KR102086490B1 - Ｍ２ｍ 클러스터링 관리 - Google Patents

Abstract

서비스 계층과 연관된 방법들, 시스템들 및 장치들은 종래의 클러스터링 알고리즘 재선택 및 성능 최적화를 통해, M2M/IoT SL 플랫폼들에서 센서 노드들에 대한 클러스터링 관리 능력들을 제공할 수 있는데, 이는 서비스 계층 분석들에 기초할 수 있다. 클러스터링 기능성은 각각의 종래의 클러스터링 알고리즘에 의해 이용되는 개별 네트워크 모델 및 최적화 목표들 내에서 적응될 수 있을 뿐만 아니라, 종래의 클러스터링 알고리즘 자체가 서비스 계층 기능성을 사용하여 변경되거나 재구성될 수 있다. 이러한 재구성들은 센서 노드의 성능이 차선임을 나타내는 분석들에 기초할 수 있을 뿐만 아니라 매-메시지 기반으로 동적 라우팅 결정들과 비교할 때 훨씬 더 큰 시간 스케일 내에서 발생할 수 있다.

Description

Ｍ２Ｍ 클러스터링 관리

관련 출원들에 대한 교차-참조

이 출원은 "M2M Clustering Management"라는 명칭으로 2015년 7월 8일에 출원되었으며 그 내용이 본원에 참조로 포함되는 미국 가특허 출원 제62/189,814호의 이익을 주장한다.

WSN에서의 클러스터링

무선 센서 네트워크(WSN)는 공통 작업을 달성하기 위해 협업하고 배치 영역에 걸쳐 단거리 무선 통신들이 가능한 많은 수의 공간적으로 분포된 일반적으로 저-비용, 저-전력 센서들로 구성된다. 전통적인 통신 시스템들에 비해, WSN들은 다음에 의해 특성화될 수 있다: 높은 배치 밀도(모바일 애드 혹 네트워크보다 자릿수가 몇배 더 높음 - MANET); 저-전력 노드들(일반적으로, 배터리에 의해 파워링되며, 가혹한 또는 적대적 환경들에 배치될 수 있음); (많은 수의 센서 노드들로 인한) 글로벌 식별 없음; 상대적으로 심각한 에너지 제약들, 심각한 계산 제약들, 및 심각한 저장 제약들; 및 토폴로지 변경들의 요구 등. 그 전체가 참조로 포함되는, J. Zheng, A. Jamalipour, "Wireless Sensor Networks: A Networking Perspective", John Wiley & Sons, 2009 (이하, Zheng)를 개괄적으로 참조하라.

도 1은 예시적인 센서 네트워크 아키텍처(100)를 예시한다. 센서들(101)(예를 들어, 노드들)은, 하나 이상의 싱크들(102) 또는 기지국(BS)들을 통해, 게이트웨이들을 통해 감지된 데이터를 전송하고, 그것을 인터넷(103)과 같은 더 넓은 네트워크들에 대해 이용가능하게 만들기 위해 협력한다. 다수의 노드들로 구성되는 통상적인 배치들과 조합되는 센서 노드들의 능력 제약들(제한된 메모리, 프로세싱 전력, 에너지 공급, 및 대역폭)은 범위성(scalability) 및 에너지 소모와 같은 이러한 네트워크들의 설계 및 관리에 대해 많은 도전과제들을 제기한다. 이러한 특정 애플리케이션을 타겟으로 하는 솔루션들은 프로토콜 스택의 상이한 계층들에서의 에너지 인지를 포함하고 라우팅 및 토폴로지와 같은 일부 WSN 양태들에 영향을 주도록 개발되었다.

