KR101658736B1 - 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법 - Google Patents

에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무 센서 네트워크의 클러스터링 방법에 관한 것으로, (a) 기지국(BS)이 에너지 손실을 최소화하는 노드의 최적 클러스터 수를 산출하고, 최적 클러스터 수를 바탕으로 노드의 잔여에너지, 라운드 및 노드 자신이 현재까지 클러스터 헤드로 선출된 수를 매개변수로 하여 클러스터 헤드(CH)를 선출하는 단계; (b) 기지국(BS)이 선출된 클러스터 헤드를 기준으로 각각 계층적인 레벨을 갖는 클러스터 트리 구조를 형성하는 단계; 및 (c) 클러스터 헤드가 멤버 노드로부터 데이터를 수집하고 병합하여 기지국(BS)으로 전송하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명은 최적의 클러스터 헤드를 설정하고, 각 클러스터 내 계층적 트리 생성을 도입하여, 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 최대화할 수 있는 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 제공한다.

Description

에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법{WSN CLUSTERING MEHTOD USING OF CLUSTER TREE STRUCTURE WITH LOW ENERGY LOSS}
본 발명은 무선 센서 네트워크에서의 클러스터링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 에너지 효율 및 수명을 향상시킬 수 있는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법에 관한 것이다.
WSN(Wireless Sensor Network)에서의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜 (Cluster-based Routing Protocol)센서 네트워크는 다수의 센서 노드(sensor node)들이 주어진 임무를 수행하기 위해 임의의 지역에 사용자(user)와 독립적으로 배치되며 무선 환경에서 작동하고 서로 협력을 통해 목표 지역에 대한 정보를 수집한다. 그러나 센서 노드들은 사용자와는 독립적으로 배치되고 센서 노드들의 수가 수백에서 수 만개에 달해 이를 유지 및 보수하기 어려운 문제점을 가지고 있다.
특히, 센서 노드들은 초소형으로써 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하며 일반적으로 사람이 접근할 수 없는 지역이나 위험한 환경에 배치되기 때문에 배터리가 모두 소모된 노드의 재충전 및 교체가 불가능하다. 따라서, 센서 노드의 수명은 배터리 수명과 같고 전체 네트워크 수명(network lifetime)에 영향을 준다. 또한, 수명이 다한 노드로 인해 데이터 전송의 신뢰성을 보장 받지 못한다.
그러므로 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하고 제한된 에너지를 효율적으로 사용하여 네트워크 수명을 최대화하는 것이 센서 네트워크의 중요한 연구 목표 중 하나이다. 이를 위해 센서 네트워크의 에너지 효율성과 신뢰성을 향상 시키기 위해 다양한 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 다양한 연구 중에서 클러스터 기반 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다.
클러스터 기반 라우팅 프로토콜(cluster based routing protocol)은 센서 네트워크의 에너지 효율성(energy efficiency)을 향상시키고 네트워크 수명을 연장하는 대표적인 방법이라 할 수 있다. 이 기법은 네트워크를 클러스터(cluster)라는 영역들로 분할하며 각 클러스터에는 클러스터 헤드(cluster-head)가 존재한다.
네트워크에 존재하는 모든 센서 노드들은 각 클러스터에 속하게 되며 클러스터에 포함되는 센서 노드들을 멤버 노드(member node)라 한다. 클러스터 내의 멤버 노드들은 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 클러스터 헤드에 전송한다. 멤버 노드들은 BS(base station or sink)와 직접 통신하지 않고 클러스터 헤드와 통신함으로써 전송 에너지를 최소화할 수 있다.
클러스터 헤드는 멤버 노드들로부터 수집된 데이터를 병합하여 최종 목적지인 BS로 전송한다. 클러스터 기반의 라우팅 프로토콜은 많은 수의 노드가 배치되는 센서 네트워크에서 클러스터 헤드의 데이터 병합(data aggregation)으로 중복되는 데이터의 전송을 방지하며 BS까지의 데이터 전송 에너지 소모를 최소화하여 네트워크 수명을 연장시키고 네트워크의 확장성(scalability)을 용이하게 한다.
종래의 클러스터 헤드 선택의 문제점
LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 대표적인 클러스터 기반 라우팅 프로토콜로써, 노드간의 에너지 소모를 균등하게 하기 위해서 확률 기반으로 균등한 횟수로 클러스터 헤드를 선정한다. 클러스터 헤드는 멤버 노드들에게 TDMA 스케줄(schedule)을 작성하여 알려주고, 멤버 노드의 데이터를 수신받아 기지국(BS)에 전송한다. 멤버 노드들은 클러스터 형성 후 자신의 타임 슬롯(time slot) 동안 감지된 데이터를 클러스터 헤드에게 전송한다.
LEACH에서의 데이터 송수신은 CDMA방식으로 중간 노드 중계 없이 직접적으로 이루어진다. 또한, 인접한 센서 노드들의 데이터 유사성 특정으로 인한 정보의 중복 전달로 낭비되는 에너지를 줄이기 위하여 클러스터 헤드는 데이터 병합을 수행한다. LEACH는 기지국(BS)에 데이터를 직접 전송하여 에너지 소비가 큰 클러스터 헤드를 라운드(round)라는 시간 단위마다 균등하게 교체하여 모든 노드의 에너지가 균등하게 소모되도록 하며 데이터 병합을 통해 전송 에너지를 감소시켜 네트워크 수명을 연장한다.
