

이며 1이 아닌 모든 정수가 될 수 있다.

그래서, 앞에서 설명한 수학식 8은 다음의 수학식 9로 표현된다.

여기서, 최대 허용 재전송 횟수 x+1과 x-1의 예상 전송 횟수인

와

는 각각 x, x+1 및 x-1이 대체되어 추산된다.

또한,

와

도 상기와 같이 각각 x, x+1 및 x-1로 대체되어 추산된다.

따라서,

와

를 사용하여

와

의 값을 추산하면 다음의 수학식 10, 11과 같이 표현할 수 있다.

여기서, β는

와

에 가중치를 두는 시스템 임계값이다.

이에, 상기 수학식 10과 수학식 11을 기반으로 수학식 5와 수학식 7에 대입하여 새로운 P(x)값을 추산하게 된다.

또한,

과

에 기반하여 얻은 P(x)값은 현재 네트워크 부하

에 기반하여 계산되므로 상기 P(x)값을 추산할 수 있다.

따라서, P(x)의 추산 과정을 통해 최대 허용 재전송 횟수 x를 증가 또는 감소시키거나 유지하여 새로운 P(x)를 추산할 수 있다.

다음으로 추정된 P(x)값을 이용하여 최대 허용 재전송 횟수의 최적값을 선택하는 과정을 살펴 보면 다음과 같다.

본 발명의 주된 목적인 최대 허용 재전송 횟수의 적응적 제어를 위해 클러스터헤드(120)는 최대 패킷 전송률 P(x)에서 최대 허용 재전송 횟수 (x)의 최적값을 유지하게 된다. 이에, 상기 클러스터헤드(120)는 최대 허용 재전송 횟수의 임계값 x, x+1 및 x-1를 비교하여 가장 큰 패킷 전송률을 가지게 하는 임계값을 선택하게 된다.

서술한 바와 같이, 네트워크 부하가 낮을 때 클러스터헤드(120)는 최대 패킷 전송률을 얻을 때까지 최대 허용 재전송 횟수 (x)를 증가시킨다.

반면에, 네트워크 부하가 높을 경우, 네트워크 혼잡 및 높은 레벨의 패킷 충돌로 인해 높은 패킷 전송률을 얻을 수 없으므로, 클러스터헤드(120)는 최대 허용 재전송 횟수 (x)를 최대 패킷 전송률을 얻을 때까지 감소시킨다.

여기서, 클러스터헤드(120)는 불필요한 최대 허용 재전송 횟수 x의 변동을 피하기 위해, 패킷 전송률의 이득에 따른 임계값을 사용한다.

이를 상세히 설명하면, 현재 최대 허용 재전송 횟수 x 값에서 다른 현재 최대 허용 재전송 횟수(예를 들어 x+1, x-1)값으로의 교체는 패킷 전송률 P(x)가 주어진 임계값 ε보다 클 경우에만 변경된다.

또한, 최대 허용 재전송 횟수 (x)의 선택은 네트워크에 상기 재전송 횟수를 반영하는 클러스터헤드(120)에 의해서 매시간 간격 (

)으로 반복된다.

따라서, 새로운 최대 허용 재전송 횟수 (x) 값을 수신하면, 각각의 수중센서노드(110)는 상기 (x) 값에 따라 최대 전송 횟수를 업데이트한다.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선센서 네트워크에서 최대 허용 재전송 횟수의 적응적 제어를 이용하는 매체접근제어 장치를 이용하여 반송파 감지 다중 엑세스에서 패킷 전송률에 따른 네트워크 부하를 나타낸 그래프이며, 도 4는 지연시간에 따른 네트워크 부하를 나타낸 그래프이다.

도시된 그래프를 통해 본 발명의 최대 허용 재전송 횟수의 적응적 제어 방법(ARS)이 적용된 네트워크의 성능을 패킷 전송률과 최종 사용자 간(end-to-end, 이하 E2E로 통칭함)의 지연 관점에서 향상시킬 수 있는지 확인해 보면 다음과 같다.

이를 위해, 경쟁 기반의 매체접근제어(medium access control, 이하 MAC으로 통칭함) 프로토콜을 이용하는 네트워크와 ARS가 적용된 프로토콜의 네트워크 성능을 비교한다. 상기 경쟁 기반의 MAC 프로토콜은 Aloha와 반송파 감지 다중 엑세스(carrier sense multiple access, 이하 CSMA로 통칭함)방식을 선택하여 비교하였다.

또한, NS 2 MIRACLE 기반의 Desert underwater 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 1555m x 1555m의 구역에 임의로 수중센서노드(110) 50개를 배치함으로써, 실제 수중 네트워크 프로토콜 환경에서의 성능을 비교하였다.

상기 수중센서노드(110)에는 1100m의 거리에서 14Kbps의 데이터 전송률을 가지는 반이중 음향 송수신기(half-duplex acoustic transceiver)가 구비된다.

