KR102053265B1 - 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치 - Google Patents

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KR102053265B1 KR1020180126718A KR20180126718A KR102053265B1 KR 102053265 B1 KR102053265 B1 KR 102053265B1 KR 1020180126718 A KR1020180126718 A KR 1020180126718A KR 20180126718 A KR20180126718 A KR 20180126718A KR 102053265 B1 KR102053265 B1 KR 102053265B1
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Abstract

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법은 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드인지 판단하는 단계, 데이터 전송을 위한 프레임에서 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션을 판단하는 단계, 및 상기 하베스팅 노드에 대한 판단 결과 및 상기 프레임에 대한 판단 결과를 기초로, 상기 크리티컬 섹션 및 상기 논크리티컬 섹션 중의 어느 하나를 이용하여 상기 게이트웨이에 데이터를 전송하는 단계를 포함하고, 상기 데이터를 전송하는 단계는, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드이면 상기 크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드가 아니면 상기 논크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 크리티컬 섹션의 길이는 타겟 DER, 상기 게이트웨이와 통신하는 노드의 전체 개수 N 및 상기 하베스팅 노드의 가용 에너지의 최대 레벨을 기초로 판단할 수 있다.

Description

하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR TRANSMITTING AND RECEIVING DATA IN HARVESTING NODE}
본 발명의 기술적 사상은 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 머신 대 머신(Machine-To-Machine; MTM) 네트워크를 가지는 IoT(Internet of Things) 환경에서 에너지 하베스팅을 위한 에너지 인식 미디어 액세스 프로토콜(energy-aware medium access protocol)에 관한 것이다.
IoT는 수많은 스마트 물건들(smart things)이 서로 상호작용할 수 있도록 하는 네트워크 패러다임이다. 아주 작은 센서나 액추에이터도 IoT에 동참할 수 있으며, 무선 네트워크 인터페이스로 데이터를 교환할 수 있다. 이들 장치들은 주어진 태스크를 수행하고 인터넷에 연결된 게이트웨이에 주기적으로 보고(리포트)를 전송한다. 리포트는 감지 데이터 및 태스크 수행 결과 등을 포함할 수 있다.
IoT의 각 노드는 전원(power source)과 무선으로 연결되는 것이 일반적이므로 노드의 제한된 배터리 용량은 IoT의 주요 이슈 중의 하나가 된다. 예를 들어, 센서 노드가 목표 구역에 한번 배치되면 이를 교체하는 것은 곤란한 경우가 많다. 제한된 배터리 용량 문제를 해결하기 위해, 각 노드가 캐패시터를 가지고 이격된 전원 또는 주변 환경으로부터 자동적으로 에너지를 수집하는 에너티 하베스팅 기술이 주목받고 있다.
이론적으로, 에너지 하베스팅 기술은 노드들이 배터리 교체없이도 무제한적으로 동작할 수 있도록 하여, 배터리 교체로 인한 비용 지불을 피할 수 있게 한다. 하지만, 에너지 수확 및 소비(harvesting and consuming) 과정은 예측 불가능한 측면이 있으며, 각 노드 별로 이용 가능한 에너지의 양이 다를 수 있다. 수확된 에너지보다 소비된 에너지가 많으면 에너지 고갈(depletion)이 발생할 수 있다. 이는 통신에서 서비스 신뢰도(reliability)에 영향을 미치므로 통신 프로토콜의 디자인에서 신중하게 고려되어야 할 부분이다. 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서의 에너지-인식 미디어 액세스 제어(medium access control) 방안으로서, Energy Group-DFA(EG-DFA) 및 컨텐션트리(ContentionTree)가 있다.
EG-DFA에 의하면 네트워크 내의 노드들 중에서 같은 양의 에너지를 갖는 노드들을 각각 별개의 그룹으로 분류한다. 같은 그룹으로 분류된 노드들은 동일한 프레임이 할당되므로 데이터를 게이트웨이에 전송할 경우 같은 그룹으로 분류된 노드들끼리 경쟁하게 된다. EG-DFA에 따르면 프레임의 수가 에너지 레벨의 수에 의해 정적으로 결정되며, 노드로부터의 액세스가 전혀 없는 프레임이 있을 수 있으며 이는 데이터 전송 구간을 불필요하게 증가시킨다.
컨텐션트리는 충돌이 슬랏에서 발생하더라도 충돌된 노드들에 대하여 별개의 프레임을 부여하여, 경쟁하는 노드들을 배분시키고 계속적인 충돌 가능성을 낮춘다. 이는 슬랏(slot)의 수를 최소화하여 데이터 전송 구간을 줄일 수 있다. 하지만, 에너지가 소진되어 이후에 더 이상 다시 데이터를 전송할 수 없는 노드의 경우, 다시 프레임을 부여하는 것은 의미가 없게 된다.