그러나, LEACH와 같은 클러스터 헤드 선출 방법은 1) 클러스터 구성에 있어서 클러스터 헤드 선출 방법에 따라 불균형적인 클러스터를 구성할 수 있어 모든 센서 노드가 에너지를 균형적으로 소모하는 것을 보장 하지 못한다. 2) 네트워크 확장 시 노드간의 전송 거리에 따른 제약으로 클러스터 헤드의 에너지 소모가 더욱 커지며 클러스터 내의 멤버 노드들의 에너지 소모도 크게 증가하여 네트워크 수명을 단축한다는 문제점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2011-0056006호(공개일자:2011년05월26일) 대한민국 등록특허공보 제10-1422266호(등록일자:2014년07월16일)
본 발명에 따른 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법은 다음과 같은 해결과제를 가진다.
첫째, 본 발명은 무선 센서 네트워크를 셀프 조직화하고 에너지 효율을 높일 수 있는 랜덤 클러스터링 방법을 제공하고자 함이다.
둘째, 본 발명은 최적의 클러스터 헤드를 설정하고, 각 클러스터 내 계층적 트리 생성을 도입하여 네트워크 수명을 최대화할 수 있는 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 제공하고자 함이다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하고자 하는 본 발명의 제1 특징은, 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무 센서 네트워크의 클러스터링 방법으로서, 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법에 있어서, (a) 기지국(BS)이 에너지 손실을 최소화하는 노드의 최적 클러스터 수를 산출하고, 최적 클러스터 수를 바탕으로 노드의 잔여에너지, 라운드 및 노드 자신이 현재까지 클러스터 헤드로 선출된 수를 매개변수로 하여 클러스터 헤드(CH)를 선출하는 단계; (b) 기지국(BS)이 선출된 클러스터 헤드를 기준으로 각각 계층적인 레벨을 갖는 클러스터 트리 구조를 형성하는 단계; 및 (c) 클러스터 헤드가 멤버 노드로부터 데이터를 수집하고 병합하여 기지국(BS)으로 전송하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 최적 클러스터 수는 노드 수의 5%로 설정하는 것이 바람직하고, 노드의 잔여에너지에 대응하는 매개변수는, 노드의 현재 에너지와 초기 에너지의 비율로 설정하는 것이 바람직하며, 상기 라운드는, 클러스터 헤드가 멤버 노드들로부터 수신한 데이터를 병합하여 기지국으로 전송하기까지의 시간인 것이 바람직하다.
그리고, 상기 (a) 단계에서, 클러스터 헤드를 선출하는 확률식은,
Figure 112015086750512-pat00001
(여기서, CCH 는 현재 라운드까지 클러스터 헤드로서 선별된 노드들의 횟수이고, Eresidual 은 노드의 잔여 에너지이고, Einit 는 노드의 초기 에너지이고, r은 라운드 수를 나타낸다.)와 같은 식을 만족하는 것이 바람직하다.
더하여, 상기 (b) 단계는, (b1) 선출된 클러스터 헤드가 신호의 세기를 기반으로 주변 노드 들을 멤버 노드로 설정하여 클러스터를 결정하는 단계; (b2) 결정된 클러스터 헤드와 멤버 노드로부터 신호의 세기를 바탕으로 상기 멤버 노드들을 계층적으로 레벨링 하는 단계; 및 (b3) 레벨링 된 각 클러스터의 멤버 노드에게 레벨을 할당하여 클러스터 트리 구조를 형성하는 단계를 포함하는 것이 바람직하며, 상기 (b1) 단계는, 클러스터 헤드가 광고성(ADV) 메시지를 브로드캐스팅 하는 단계; 광고성(ADV) 메시지를 수신한 노드가 합류 요청(join request) 메시지를 클러스터 헤드로 전송하는 단계; 및 클러스터 헤드가 수신받은 합류 요청 메시지를 통해 멤버 노드로 결정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b2) 단계에서, 멤버 노드의 레벨을 결정하는 산출식은,
Figure 112015086750512-pat00002
(여기서, DCH 는 클러스터 헤드(CH)로부터 수신된 신호의 세기를 토대로 클러스터 헤드(CH)까지 걸리는 거리를 나타낸다.)와 같은 식을 만족하는 것이 바람직하고, 상기 (c) 단계는, 각 노드는 수집된 데이터를 클러스터 헤드에 의해 미리 할당된 타임 슬롯으로 지정된 시간 동안 부모 노드로 전송하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
그리고, 본 발명의 제2 특징은, 컴퓨터에 청구항 1의 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 그 특징으로 하고, 본 발명의 제3 특징은, 하드웨어와 결합되어 청구항 1의 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 그 특징으로 한다.
본 발명에 따른 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법은 다음과 같은 효과를 가진다.