또한, 각 수중센서노드(110)는 주기적으로 160 바이트(bytes)데이터 패킷을 생성하고, 상기 데이터 패킷을 클러스터헤드(120)에 전송한다.

백-오프 시간은

와 같이 계산되며, 여기서 counter는 데이터 패킷의 현재 재전송 횟수(0부터 시작)이고, s 는 0.1로 설정된다. 그리고, ARS의 초기값은 5로 설정되며,β인자값은 2로 설정된다.

이에 따른, 최대 패킷 전송률(PDR)과 E2E 지연 평균에 따른 네트워크의 성능을 분석한 결과, 도 3a, 도 3b와 같이 CSMA에 ARS를 적용한 네트워크환경에서는 네트워크 부하가 줄어드는 것을 확인할 수 있다.

또한, 도 4a, 도 4b 와 같이 Aloha에 ARS를 적용한 네트워크환경에서도 네트워크 부하가 줄어드는 것을 확인할 수 있다.

본 명세서에 기재된 본 발명의 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 관한 것이고, 발명의 기술적 사상을 모두 포괄하는 것은 아니므로, 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 따라서 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 권리범위 내에 있게 된다.

110 : 수중센서노드
120 : 클러스터헤드노드
130 : 수중 싱크노드
140 : 광 케이블
150 : 해수면 부이 유닛
160 : 모선(베이스 스테이션)

Claims

수중에서 감지한 센싱 정보를 재전송 시 네트워크 환경의 부하 정도에 따라 최대 패킷 전송률을 가지는 최대 허용 재전송 횟수만큼 재전송하는 하나 이상의 수중센서노드;
상기 수중센서노드들로부터 주기적으로 센싱 정보, 패킷 전송/재전송 횟수 및 총 패킷 재전송 횟수와 관련된 정보를 수신하여 최대 허용 재전송 횟수(x)와 최대 허용 재전송 횟수가 x 값일 때의 패킷 전송 확률 P(x)을 추산하는 클러스터헤드;
수중과 해수면 밖의 이종 네트워크 환경을 연결하여 상기 클러스터헤드로부터 수신된 데이터 패킷을 수신하고, 해수면 밖의 무선기기로부터 데이터를 송수신하는 수중 싱크; 및
상기 수중 싱크로부터 데이터 패킷을 수신하여 기지국으로 전달하는 수면부이 유닛을 포함하되,
상기 수중센서노드는 상기 클러스터헤드로부터 수신된 신호에 따라 새로운 최대 허용 재전송 횟수를 업데이트하고,
상기 클러스터헤드는 P(x)의 값이 가장 클 경우, 현재 최대 허용 재전송 횟수를 유지하고, P(x-1)의 값이 가장 클 경우 최대 허용 재전송 횟수를 감소시키고, P(x+1)의 값이 가장 클 경우 최대 허용 재전송 횟수를 증가시키는 신호를 상기 수중센서노드에 전송하는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치.
제 1항에 있어서,
상기 클러스터헤드는 패킷 전송 확률값인 P(x)를 하기 수학식6을 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치.
[수학식 6]

상기 수학식6에서,
는 수중센서노드가 재전송 없이 성공적으로 클러스터헤드에 데이터 패킷을 전송할 확률,
는 클러스터헤드에 데이터 패킷을 전송실패할 확률,
는 현재 데이터 패킷을 전송하는 수중센서노드를 제외한 나머지 수중센서노드들의 백그라운드 트래픽 도착율,
은 전송지연을 나타낸다.
제 2항에 있어서,
상기 클러스터헤드는 패킷 전송 확률값 P(x)를 계산하기 위해 하기 수학식8을 통해 임계값 x+1 및 x-1을 대입하여 새로운 패킷 전송 확률값 P(x+1) 및 P(x-1)을 더 추산하고, 상기 P(x+1)과 P(x-1)은 각각 최대 허용 재전송 횟수가 1만큼 증가했을 경우와 감소하였을 경우의 패킷 전송 확률값을 나타내는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치.
[수학식 8]

상기 수학식8에서,
는 최대 허용 재전송 횟수 x가 실제 재전송 횟수일 때의 랜덤변수, k는 실제 재전송 횟수의 확률을 나타낸다.
제 3항에 있어서,
상기 클러스터헤드는 상기 새로운 패킷 전송 확률값을 이용하여 최대 패킷 전송 확률 P(x), P(x+1) 및 P(x-1)의 값을 서로 비교하는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치.
삭제
제 1항에 있어서,
상기 클러스터헤드는 패킷 전송 확률 P(x), P(x-1), P(x+1)를 매시간 간격으로 반복 추산 및 비교하여 상기 신호를 상기 수중센서노드에 전송하는 것을 특징으로하는 무선센서 네트워크에서의 패킷 재전송 장치.