특히 모바일 환경에서, 글로벌 어드레싱 방식에 기초한 할당들 및 업데이트들이 동적 및 예측불가능한 토폴로지 변경들을 가지는 큰-스케일의 WSN에 대해 큰 오버헤드들을 부과하는 것을 고려하면, 일부 WSN 특정적 최적화들은 인터넷 프로토콜(IP)의 사용으로부터 벗어난다. 최적화들은 또한 높은 확률의 데이터 리던던시를 고려하는 동시에, WSN들의 시간-제한된 애플리케이션들에서의 적시적 전달을 위한 메커니즘들을 제공한다. 많은 WSN들에서 통신 부담이, 멀티캐스트 또는 피어 투 피어보다는, 다수의 소스들로부터 하나의 특정 싱크로, 매우 지향적일 수 있는 동시에, 여전히 양방향성을 요구한다는 것이 추가로 고려된다.

비-IP(non-IP) WSN들의 배치들은 평탄한 또는 계층적 토폴로지들을 사용할 수 있다. 평탄한 토폴로지들은, 유사한 특징들 및 기능들을 가지며, 네트워크 레벨에서 유사한 작업들을 수행하는 모든 노드들에 의해 특성화된다. 이 경우, 모든 센서 노드들은 피어들이다. 글로벌 어드레싱 방식 없이, 데이터 수집은 플러딩(flooding)을 통해 모든 노드들에 대한 질의들을 통해 일반적으로 달성된다.

도 2a 및 도 2b는 평탄한 그리고 클러스터-기반 계층적 WSN 토폴로지들을 예시한다. 후자에서, 토폴로지 노드들은 상이한 네트워킹 작업들을 수행하고, 특정 요건들 또는 메트릭들에 따라 클러스터들 내에 통상적으로 그룹화된다. 클러스터-기반 토폴로지들에서, 통신들은 그룹 내에서 캡슐화되고, 클러스터 헤드(CH)에 어드레싱된다.

더 낮은 에너지 레벨들 또는 더 많이 제한된 리소스들을 가지는 노드들이 감지 작업들을 수행할 수 있고, 결과적인 데이터는 CH들(105)을 통해 라우팅되고, 싱크 또는 기지국(BS)(106)에서 수집될 수 있다. BS들(106)은 WSN 내에서 게이트웨이로서 작용하고, 통상적으로 M2M 서버들과 통신한다. 클러스터 내에서, BS(106) 역할은 주로 통신 역할이지만, BS(106)는 그 자체가 CH(105)(종단 노드들과 직접 통신함)일 수 있고, CH들(105)(데이터 싱크가 됨)과만 통신할 수 있거나, 또는 둘 모두일 수 있다. CH(105)에 속하는 클러스터 그룹에서, 일부 노드들은 다른 서브-클러스터들을 조정하는 CH들(105)일 수 있다. 도 3은 CH, BS 및 노드들(예를 들어, 센서들 등)과 같은 엘리먼트들을 포함하는 또 다른 예시적인 클러스터를 예시한다.

클러스터들은 데이터 애그리게이션 또는 융합, 범위성, 부하 감소, 또는 에너지 절감을 위한 지원을 보조할 수 있다. 클러스터-기반 프로토콜들은 이러한 고유한 특성들을 사용하여 평탄한 전략들에 비해 상당한 장점들을 제공한다. 환경적 및 자연적 현상 모니터링, 보안 제어 및 트래픽 흐름 추정, 군사적 애플리케이션들에 대한 모니터링 및 추적과 같은 WSN들의 많은 애플리케이션들은 네트워크 범위성을 증가시키고 이들의 수명을 연장하기 위해 클러스터링 기법들에 의존한다.

WSN에서의 클러스터링 알고리즘들

참조 문헌에 기술된 종래의 클러스터링 알고리즘들은 CH 선택을 결정하고 최적화하기 위한 그리고 동시에 라우팅을 결정하고 최적화하기 위한 클러스터-기반 토폴로지 관리에 대해 설계된다. 클러스터 프로토콜은, 본원에 논의되는 바와 같이, 클러스터링 알고리즘의 특정 구현예일 수 있다. 이들은 구체적으로 WSN들 내에서의 범위성 및 효율적인 통신을 위해 설계되었으며, 하나 또는 다수의 홉 통신을 수반할 수 있다. 클러스터링은 (예를 들어, 더 높은 에너지 노드들이 라우팅을 위해 사용되는 반면 낮은 에너지 노드들이 감지를 위해 사용될 때) 라우팅에 영향을 줄 수 있다. 클러스터 기반 라우팅 장점들은 더 높은 범위성, 데이터 애그리게이션/융합의 사용, 더 낮은 부하들, 및 더 낮은 에너지 소모를 포함할 수 있다.