첫째, 본 발명은 최적 클러스터 수, 노드의 잔여에너지, 라운드 등의 매개변수를 이용하여 최적의 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제공함으로써, 균형적으로 센서 노드의 에너지 구조를 형성하고 네트워크 에너지 효율을 높일 수 있는 클러스터링 방법을 제공한다.
둘째, 본 발명은 각 클러스터 내부의 새로운 트리 생성 접근법을 통하여 노드들의 에너지 소비량을 최소화하고, 네트워크 수명을 더 오랫동안 지속시킬 수 있는 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 제공한다.
셋째, 본 발명은 노드들의 클러스터 헤드 선출을 균등하게 하여 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크 수명을 향상시킬 수 있는 무선 센서 네트워크에서의 클러스터링 방법을 제공한다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법에 의한 클러스터 내 트리 생성에 대한 전송 과정을 나타내는 모식도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법을 이용한 데이터 전송 스케줄의 한 예제를 나타낸 도면이다.
도 4는 LEACH, EECHS(Energy Efficient Cluster Head Selection)와 시뮬레이션의 100 라운드까지 얻을 수 있는 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법의 구조 내 클러스터 개수의 분포를 나타내는 그래프이다.
도 5는 FND(First Node Die) 및 HNA(Half of Node Alive)를 사용하여 네트워크 수명의 관점에서 LEACH, EDACH 및 EECHS와 함께 본 발명의 실시예에서 제안된 구조를 비교한 그래프이다.
도 6은 시뮬레이션 기간 동안 살아있는 센서 노드들의 수를 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 설명한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 이해할 수 있는 바와 같이, 후술하는 실시예는 본 발명의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 형태로 변형될 수 있다. 가능한 한 동일하거나 유사한 부분은 도면에서 동일한 도면부호를 사용하여 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지는 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법의 흐름을 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법은, (a) 기지국(BS)이 에너지 손실을 최소화하는 노드의 최적 클러스터 수를 산출하고, 최적 클러스터 수를 바탕으로, 노드 들의 잔여에너지, 라운드 및 노드 자신이 현재까지 클러스터 헤드로 선출된 수를 매개변수로 하여 클러스터 헤드(CH)를 선출하는 단계(S100); (b) 기지국(BS)이 선출된 클러스터 헤드를 기준으로 각각 계층적인 레벨을 갖는 클러스터 트리 구조를 형성하는 단계(S200); 및 (c) 클러스터 헤드가 멤버노드로부터 데이터를 수집하고 병합하여 기지국(BS)로 전송하는 단계(S300)를 포함하여 구성된다.
이와 같이, 본 발명의 실시예는, 무선 센서 네트워크(WSN:Wireless Sensor Network)를 셀프 조직화하고 저손실의 에너지 효율을 갖는 최상의 랜덤 클러스터링 방법을 제안한다. 또한, 최적의 클러스터 헤드 개수와 노드의 잔여 에너지를 포함한 기준점의 값을 설정하기 위해서 새로운 접근법을 사용함으로써, 클러스터들의 최적의 수를 선택하고, 각 클러스터 내 계층적 트리 생성을 도입하여 네트워크 수명을 최대화하는 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 제안한다.
본 발명의 실시예에서는 LEACH(Low Energy Adaptive Clestering Hierarchy)와 같은 확률기반의 클러스터 헤드 선출 방식의 문제점을 해결하여 최적의 클러스터를 구성하기 위하여 새로운 클러스터 헤드 선출 방식을 제안한다. 본 발명의 실시예에 적용되는 클러스터 헤드 선출방법은 네트워크의 수명 향상을 위하며 다음과 같이 크게 세가지의 변수값을 이용하여, 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 선출한다.
첫째는 기존 클러스터 헤드 선출 알고리즘에서 노드들의 잔여 에너지 값을 고려하지 않아 작은 에너지를 가지는 노드가 클러스터 헤드로 선출됨으로써 클러스터 헤드가 기지국(BS:Base Station)에 데이터 전송시 에너지 부족으로 데이터 전송을 실패하는 문제점이 있기 때문에, 본 발명의 실시예에서는 노드 자신의 초기 에너지 대 현재 에너지인 노드의 에너지 비율을 적용한다.
두 번째로 클러스터 헤드가 멤버 노드들로부터 수신한 데이터를 병합하여 기지국(BS)로 전송하기까지의 시간인 라운드를 변수값으로 이용하였다. 세 번째로 노드 자신의 현재 라운드까지 클러스터 헤드로 선출된 수의 합을 이용하였다. 즉, 제안된 기법은 LEACH에서 제안된 클러스터 헤드 선출 방법에 추가적인 변수값을 이용하여 최적의 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다.((a) 단계)
에너지 값만을 이용하여 클러스터 헤드를 선출할 경우 에너지가 적어질수록 클러스터 헤드로 선출될 확률이 작아지므로 라운드가 지속적으로 증가하는 특성을 이용하여 값이 라운드가 커질수록 증가하도록 한다. 즉, 본 발명의 실시예에서 제안된 기법은 기존 클러스터 기반 라우팅 프로토콜의 확률기반 클러스터 헤드 선출 기법의 문제점을 보완하여, 노드들의 클러스터 헤드 선출을 균등하게 하여 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크 수명을 향상시킬 수 있는 무선 센서 네트워크에서의 클러스터링 방법을 제안한다.