F. Iannello, O. Simeone, P. Popovski, and U. Spagnolini, "Energy group-based dynamic framed aloha for wireless networks with energy harvesting," in Information Sciences and Systems (CISS), 2012 46th Annual Conference on. IEEE, 2012, pp. 1-6. F. Vazquez-Gallego, C. Kalalas, L. Alonso, and J. Alonso-Zarate, "Contention tree-based access for wireless machine-to-machine networks with energy harvesting," IEEE Transactions on Green Communications and Networking, vol. 1, no. 2, pp. 223-234, 2017.
본 발명의 기술적 사상에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치는 각 노드의 에너지 고갈 정도를 고려하여, 채널 액세스에 대한 우선순위를 부여하는 데에 목적이 있다.
본 발명은 통신 레이턴시(communication latency) 및 전달 에러율(Delivery Error Rate; DER)을 효율적으로 줄이는 데에 목적이 있다.
또한, 본 발명은 노드의 에너지 고갈에 의하여 해당 노드가 보고해야 할 데이터가 제때 보고되지 않는 것을 방지하는 데에 목적이 있다.
또한, 본 발명은 에너지를 낭비하게 되는 충돌들(collisions)에 따라 처리량(throughput)이 저하되는 것을 방지하는 데에 목적이 있다.
본 발명의 기술적 사상에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치가 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)는 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법은 게이트웨이로부터 데이터 수집에 대한 요청(Request For Data collection; RFD)을 수신하는 단계, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드인지 판단하는 단계, 데이터 전송을 위한 프레임에서 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션을 판단하는 단계, 및 상기 하베스팅 노드에 대한 판단 결과 및 상기 프레임에 대한 판단 결과를 기초로, 상기 크리티컬 섹션 및 상기 논크리티컬 섹션 중의 어느 하나를 이용하여 상기 게이트웨이에 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 데이터를 전송하는 단계는, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드이면 상기 크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드가 아니면 상기 논크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 크리티컬 섹션의 길이는 타겟 DER, 상기 게이트웨이와 통신하는 노드의 전체 개수 N 및 상기 하베스팅 노드의 가용 에너지의 최대 레벨을 기초로 판단할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R1으로 표현될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 논크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R2로 표현되고, R2는 상기 게이트웨이와 통신하는 노드 중에서 에너지 소진 노드를 제외한 노드의 개수에 기반하여 결정될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 논크리티컬 섹션의 길이는 Q-러닝 기법에 기초하여 결정될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 논크리티컬 섹션의 길이는 사용된 시간에서, 충돌없이 채널에 액세스한 노드들의 예상 수의 비율에 기초하여 결정될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 게이트웨이로부터 상기 전송된 데이터에 대한 수신 여부를 나타내는 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 기술적 사상에 의한 다른 양태에 따른 데이터를 송수신하는 하베스팅 노드는, 게이트웨이로부터 데이터 수집에 대한 요청(Request For Data collection; RFD)을 수신하고, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드인지 판단하고, 데이터 전송을 위한 프레임에서 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션을 판단하고, 상기 하베스팅 노드에 대한 판단 결과 및 상기 프레임에 대한 판단 결과를 기초로, 상기 크리티컬 섹션 및 상기 논크리티컬 섹션 중의 어느 하나를 이용하여 상기 게이트웨이에 데이터를 전송하도록 구성되고, 상기 데이터 전송은, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드이면 상기 크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드가 아니면 상기 논크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하도록 구성되고, 상기 크리티컬 섹션의 길이는 타겟 DER, 상기 게이트웨이와 통신하는 노드의 전체 개수 N 및 상기 하베스팅 노드의 가용 에너지의 최대 레벨을 기초로 판단할 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R1으로 표현될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 논크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R2로 표현되고, R2는 상기 게이트웨이와 통신하는 노드 중에서 에너지 소진 노드를 제외한 노드의 개수에 기반하여 결정될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 논크리티컬 섹션의 길이는 Q-러닝 기법에 기초하여 결정될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 논크리티컬 섹션의 길이는 사용된 시간에서, 충돌없이 채널에 액세스한 노드들의 예상 수의 비율에 기초하여 결정될 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 상기 하베스팅 노드는, 상기 게이트웨이로부터 상기 전송된 데이터에 대한 수신 여부를 나타내는 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법 및 장치는 하베스팅 노드의 에너지 부족으로 인한 통신 실패(failure)의 수를 효율적으로 줄여주면서, 전반적인 통신 기간을 줄일 수 있다.
본 명세서에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 머신 대 머신 네트워크의 구성을 나타내는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 IR의 구성을 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션을 나타내는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법에 대한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 R2가 슬랏 효율에 미치는 영향을 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 R2가 머신 대 머신 네트워크에 미치는 영향을 나타내는 그래프이다.
도 7 및 도 8 각각은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 유틸리티 기반 방안, 학습 기반 방안에 따른 고갈 및 슬랏 개수를 나타내는 그래프이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 Q-러닝 알고리즘을 적용한 경우의 Tc내에 포함되는 슬랏의 평균 개수를 나타내는 그래프이다.