그리고 나서 본 발명의 실시예에서는 상술한 클러스터 헤드 선출 방법을 이용하여 클러스터 헤드로 선출된 노드는 자신이 클러스터 헤드라는 것을 모든 노드들에게 알리기 위해 광고성(ADV) 메시지(Advertisement message)를 브로드캐스팅 한다. 각 노드들은 광고성(ADV) 메시지를 수신한 후 어느 클러스터 헤드에 속할 것인지 결정한다.
이 결정은 광고성(ADV) 메시지의 신호 강도에 기반을 둔다. 자신이 속할 클러스터 헤드를 선택한 노드들은 합류 요청(join-request) 메시지(Join-REQ)를 클러스터 헤드에게 전송하고, 합류 요청(Join-REQ) 메시지를 수신한 클러스터 헤드들은 자신에게 속한 노드들을 알 수 있게 되어 클러스터 구성이 완료된다.((b) 단계)
시스템 및 에너지 모델
본 발명의 실시예에서는 목표 지점 내 랜덤으로 분배된 센서 노드들의 WSN 수를 고려하고, 감지 노드들은 주기적으로 클러스터들을 형성하며 BS에 도달하기 위한 충분한 전송 파워를 가진다. 네트워크에 기반의 센서 노드들에 대한 다음 가정들은 사용한다.
- 모든 노드들의 종류는 동일하며 같은 능력치를 보유하고 있다. 각 노드들은 고유한 식별자를 부여받았다.
- 모든 센서 노드들은 같은 초기 에너지로 시작한다.
- 두개의 통신 센서 노드들이 각자의 라디오 범위 내에 없을 경우, 데이터들은 다른 노드들을 통해 전달된다.
- BS는 에너지 제한이 없으며 목표 지점에서부터 멀리 떨어져 있다.
- 라우팅 및 MAC 인프라 구조이며 통신 환경은 컨텐션이며 에러가 없다.
- 데이터 융합 및 통합은 네트워크 내 메시지의 수를 줄이는데 사용된다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법은 기존의 적용된 라디오 모델을 사용하였으며 라디오 모델의 첫번째 순서이다. 각 노드의 종류마다 에너지 소비를 얻으려면 자유 공간(
Figure 112015086750512-pat00003
파워 손실) 및 다중 경로 페이딩(
Figure 112015086750512-pat00004
파워 손실) 채널 모델 두개가 모두 사용되며 그 두개는 전송자와 수신자 사이의 거리를 토대로 한다.
파워 컨트롤은 파워 증폭기를 적절하게 구성함으로써 손실을 인버트 하는데 사용된다. 비 클러스터 헤드와 그것의 클러스터 헤드(CH) 사이 통신의 경우, 자유 공간(fs) 모델이 사용된다. 클러스터 헤드(CH)들과 기지국(BS) 사이에서는 다중 경로(mp) 모델이 사용된다. 라디오들은 파워를 컨트롤할 수 있으며 의도한 수신자까지 최소 에너지를 도달 할 수 있게 확장시킬 수 있다.
라디오는 또한 의도되지 않은 전송을 수신하지 않도록 전원을 차단할 수 있다. 에너지 소비 모델은 다음과 같이 설명할 수 있다. 노드가 l 비트를 d 거리를 넘어 전송할 경우, 에너지는 [수학식 1]과 같이 소비한다.
Figure 112015086750512-pat00005
노드가 l-비트를 데이터를 수신하면 에너지는 [수학식 2]와 같이 소비한다.
Figure 112015086750512-pat00006
여기서
Figure 112015086750512-pat00007
는 하나의 비트 데이터를 처리하기 위한 전자 장치에 의해 소비된 에너지 단위를 뜻하며
Figure 112015086750512-pat00008
및
Figure 112015086750512-pat00009
는 각각 자유 공간 및 다중 경로 모델에 대한 증감 요소이고 d0은 어떤 모델이 사용되었는지 정의하기 위한 참조 거리이다. 이 모델에서 라디오는
Figure 112015086750512-pat00010
=50nJ/bit를 사용하여 전송자 또는 수신자의 전기 회로망을 실행시키고
Figure 112015086750512-pat00011
=10pJ/bit/㎡ 및
Figure 112015086750512-pat00012
=0.0013pJ/bit/m4를 전송자 증폭을 위해 사용한다.
계산을 간소화시키기 위해서 각 노드의 전송범위를 하나의 조건에서 이루어진다고 가정해야 하며 그 조건의 전송 범위는 반드시 네트워크 내 모든 인접한 것들을 포함해야 한다. 또한 데이터 통합이
Figure 112015086750512-pat00013
=5nH/bit/sinal로 설정되어 있으므로 모든 데이터 패킷들이 같은 비트 수와 에너지를 포함한다고 가정한다.
이하에서는 네트워크 내 센서들 사이에서 에너지 로드를 균등하게 분배하기 위해 각 클러스터 내 트리 토폴로지를 이용하도록 착안된 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법의 구조를 설명한다. 제안하는 클러스터링 방법의 구조는 두개의 단계로 구성되어 있으며 그 단계는 클러스터링 단계와 데이터 전송 단계이다. 세부내용은 다음과 같다.
1) 최상의 클러스터 수: 간단한 계층 구조의 경로 선택 접근을 적용한 클러스터 토대의 프로토콜은 노드들의 위치와 상위 레이어 컨트롤에 대한 다른 정보들을 필요로 하지 않는다. 각 노드들이 같은 가능성을 가지고 클러스터 헤드(CH)로 선택되었기 때문에 로드의 균형이 맞을 수 있다. 반면에 다음 문제들은 해결할 필요가 있다.
첫 번째로 클러스터의 최상의 수인 kopt는 선택되어야 한다. 클러스터의 수가 kopt보다 적으면 몇 개의 노드들이 멀리 떨어진 클러스터 헤드(CH)로 데이터를 전송하는 과정에서 에너지를 고갈시킬 수 있다. 반면에 클러스터의 수가 과도하게 초과되면 노드들이 빠르게 그들의 에너지를 기지국(BS)으로 직접 통신하는데 대폭 감소시킬 것이다. LEACH는 다른 공식적인 모델을 사용하지 않고 kopt를 노드의 5%로 설정한다.
두번째로 각 노드의 클러스터 헤드(CH)가 될 수 있는 가능성이 동일하다. 그러나 낮은 에너지의 노드가 클러스터 헤드(CH)로 선택된 경우, 클러스터 헤드(CH)의 높은 부하로 인해 에너지를 빠르게 고갈시켜 버릴 것이다. 이것은 네트워크의 수명을 단축시킬 것이다. 그러므로 새로운 한계치를 도입할 필요가 있으며 그것은 적절한 클러스터 헤드(CH) 들을 선택하기 위해 최상의 클러스터 헤드(CH) 수의 가능성과 노드의 잔여 에너지를 토대로 선택된다.
한 라운드 조작 동안, 클러스터 헤드(CH)의 에너지 소비, ECH는 데이터 수신 및 데이터 통합 및 통합된 데이터 기지국(BS)으로의 전송 이렇게 세 가지 요소에 의해 결정된다. 클러스터 헤드(CH)와 기지국(BS) 사이 거리가 보통 멀기 때문에 다중 경로(
Figure 112015086750512-pat00014
파워 손실) 모델이 사용되며 ECH는 다음의 [수학식 3]과 같이 된다.
Figure 112015086750512-pat00015
여기서 l은 각 데이터 패킷의 비트 수이다.
Figure 112015086750512-pat00016
은 위치분배를 가지는 클러스터 내 멤버 노드의 수이며
Figure 112015086750512-pat00017
는 데이터 통합의 에너지 비용, dtoBS 는 클러스터 헤드(CH)에서 기지국(BS) 까지의 거리를 나타낸다. 총 데이터 통합으로 각 클러스터 헤드(CH_는 length-l의 신호 n/kopt 처리 과정을 필요로 한다. 각 클러스터 내 멤버 노드의 평균수는 다음의 [수학식 4]와 같다.
Figure 112015086750512-pat00018
여기서
Figure 112015086750512-pat00019
및
Figure 112015086750512-pat00020
은 각각 클러스터 헤드(CH)들과 멤버 노드들의 밀도를 나타낸다.
Figure 112015086750512-pat00021
= pλ , p = k/n 및 λ (=
Figure 112015086750512-pat00022
+
Figure 112015086750512-pat00023
)은 푸아송 분포 과정의 밀도이다. n(=λ
Figure 112015086750512-pat00024
A)는 A가 센서 노드가 이용된 스퀘어 형태의 목표 지점의 크기이고 k는 클러스터의 수, p가 노드가 클러스터 헤드(CH)가 될 확률을 나타낼 때의 노드 수를 의미한다.
일반성 손실 없이, 기지국(BS)이 목표 지점의 중앙에 위치한다고 가정한다. 그러므로 각 단위 길이의 스퀘어 구역에 대한 클러스터 헤드(CH)에서 기지국(BS)으로의 평균 거리는 [수학식 5]와 같다.
Figure 112015086750512-pat00025
여기서
Figure 112015086750512-pat00026
은 CH의 좌표(x,y)에서 BS까지의 거리를 나타내는 푸아송 분포의 변수를 나타낸다. PA는 지점 A 내 CH의 확률 밀도이다. [수학식 4]와 [수학식 5]에 따르면 [수학식 3]은 다음의 [수학식 6]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112015086750512-pat00027
각 멤버 노드 오직 l-비트 데이터만 CH로 전송할 필요가 있고 각 노드들 사이의 거리인
Figure 112015086750512-pat00028
는 비교적 짧기 때문에 자유 공간 모델이 사용된다. 그러므로 각 멤버 노드에 사용된 에너지는 다음의 [수학식 7] 및 [수학식 8]과 같다.
Figure 112015086750512-pat00029
Figure 112015086750512-pat00030
는 다음과 같다.