도 10은 EG-DFA, 컨텐션트리, 및 본 발명의 일 실시예에서 에너지 고갈로 인한 에러의 개수 및 슬롯 수를 비교한 그래프이다.
도 11 및 도 12는 1000개의 IR 구간 동안, 각각 50개의 노드 및 100개의 노드에 적용한 결과에 대한 에러의 개수 및 슬랏 수를 나타낸다.
본 발명의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 기술적 사상의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에 기재된 "~부", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 프로세서(Processor), 마이크로 프로세서(Micro Processor), 어플리케이션 프로세서(Application Processor), 마이크로 컨트롤러(Micro Controller), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), APU(Accelerate Processor Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등과 같은 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 "노드(node)"는 다른 노드와 통신할 수 있는 장치 또는 머신을 의미하며, IoT를 구성하는 장치 중에서 게이트웨이와 구분하기 위하여 사용되지만, 실시예에 따라서는 게이트웨이 역시 노드에 해당할 수 있다. 게이트웨이는 조정자(coordinator) 등으로 호칭될 수도 있다.
본 명세서에서 "하베스팅 노드"는 스스로 에너지를 수집하여 동작하고 기계들 간 통신이 가능한 장치를 일컬으며, 하베스팅 노드는 게이트웨이와 통신할 수 있다.
본 명세서에서 "에너지 소진(exhausting) 노드"는 에너지 수집에도 불구하고 곧 에너지가 고갈될 노드를 의미하며, 일정한 양의 에너지(예를 들어, 단일 전송에 요구되는 에너지)만을 가진 노드가 이에 해당한다. 본 명세서에서 "에너지 고갈(depleted) 노드"는 에너지가 고갈되어 일정한 양의 에너지도 가지지 못한 노드가 이에 해당한다.
그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
이하, 본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들을 차례로 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 머신 대 머신 네트워크의 구성을 나타내는 예시도이다.
도 1은 게이트웨이(110) 및 복수의 노드들(121, 122, 123, 124)을 포함하는 머신 대 머신 네트워크(100)를 도시하고 있다. 도 1에서 노드의 개수가 4개인 것으로 도시하였으나, 노드의 개수가 이에 한정되는 것은 아니며 1개 이상의 임의의 개수인 것으로 구성할 수 있다. 게이트웨이(110)와 통신하는 노드의 개수는, 각 노드의 에너지 상태 또는 게이트웨이(110)와의 거리 등의 이유로, 실시간으로 계속 변화할 수 있다.
게이트웨이(110)는 브로드캐스팅 또는 전송에 의해 각 노드(121, 122, 123, 124)에 정보를 전달할 수 있다. 각 노드(121, 122, 123, 124)는 각자의 태스크를 수행하고 공통 채널을 통하여 게이트웨이(110)에 태스크 결과를 주기적으로 보고(report)할 수 있다. 예를 들어, 각 노드(121, 122, 123, 124)는 애플리케이션들에 관련된 동작을 게이트웨이(110)로 전송할 수 있다. 한편, 각 노드(121, 122, 123, 124)는 기계들 간 통신 등의 방법에 의해 상호 간에 통신할 수 있다.
각 노드(121, 122, 123, 124)는 에너지 하베스터 및 캐패시터를 갖춤으로써 에너지를 수집하고 저장할 수 있다. 여기서 각 노드(121, 122, 123, 124)는 게이트웨이(110)와 통신하기 위하여 동적 프레임 ALOHA(DFA) 프로토콜을 사용하는 것으로 가정하지만 본 발명이 이용하는 프로토콜이 이에 한정되는 것은 아니다. DFA 프로토콜을 사용하는 노드는 각 인벤토리 라운드(Inventory Round; IR) 마다 패킷을 생성하고 전송한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 IR의 구성을 나타내는 예시도이다.
각 IR의 초반에, 게이트웨이는 데이터 수집에 대한 요청(Request For Data collection; RFD)을 브로드캐스팅할 수 있다. RFD를 수신한 노드는 이전 IR에서 생성된 데이터를 게이트웨이에 전송할 수 있다.
도 2에서는 n번째 IRn 의 구성을 나타내고 있다. IRn의 전체 길이는 TIR이며, 이는 노드가 게이트웨이와 통신하는 기간 Tc와 노드가 에너지를 수집하고 주어진 태스크를 수행하는 기간 Tk로 구분된다. Tc의 길이와 Tk의 길이는 고정된 것이 아니며, 이후에서 설명하듯이 가변적이다.
e가 단일 전송에 요구되는 에너지량을 가리킨다고 가정할 때, 머신 대 머신 네트워크내의 노드들은, Tc의 초기에 가용 에너지가 e의 2배 이상인 노드와 e의 2배 미만인 노드로 구분될 수 있다. 예를 들어 어떤 네트워크에서 각 노드의 가용 에너지는 가용 에너지는 e 내지 5e 의 범위 내에서 랜덤하게 배분되어 있을 수 있다.