Figure 112015086750512-pat00031
여기서
Figure 112015086750512-pat00032
은 멤버 노드에서 클러스터 헤드(CH) 까지의 거리 합계를 나타내는 푸아송 분포의 변수이다. 그러면 멤버 노드에서 노드의 클러스터 헤드(CH) 사이의 평균 거리는 E[H1]는 다음의 [수학식 9] 및 [수학식 10]과 같다.
Figure 112015086750512-pat00033
Figure 112015086750512-pat00034
한 라운드 동안 클러스터 내 소모된 에너지
Figure 112015086750512-pat00035
와 총 에너지 소모량
Figure 112015086750512-pat00036
은 다음의 [수학식 11] 및 [수학식 12]와 같다.
Figure 112015086750512-pat00037
Figure 112015086750512-pat00038
[수학식 6], [수학식 10] 및 [수학식 11]에 따르면 [수학식 12]는 다음의 [수학식 13]으로 나타내진다.
Figure 112015086750512-pat00039
여기서 k에 대한
Figure 112015086750512-pat00040
의 도함수를 0이라고 설정하면 다음의 [수학식 14]와 같다.
Figure 112015086750512-pat00041
왜냐하면 n = λ(
Figure 112015086750512-pat00042
),λ =
Figure 112015086750512-pat00043
이다. 클러스터의 최상의 개수, kopt와 어떤 노드가 클러스터 헤드(CH)가 될 최상의 확률인 popt는 다음의 [수학식 15] 및 [수학식 16]과 같아진다.
Figure 112015086750512-pat00044
Figure 112015086750512-pat00045
2) 클러스터 헤드 선택((a) 단계_S100): 종래의 LEACH는 클러스터 헤드(CH) 선택 시 랜덤 방법을 사용하는데 그 방법으로 클러스터 헤드(CH)는 랜덤으로 선별되며 클러스터 내 모든 센서 노드들은 번갈아 가면서 클러스터 헤드(CH)의 역할을 수행한다. 이것은 모든 모드들의 에너지 소모량을 균형있게 만들며 이로 인해 네트워크의 수명이 더 길어지게 된다. 그러나 이 접근은 클러스터 헤드(CH)를 불균등하게 위치시킬 수 있다. 이것은 균형이 맞지 않은 노드의 에너지 소비를 발생시키며 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다.
이 문제를 해결하기 위해 본 발명의 실시예에서 제안한 클러스터 방법의 구조는 확률적으로 클러스터 헤드(CH)를 선별하기 위해 3가지의 매개 변수를 도입하였다. 첫번째 매개 변수는 현재 에너지와 초기 에너지 사이의 에너지 비율이다. 두번째 매개변수는 라운드 수이다. 그리고 마지막 매개 변수는 클러스터 헤드(CH)로 선별되는 노드의 카운트이다. 제안된 구조 내 Node-n의 확률 함수는 세 가지 요인으로 인해 다음의 [수학식 17]과 같이 나타나질 수 있다.
Figure 112015086750512-pat00046
여기서 각각
Figure 112015086750512-pat00047
는 CH가 될 수 있는 가능성을 말하며
Figure 112015086750512-pat00048
는 현재 라운드까지 CH로서 선별된 노드들의 횟수,
Figure 112015086750512-pat00049
은 잔여 에너지,
Figure 112015086750512-pat00050
은 초기 에너지이고 마지막 r은 라운드 수를 나타낸다.
그리고, 제안된 확률 함수를 사용하여 클러스터 헤드(CH) 들이 선별된 후에 현재 라운드에서 클러스터 헤드(CH)로서 자신을 선출한 각 노드들은 광고성 메시지(ADV_Msg)를 다른 노드에게 전송한다. 한 노드가 ADV_Msg 메시지를 클러스터 헤드(CH)로부터 수신한 경우, 이 노드는 합류 요청 메시지(Join_REQ)를 노드가 클러스터 헤드(CH)로 선택한 노드로 수신된 신호 세기를 기반으로 전송한다. 클러스터 헤드(CH)가 메시지(Join_REQ)를 수신한 후 클러스터 헤드(CH) 들은 수신된 합류 요청(Join_REQ) 메시지를 토대로 멤버 노드를 식별한다. 한 번 클러스터가 생성되고 나면 각 클러스터 내 트리 구성이 시작된다.
3) 클러스터 내 트리 구성((b) 단계_S200): 클러스터가 형성된 후, 클러스터 헤드(CH)가 뿌리가 되는 멤버 노드들로 트리가 만들어 진다. 트리 구조에서 하나의 센서 노드는 하나의 부모 노드와 여러 개의 자식 노드들을 가진다. 클러스터 내 모든 노드들은 클러스터 헤드(CH)로부터 시작되는 m 레벨로 배열된다. 클러스터 헤드(CH)는 트리의 루트이며 이것의 레벨은 0이다.
각 멤버 노드의 트리 레벨, L을 다음의 [수학식 18]과 같이 계산한다.
Figure 112015086750512-pat00051
여기서
Figure 112015086750512-pat00052
는 클러스터 헤드(CH)로부터 수신된 신호의 세기를 토대로 클러스터 헤드(CH)까지 걸리는 거리를 나타내며
Figure 112015086750512-pat00053
는 RSSI 모델을 사용하여 얻을 수 있다. 또한 최대 트리 레벨인
Figure 112015086750512-pat00054
를 다음의 [수학식 19]와 같이 산출할 수 있다.