Tc 구간에서 각 노드는, 게이트웨이로부터 RFD를 수신한 후 데이터 전송 채널에 액세스하기 위해 각 프레임에서 슬랏(slot)을 선택한다. 도 2에서 각 프레임은 1, 2,…, C로 넘버링되어 있다. 한 노드가 성공적으로 패킷을 전송하면, 해당 패킷의 전송에 사용된 슬랏은 해당 Tc의 이후 프레임에서 다른 노드에 의해 선택되지 않는다. 그렇지 않으면, 그 노드는 전송이 성공적으로 완료될 때까지 또는 에너지가 고갈될 때까지 계속적으로 재전송을 시도할 것이다. 통신 기간 Tc는 모든 노드가 전송을 완료하거나 에너지가 고갈되면 종료되도록 설정될 수 있다. 각 프레임의 마지막에, 게이트웨이는 피드백 패킷(FeedBack Packet; FBP)을 브로드캐스팅하여 프레임 내의 모든 타임 슬랏의 상태를 노드들에게 통지할 수 있다. 타임 슬랏의 상태는 세가지가 가능하며, 게이트웨이가 패킷을 맞게 수신하면 "성공(success)", 충돌이나 채널 오류에 의해 수신 패킷을 게이트웨이가 디코딩하지 못하면 "실패(failure)", 네트워크 상의 어떤 노드에 의해서도 타임 슬랏이 점유되지 않았으면 "비어 있음(empty)"이 각각 통지된다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션을 나타내는 예시도이다.
본 발명은 전송 오류를 줄이기 위해 에너지 소진 노드의 전송에 우선순위를 부여하는 것을 제안한다. 우선순위를 부여하는 방법으로서, 데이터 전송을 위한 각 프레임내의 슬랏들은 크리티컬 섹션과 논크리티컬(비-크리티컬) 섹션으로 나뉜다. 첫번째 섹션인 크리티컬 섹션은 에너지 소진 노드가 배타적으로 접근가능(accessible)하도록 하며, 나머지 노드들이 논크리티컬 섹션을 공유하도록 설정할 수 있다.
크리티컬 섹션의 길이 및 논크리티컬 섹션의 길이는 슬롯의 개수에 비례한다. 예를 들어, 도 3에서 크리티컬 섹션의 길이는 슬롯 n개의 길이이고, 논크리티컬 섹션의 길이는 슬롯 m-n개의 길이이다. 크리티컬 섹션에서 DER은 크리티컬 섹션이 포함하는 슬랏의 수에 의해 주로 영향 받으므로 해당 슬랏의 수는 폐쇄 형태 식(closed-form equation)에 의해 조심스럽게(conservatively) 계산되는 것을 이후에서 제안한다. 논크리티컬 섹션은 전반적인 통신 기간의 길이에 영향을 준다.
본 발명은 전체 통신 기간을 줄이기 위한 서로 다른 2가지 방안을 제안하며, 유틸리티 기반(utility-based)과 학습 기반(learning-based)의 2가지 방안을 제안한다.
본 발명에 따른 유틸리티 기반 방안(utility-based scheme)은 슬랏 효율(slot efficiency)을 유틸리티 함수(utility function)로 정의하고, 슬랏의 수를 유틸리티 함수를 최대화하는 값으로 조절할 수 있다.
본 발명에 따른 학습 기반 방안(learning-based scheme)은 Q-러닝 기술(Q-learning technique)을 이용하여 설계되고, 전체 통신 기간(overall communication period)의 보상 함수(reward function)을 이용하여 슬랏의 수를 조절할 수 있다.
이와 같이, 본 발명이 유틸리티 기반 방안(the utility based scheme) 또는 Q-러닝 기술에 의해 슬랏의 수를 결정하는 내용에 대해서는 후술하기로 한다. 도 3에서는 하나의 프레임 내에서 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션이 차례로 하나씩 있는 것으로 도시하였다. 이 경우에는 각 섹션내에 포함되는 슬랏의 개수를 구하는 것만으로 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션을 판단할 수 있다. 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션을 판단하는 것이 이에 한정되는 것은 아니며, 예를 들어 하나의 프레임 내에서 크리티컬 섹션 또는 논크리티컬 섹션이 2이상인 것으로 구현할 수 있다. 이 경우, 크리티컬 섹션의 적어도 일부 슬랏은 논크리티컬 섹션의 적어도 일부 슬랏보다 시간적으로 더 느린(슬랏 넘버가 더 큰) 슬랏에 해당할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법에 대한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 하베스팅 노드는 게이트웨이로부터 데이터 수집에 대한 요청(RFD)을 수신할 수 있다(S410). RFD는 게이트웨이가 브로드캐스팅하는 것일 수도 있고, 각 노드에 대하여 별도로 전송될 수 있다. 게이트웨이는 RFD뿐만 아니라 통신 시간 및 슬랏 별 섹션 정보를 함께 브로드캐스팅(전송)할 수 있다.
RFD를 수신한 하베스팅 노드는 스스로 에너지 소진 노드에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다(S420). 예를 들어, 가용 에너지가 e의 2배 미만인 노드는 에너지 소진 노드인 것으로 판단될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서 편의상, 에너지 소진 노드는 가용 에너지(남아있는 에너지)가 e인 것으로 볼 수 있다.
하베스팅 노드는 데이터 전송을 위한 프레임에서 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션을 판단할 수 있다(S430). 크리티컬 섹션은 에너지 소진 노드만이 배타적으로 접근가능하도록 할 수 있으며, 나머지 노드들은 논크리티컬 섹션을 공유하도록 할 수 있다. 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션을 판단하는 것은 각 프레임에서 크리티컬 섹션에 포함되는 슬랏 및 논크리티컬 섹션에 포함되는 슬랏을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 크리티컬 섹션의 범위 및 논크리티컬 섹션의 범위는, 예를 들어 슬롯 넘버의 집합으로 특정될 수 있으며, 하나의 IR 내에 포함된 모든 프레임에 대하여 각각 동일한 것으로 설정할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따라 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션에서 각각 슬랏의 수를 결정하는 방법을 검토한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 유틸리티 기반(utility-based) 또는 학습 기반(learning-based)으로 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션에서 각각 슬랏의 수를 결정할 수 있다.
각 프레임에서 크리티컬 섹션에 할당되는 슬랏의 수를 R1, 논크리티컬 섹션에 할당되는 슬랏의 수를 R2라 둔다. 각 프레임에서, 크리티컬 섹션에서의 노드 간 충돌 가능성을 pc, 논-크리티컬 섹션에서의 노드 간 충돌 가능성을 pn이라 한다. pn보다 pc이 DER에 미치는 영향이 일반적으로 더 크며, pc는 에너지 소진 노드의 수 및 R1에 의해 결정될 수 있다. 한편, 비-크리티컬 섹션은 전반적인 통신 기간의 길이에 영향을 주며, pn를 조절하여 Tc의 전체 길이를 제어할 수 있다.
모든 노드는 각 프레임에서 데이터 전송을 시도하며, 각각의 데이터 전송은 동일하게 하나의 에너지 단위를 사용한다고 가정한다. 에너지 소진 노드의 수는 IR이 시작했을 때의 남아있는 에너지의 분포에 의존할 수 있다.
크리티컬 섹션의 길이는 타겟 DER, 상기 게이트웨이와 통신하는 노드의 전체 개수 N 및 상기 하베스팅 노드의 가용 에너지의 최대 레벨을 기초로 판단할 수 있다. 수학식 1에 의해 pc를 계산될 수 있다.
Figure 112018104630018-pat00001
D는 동일한 잔여 에너지를 갖는 노드의 수에 대응할 수 있다. 잔여 에너지가 i × e인 노드의 수를 D(i)라 할때, D는 모든 i에 대한 D(i)의 평균값이다. 각 노드에서 가용 에너지가 랜덤하게 분배된 경우, 모든 i에 대하여 기대되는 D의 기대값은 n/L 로 설정될 수 있다. 여기서 n은 네트워크 내에서 게이트웨이와 통신하는 노드 수이고 L은 노드의 가용 에너지의 최대 레벨이다.
R2는 게이트웨이와 통신하는 노드 중에서 에너지 소진 노드를 제외한 노드의 개수에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 게이트웨이와 통신하는 노드의 수(n)에서 에너지 소진 노드의 수를 감산한 수를 B라고 할 때, 논크리티컬 섹션에 할당되는 슬랏의 수 R2는 B에 비례하며 수학식 2로 나타낼 수 있다.
Figure 112018104630018-pat00002
Tc의 길이는 R2의 값에 의해 제어될 수 있다. R2에 큰 값이 사용되면, 각 프레임의 구간 길이가 증가한다. 하지만 후속 프레임에서는 더 적은 수의 노드들이 경쟁하게 되므로 pn이 작아지고, 결과적으로, Tc는 적은 프레임들로 마무리된다.
본 발명에서, Tc를 줄이는 R2의 값을 결정하는 방법은 위에서 말한 유틸리티 기반 방안(utility-based schemes)과 학습 기반 방안(learning-based schemes)이 있다.
Tc의 길이를 줄이는 R2의 값을 구하는 첫번째 방법으로서, 유틸리티 기반 방안(utility-based schemes)을 제안한다. 유틸리티 기반 방안에서는, 슬랏 효율(slot efficiency)이 유틸리티 함수 u로 정의된다. 유틸리티 함수 u는 사용된 시간에서 충돌없이 채널에 액세스한 노드들의 예상 수의 비율로 표현될 수 있다. 현재 IR에서 데이터를 에너지 소진 노드가 아닌 노드 중에서 아직 성공적으로 데이터를 보내지 않은 노드의 수를 n2라고 할 때, u는 수학식 3으로 나타낼 수 있다.