Figure 112015086750512-pat00055
멤버 노드들의 레벨링이 완료되면 클러스터 내부의 트리들이 각 멤버 노드에 레벨을 할당하면서 만들어진다. 트리 생성을 위해서 이 단계는 많은 반복을 필요로 하며 이것을 시간 인터버인
Figure 112015086750512-pat00056
(i=1, 2, …,
Figure 112015086750512-pat00057
)로 나타낸다. 여기 각 단계는
Figure 112015086750512-pat00058
을 취하며 이것은 같은 트리 레벨의 노드들보다 충분히 길어 이웃하는 노드들과 통신이 가능해야 한다. 레벨을 토대로 한 경로 설정은 가장 작은 트리 레벨의 노드들로부터 시작되며
Figure 112015086750512-pat00059
의 레벨의 노드들로 종결된다.
그리고, 반복 i 동안, 레벨_i의 노드들은 CSMA(Carrier Sense Multiple Access)를 사용하여 메시지를 전송하고 이 CSMA는 노드들의 ID, 레벨 수 및 모체 노드의 ID로 구성되어 있다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법에 의한 클러스터 내 트리 생성에 대한 전송 과정을 나타내는 모식도이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 각 노드들은 한 노드를 그것의 가장 강력한 파워의 신호를 전송하는 모체 노드로 선택한다. 노드가 자신보다 하나 더 큰 레벨(외부 레이어 레벨)로부터 응답을 받았을 경우, 이 노드는 자신에게서 응답을 보낸 노드를 자식 노드로 정리한다. 그러면 그 노드들은 그들의 라디오를 데이터 수집이 시작될 때까지 차단하게 도니다. 레벨_1의 노드들은 클러스터 헤드(CH)를 부모 노드로 선택한다. 트리 생성 과정은 트리가 클러스터 내 존재하는 모든 노드들을 덮을 때까지 계속된다.
4) 데이터 수집 및 전달((c) 단계_S300): 각 클러스터 내 레벨을 구조로 하는 트리 생성이 완료되면, 데이터 수집과 전달 단계가 시작된다. 이 단계에서 각 노드는 수집된 데이터를 클러스터 헤드(CH)에 의해 미리 할당된 타임 슬롯으로 지정된 시간 동안 부모 노드로 전송한다. 이 슬롯을 할당하기 위해 시간 분할 다중접속(Time Division Multiple Access: TDMA) 베이스의 MAC 레이어(Media Access Controller Layer)를 시행해야 한다.
각 클러스터 헤드(CH)는 전달을 위한 TDMA 스케줄을 발생시키고 이 스케줄을 트리 토폴로지와 함께 순환시킨다. 할당된 타임 슬롯에서 노드들은 모아진 데이터를 하위 레벨 노드들에 전달한다. 하위 레벨 노드는 수신된 데이터를 상기 데이터와 융합시켜 그 결과를 다음 하위 레벨 노드에 전달한다. 클러스터 내 모든 레벨들의 노드들로부터 데이터가 수신되면 클러스터 헤드(CH)는 수신된 데이터와 데이터 융합을 적용한다.
이 단계 이후 이것은 융합된 데이터를 BS로 전송시킨다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법을 이용한 데이터 전송 스케줄의 한 예제를 나타낸다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 노드_A와 B는 같은 레벨에 위치해 있으며 노드_C는 그들보다 하나 아래 단계의 레벨이다. 노드_D는 노드_C보다 하위 단계이다. 그러므로
Figure 112015086750512-pat00060
에서 오직 노드_A와 B만이 다음 레벨의 부모 노드로 데이터를 전송할 수 있는 것이다. 전송 과정은 모든 노드들의 데이터 전송이 완료될 때까지 계속된다.
성능 평가
본 발명의 실시예에 따른 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법의 성능을 평가하기 위해 C++에서 발전된 시뮬레이터를 사용하여 평가, 비교하였다. [표 1]은 본 발명의 실시예에서 사용된 매개 변수를 보여준다.
매개 변수 값
네트워크 크기 100m x 100m
BS의 위치 목표 지점의 중심
노드의 개수 100
데이터 패킷 크기 500 바이트
경로 설정에 대한 패킷 크기 20 바이트
네트워크 토폴로지 랜덤
각 센서의 초기 에너지 1.0J
Eelec 50 nJ/bit
εfs 10 pJ/bit/m2
εmp 0.0013 pJ/bit/m4
EDA 5 nJ/bit/signal
본 발명의 실시예에서 제안한 클러스터링 방법의 효율성을 조사하기 위해서 먼저 클러스터 헤드(CH) 선별의 성능을 실험 하였다. 도 4는 LEACH, EECHS(Energy Efficient Cluster Head Selection)와 시뮬레이션의 100 라운드까지 얻을 수 있는 제안된 구조 내 클러스터의 개수의 분포를 나타내는 그래프이다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법을 이용했을 때 LEACH와 EECHS를 사용한 것 보다 클러스터 개수가 더 안정적이라는 사실을 뚜렷하게 보여준다. LEACH는 미리 정의된 가능성을 가지고 클러스터 헤드(CH)들을 선별하기 위해 완전한 랜덤 방식을 사용한다. 결과적으로 LEACH와 EECHS를 사용한 CH들의 개수는 도 4 보이는 것처럼 상당히 다양하다.