Figure 112018104630018-pat00003
수학식 3은 슬랏 효율을 최대화하는 것이 Tc의 길이를 최소화하는 것을 근거로 한다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 R2가 슬랏 효율에 미치는 영향을 나타내는 그래프이다.
도 5는 n2를 고정시킨 상태에서 R2를 변화시킬 때의 u(n2, R2)의 값을 나타내며, 각 n2값에서 u 값이 가장 커지는 슬랏의 개수 값이 존재한다. 각 IR에서 게이트웨이는 성공적인 데이터 전송을 인식할 수 있으므로, 게이트웨이는 각 프레임의 마지막에서 다음 프레임에서의 n2를 예측할 수 있다. 그리고 게이트웨이는 u 값이 가장 커지는 R2를 계산하여 RFD 메시지에 통합시켜서 네트워크 상의 노드들에 전달할 수 있다.
Tc의 길이를 줄이는 R2의 값을 구하는 두번째 방법으로서, 학습 기반의 Q-러닝이 사용될 수 있다. Q-러닝은, 값에 기반하는 강화 러닝 알고리즘(value-based reinforcement learning algorithm)으로서, 수학식 4로 기재된 액션-밸류 함수에 기반하여 어떤 액션을 취해야 하는지 평가한다. 액션-밸류 함수는 특정 상태에서 취할 액션이나 따라야 할 정책을 예상해주는 유용성을 제공한다.
Figure 112018104630018-pat00004
여기서 rt는 현재 상태 st에서의 보상(reward)이고, α는 러닝 레이트(learning rate)로서 0보다 크고 1이하이다. S를 상태의 집합 및 A를 액션의 집합이라 두면, st ∈ S 이고 at ∈ A 이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, Q-러닝 에이전트를 게이트웨이에 설치하여 각 IR에서 Tc의 길이를 모니터링할 수 있다. Q-러닝 에이전트는 강화 러닝 알고리즘에 따라 ρ의 값을 업데이트 할 수 있다. ρ가 될 수 있는 값은 상태 집합 S의 원소가 될 수 있다. 예를 들어, S ⊃ {0, 0.1, 0.2, …, 1.9, 2.0} 이다. 액션 집합 A는, 예를 들어, {+0.05, 0, -0.05}일 수 있다. 각 상태에서 액션을 수행하여, Q-러닝 에이전트는 최적 상태를 향해 이동(transition)한다. 각 이동에서 Q-러닝 에이전트는, 새로 모니터링된 Tc 및 이전 Tc의 이동 평균 값 간의 차이로 정의되는 보상을 얻으며, 이후에 예상되는 보상을 최대화하는 다음 액션(next action)을 선택한다.
표 1은 ρ의 최적값을 구하기 위한 Q-러닝의 일 실시예를 나타낸다.
Figure 112018104630018-pat00005
크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션을 판단한 후에, 하베스팅 노드는 크리티컬 섹션 및 논크리티컬 섹션 중의 어느 하나를 이용하여 게이트웨이에 데이터를 전송할 수 있다(S440). 즉, 하베스팅 노드가 스스로를 에너지 소진 노드로 판단하였으면 크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 하베스팅 노드가 스스로를 에너지 소진 노드가 아닌 것으로 판단하였으면 논크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송할 수 있다.
하베스팅 노드는 게이트웨이에 전송된 데이터에 대한 수신 여부를 나타내는 정보를 게이트웨이로부터 수신할 수 있다(S450).
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 R2가 머신 대 머신 네트워크에 미치는 영향을 나타내는 그래프이다.
ρ의 값이 0.5보다 크면 R2가 에너지 고갈에 의한 오류에 미치는 영향이 줄어든다. 도 6(a)에서 에러의 최대값 및 평균값은 대체로 일정함을 나타내고 있다. 도 6(b)에서, 슬랏의 최대값 및 평균값을 나타내는 그래프는 볼록한 모양(convex shape)을 가지며 ρ가 약 0.8일 때 최소화되는 것을 확인할 수 있다.
도 7 및 도 8 각각은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 유틸리티 기반 방안, 러닝 기반 방안에 따른 고갈 및 슬랏 개수를 나타내는 그래프이다.
구체적으로, 도 7은 유틸리티 기반 방안에 따른 고갈 및 슬랏 개수를 나타내는 그래프이고, 도 8은 Q-러닝 기반 방안에 따른 고갈 및 슬랏 개수를 나타내는 그래프이다.
도 7 및 도 8에서 X축의 번호는 시뮬레이션 넘버(1~20)를 나타내며, 각 시뮬레이션은 다른 랜덤 넘버 시드를 이용하여 수행되었다. 도 7(a) 및 도 8(a)는 각 시뮬레이션에서 에너지 고갈로 인한 에러의 개수를 평균값과 최대값으로 각각 나타내었다. 평균값은 네트워크 내의 모든 노드에 대하여 합산한 것을 노드의 개수로 합산한 것이고, 최대값은 네트워크 내의 노드 중에서 가장 높은 값을 갖는 노드의 값을 나타낸 것이다.
도 7(b) 및 도 8(b)는 각 시뮬레이션에서 Tc 내에 포함되는 슬랏의 개수를 평균값과 최대값으로 각각 나타내었다. 도 7(b) 및 도 8(b)는 도 6(a)와 에러 측면에서 큰 차이가 없다. 도 7 및 도 8 각각에 도시된 실시예에서는 에너지 고갈로 인한 에러의 평균개수는 0에 가깝고, Tc에 포함되는 슬랏의 개수는 40에 약간 못미침을 알 수 있다.
도 7 및 도 8에 도시된 것과 같이, 본 발명에 따르면, Tc의 전체 기간을 줄이면서도 에러는 더 작게 관찰된다. 이러한 결과는 본 발명에서 제안되는 유틸리티 기반 및 학습 기반 방식의 효율성을 입증한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 Q-러닝 알고리즘을 적용한 경우의 Tc내에 포함되는 슬랏의 평균 개수를 나타내는 그래프이다.
도 9로부터, Tc의 길이가 최적 상태로의 수렴하는데 걸리는 시간이 추정될 수 있다. X축은 IR(인벤토리 라운드)의 넘버(1~1000)를 나타낸다. 도 8에 따르면, X축을 따라 IR1에서 IR20 로 가면서 Tc내에 포함되는 슬랏의 평균개수가 50개 근처에서 40개 아래로 내려간 후 40개 근처에서 유지됨을 알 수 있다. 각 라운드의 시작에서의 잔여 에너지의 무작위성으로 인해, Tc는 학습 기반 방안에서는 단일 값으로 수렴하지 않는다.
도 10은 EG-DFA, 컨텐션트리, 및 본 발명에서 제안되는 방식들에 의한 에너지 고갈로 인한 에러의 개수 및 슬롯 수를 비교한 그래프이다.
도 10(a)에서 본 발명은 EG-DFA 및 컨텐션트리에 비해 에너지 고갈로 인한 에러의 개수가 평균값 및 최대값 모두에서 더 적음을 알 수 있다. 또한, 본 발명은 경쟁 노드들의 수가 증가하더라도 에러 수는 거의 변화없이 유지되는 것을 확인할 수 있다. 이는 본 발명은 종래 기술에 비해 경쟁 노드의 증가와 같은 네트워크 상태에 대해 좀더 동적으로 반응할 수 있음을 의미한다. 반면에, EG-DFA 및 컨텐션트리 방식은 경쟁하는 노드들의 증가를 효과적으로 처리하지 못하여, 에러의 평균 수가 각각 38% 및 200% 증가하는 것을 확인할 수 있다.
도 10(b)에서 본 발명의 학습 기반 및 유틸리티 기반 방식의 프레임의 슬랏 수는 각각 50%, 25% 증기하는 것을 확인할 수 있다. 이러한 증가는 목적 DER을 충족시키기 위해서는 필연적이며 EG-DFA 보다는 통신 기간(communication period)이 짧다. 본 발명의 학습 기반 방식은 다른 방식인 유틸리티 기반 방식보다 통신 기간이 조금 더 많이 관찰된다. 이것은 잔여 에너지 및 슬랏 선택의 무작위성이 노이즈로 작용하여, 최적 상태를 계속 유지하지 못하기 때문이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따라 50개의 노드 및 100개의 노드에 적용한 경우에 대한 시뮬레이션 결과이다.
도 11 및 도 12는 1000개의 IR 구간 동안, 각각 50개의 노드 및 100개의 노드에 각각 적용한 결과에 대한 에러의 개수 및 슬랏 수를 나타낸다.
도 11(a) 및 도 12(a)를 보면, 본 발명에 따른 학습 기반과 유틸리티 기반의 경우에는 경쟁 노드의 수가 증가하더라도 충돌 횟수가 크게 증가하지 않으나 기존 방식인 EG-DFA 및 컨텐션트리 방식은 충돌 횟수가 크게 증가하는 것을 확인할 수 있다. 결과적으로 기존 방식은 더 많은 프레임이 충돌 노드를 전파하는데 사용되므로 통신 기간이 크게 늘어나게 된다.
상술한 것과 같이, 본 발명은 에너지 하베스트 머신과 머신 네트워크 간의 에너지 인식 미디어 액세스 제어 방식을 제안하였다. 그리고 제안된 본 발명은 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션으로 프레임을 분리하여, 에너지 소진 노드 및 나머지 노드 각각이 액세스하도록 할 수 있어서, 에너지 고갈로 인한 오류 수를 효과적으로 제어할 수 있다.