본 발명의 실시예에서 제안한 클러스터링 방법을 이용한 클러스터 헤드의 선별은 각 노드의 노드 동작 매개 변수를 고려하여 만들기 때문에, LEACH와 EECHS보다 더 효율적이고 지속적인 클러스터 형성이 가능하게 된다.
도 5는 FND(First Node Die) 및 HNA(Half of Node Alive)를 사용하여 네트워크 수명의 관점에서 LEACH, EDACH 및 EECHS와 함께 본 발명의 실시예에서 제안된 구조를 비교한 그래프이다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 구조가 FND를 LEACH, EDACH(Energy Driven Adaptive Clustering Hierarchy) 및 EECHS보다 각각 70%, 51% 그리고 17% 개선 시켜 주었다는 사실을 보여준다. HNA는 각각 58%, 40% 그리고 16% 개선되었다. 따라서 제안된 구조가 기존의 구조들보다 센서 노드의 에너지 구조를 균형 잡는데 있어서 더 좋은 성능을 나타냄을 알 수가 있다.
그리고, 네트워크 수명을 실험하면서 구조들의 에너지 효율성을 평가할 수 있다. 도 6은 시뮬레이션 기간 동안 살아있는 센서 노드들의 수를 나타낸 그래프이다. 도 6에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에서 제안한 클러스터링 방법의 구조는 네트워크 수명에 대하여 다른 것들보다 훨씬 뛰어나다는 사실을 알 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 클러스터링 방법의 구조는 클러스터 내 뚜렷한 클러스터 헤드(CH) 선별 방식과 트리 형성으로 인해 네트워크 수명을 상당하게 증가시켰음을 알 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법에 있어서,
    (a) 기지국(BS)이 에너지 손실을 최소화하는 노드의 최적 클러스터 수를 산출하고, 최적 클러스터 수를 바탕으로 노드의 잔여에너지, 라운드 및 노드 자신이 현재까지 클러스터 헤드로 선출된 수를 매개변수로 하여 클러스터 헤드(CH)를 선출하는 단계;
    (b) 기지국(BS)이 선출된 클러스터 헤드를 기준으로 각각 계층적인 레벨을 갖는 클러스터 트리 구조를 형성하는 단계; 및
    (c) 클러스터 헤드가 멤버 노드로부터 데이터를 수집하고 병합하여 기지국(BS)으로 전송하는 단계를 포함하되,
    상기 (a) 단계에서,
    클러스터 헤드를 선출하는 확률식은,
    Figure 112016073504156-pat00069

    (여기서, CCH 는 현재 라운드까지 클러스터 헤드로서 선별된 노드들의 횟수이고, Eresidual 은 노드의 잔여 에너지이고, Einit 는 노드의 초기 에너지이고, r은 라운드 수를 나타낸다.)와 같은 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 최적 클러스터 수는 노드 수의 5%로 설정하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    노드의 잔여에너지에 대응하는 매개변수는,
    노드의 현재 에너지와 초기 에너지의 비율로 설정하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 라운드는,
    클러스터 헤드가 멤버 노드들로부터 수신한 데이터를 병합하여 기지국으로 전송하기까지의 시간인 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    (b1) 선출된 클러스터 헤드가 신호의 세기를 기반으로 주변 노드 들을 멤버 노드로 설정하여 클러스터를 결정하는 단계;
    (b2) 결정된 클러스터 헤드와 멤버 노드로부터 신호의 세기를 바탕으로 상기 멤버 노드들을 계층적으로 레벨링 하는 단계; 및
    (b3) 레벨링 된 각 클러스터의 멤버 노드에게 레벨을 할당하여 클러스터 트리 구조를 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 (b1) 단계는,
    클러스터 헤드가 광고성(ADV) 메시지를 브로드캐스팅 하는 단계;
    광고성(ADV) 메시지를 수신한 노드가 합류 요청(join request) 메시지를 클러스터 헤드로 전송하는 단계; 및
    클러스터 헤드가 수신받은 합류 요청 메시지를 통해 멤버 노드로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 (b2) 단계에서,
    멤버 노드의 레벨을 결정하는 산출식은,
    Figure 112015086750512-pat00062

    (여기서, DCH 는 클러스터 헤드(CH)로부터 수신된 신호의 세기를 토대로 클러스터 헤드(CH)까지 걸리는 거리를 나타낸다.)와 같은 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    각 노드는 수집된 데이터를 클러스터 헤드에 의해 미리 할당된 타임 슬롯으로 지정된 시간 동안 부모 노드로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법.
  10. 컴퓨터에 청구항 1의 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
  11. 하드웨어와 결합되어 청구항 1의 저손실 클러스터 트리구조를 이용한 무선 센서 네트워크의 클러스터링 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.


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