또한, 본 발명은 유틸리티 기반 및 학습 기반 알고리즘을 이용하여, 전체 통신 기간을 최소화할 수 있다.
이상, 본 발명의 기술적 사상을 다양한 실시 예들을 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시 예들에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러가지 변형 및 변경이 가능하다.
100: 머신 대 머신 네트워크
110: 게이트웨이
121, 122, 123, 124: 노드

Claims (12)

  1. 하베스팅 노드에서 데이터를 송수신하는 방법에 있어서,
    게이트웨이로부터 데이터 수집에 대한 요청(Request For Data collection; RFD)을 수신하는 단계;
    상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드인지 판단하는 단계;
    데이터 전송을 위한 프레임에서 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션을 판단하는 단계; 및
    상기 하베스팅 노드에 대한 판단 결과 및 상기 프레임에 대한 판단 결과를 기초로, 상기 크리티컬 섹션 및 상기 논크리티컬 섹션 중의 어느 하나를 이용하여 상기 게이트웨이에 데이터를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 데이터를 전송하는 단계는, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드이면 상기 크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드가 아니면 상기 논크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고,
    상기 크리티컬 섹션의 길이는 타겟 DER, 상기 게이트웨이와 통신하는 노드의 전체 개수 N 및 상기 하베스팅 노드의 가용 에너지의 최대 레벨을 기초로 판단하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R1으로 표현되고,
    Figure 112018104630018-pat00006

    R1은 상기 식에 기초하여 계산되고,
    pc는 크리티컬 섹션에서의 노드 간 충돌 가능성을 나타내고, D는 네트워크 내에서 게이트웨이와 통신하는 노드 수를 노드의 가용 에너지의 최대 레벨로 나눈 값인,
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 논크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R2로 표현되고, R2는 상기 게이트웨이와 통신하는 노드 중에서 에너지 소진 노드를 제외한 노드의 개수에 기반하여 결정되는,
    방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 논크리티컬 섹션의 길이는 Q-러닝 기법에 기초하여 결정되는,
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 논크리티컬 섹션의 길이는 사용된 시간에서, 충돌없이 채널에 액세스한 노드들의 예상 수에 대한 비율에 기초하여 결정되는,
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 게이트웨이로부터 상기 전송된 데이터에 대한 수신 여부를 나타내는 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는,
    방법.
  7. 데이터를 송수신하는 하베스팅 노드에 있어서, 상기 하베스팅 노드는:
    게이트웨이로부터 데이터 수집에 대한 요청(Request For Data collection; RFD)을 수신하고;
    상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드인지 판단하고;
    데이터 전송을 위한 프레임에서 크리티컬(critical) 섹션 및 논크리티컬(non-critical) 섹션을 판단하고;
    상기 하베스팅 노드에 대한 판단 결과 및 상기 프레임에 대한 판단 결과를 기초로, 상기 크리티컬 섹션 및 상기 논크리티컬 섹션 중의 어느 하나를 이용하여 상기 게이트웨이에 데이터를 전송하도록 구성되고,
    상기 데이터 전송은, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드이면 상기 크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하고, 상기 하베스팅 노드가 에너지 소진 노드가 아니면 상기 논크리티컬 섹션을 이용하여 데이터를 전송하도록 구성되고,
    상기 크리티컬 섹션의 길이는 타겟 DER, 상기 게이트웨이와 통신하는 노드의 전체 개수 N 및 상기 하베스팅 노드의 가용 에너지의 최대 레벨을 기초로 판단하는,
    하베스팅 노드.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R1으로 표현되고,
    Figure 112018104630018-pat00007

    R1은 상기 식에 기초하여 계산되고,
    pc는 크리티컬 섹션에서의 노드 간 충돌 가능성을 나타내고, D는 네트워크 내에서 게이트웨이와 통신하는 노드 수를 노드의 가용 에너지의 최대 레벨로 나눈 값인,
    하베스팅 노드.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 논크리티컬 섹션의 길이는 슬랏의 개수 R2로 표현되고, R2는 상기 게이트웨이와 통신하는 노드 중에서 에너지 소진 노드를 제외한 노드의 개수에 기반하여 결정되는,
    하베스팅 노드.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 논크리티컬 섹션의 길이는 Q-러닝 기법에 기초하여 결정되는,
    하베스팅 노드.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 논크리티컬 섹션의 길이는 사용된 시간에서, 충돌없이 채널에 액세스한 노드들의 예상 수의 비율에 기초하여 결정되는,
    하베스팅 노드.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 하베스팅 노드는, 상기 게이트웨이로부터 상기 전송된 데이터에 대한 수신 여부를 나타내는 정보를 수신하도록 구성된,
    하베스팅 노드.
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