클러스터링 프로토콜 설계들을 어드레싱하고 WSN에서의 통신 프로토콜들의, 그리고 특히 클러스터링 프로토콜들의 최적화를 위한 필요성을 보여주는, 확장된 연구 작업 및 문헌이 존재한다. 상당 수의 신규 방식들이 제안되고, 비교되고, 설문조사되었다. 다음은 다수의 예들을 포함하는 참조문헌들이다: 1) Atul Pratap Singh, Nishu Sharma; "The Comparative Study Of Hierarchical Or Cluster Based Routing Protocol For Wireless Sensor Network" , International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), Vol. 2 Issue 6, June - 2013 (이하, Singh); 2) Liliana M. Arboleda C. and Nidal Nasser: "Comparison of clustering algorithms and protocols for wireless sensor networks" (이하, Arboleda); 3) Ameer Ahmed Abbasi, Mohamed Younis, "A survey on clustering algorithms for wireless sensor networks", Computer Communications 30 (2007) 2826-2841 (이하, Abbasi); and 4) Xuxun Liu, "A Survey on Clustering Routing Protocols in Wireless Sensor Networks", Sensors 2012 (이하, Liu). 예들은 그 전체가 참조로 포함된다.

다양성은 제안된 문제점들에서의 광범위한 방식들 뿐만 아니라 상당한 변경들, 및 분석 및 모델링을 위한 프레임워크를 반영한다. 각각의 클러스터링 알고리즘은 네트워크 모델들에 의해, 클러스터링 프로세스 속성들에 의해, 그리고 특정 최적화 목표들을 가지고 생성되는 특정 콘텍스트에 기초하여 최적화한다.

클러스터링 알고리즘을 선택할 때 고려되는 네트워크 모델들은 주어진 네트워크 및 그것의 개별 노드들의 특성들을 반영한다. 예를 들어, 고려사항들은 다음을 포함할 수 있다:

● 노드 능력들(다양한 레벨들에서: BS, CH, 종단-노드들)

○ 이동도: 고정식/이동식/재-위치가능(이는 레벨 BS/CH/센서에 의해 상이할 수 있음)

○ 리소스들(예를 들어, 계산, 메모리 등): 제한됨 또는 풍부함

○ 역할: 릴레잉/싱크/데이터 애그리게이션/감지 등

○ 다이버시티: 동종 대 이종(전체 네트워크에 대해 또는 CH 레벨에서만)

● 클러스터링 속성들:

○ 클러스터 카운트: 미리 설정됨/가변적

○ 클러스터 크기: 미리 설정됨/가변적

○ 토폴로지: 고정형/적응형

○ CH 대 BS 접속성: 제공됨/가정됨

○ 라우팅 능력들: 단일 또는 멀티-홉

○ 리-클러스터링 방법론: 주기적/이벤트 기반/기타 등등

클러스터링 프로세스 속성들은 다음과 같은 알고리즘의 절차적 양태들에 주로 관련된다:

● 사전성: 사전적/반응적/하이브리드

● 클러스터링 방법론: 분산형/중앙형/하이브리드

● CH 선택: 랜덤/적응형/결정형

● 알고리즘 복잡성

● 컨버전스 시간: 고정적/가변적

● 실행 타입: 확률론적/반복적

● 클러스터 오버랩: 없음/낮음/높음

위에서 주지된 특성들 중 다수가 밀접하게 결합되고 따라서 속성들의 구획화가 정적인 것으로 의도되지 않으며, 그것이 참조되는 문헌에서 명백히 변경된다는 것에 유의해야 한다. 예를 들어, CH 선택 프로세스의 적응형, 결정형 또는 랜덤 속성은 전체 노드 특성들 및 특히 CH들의 노드 특성들, 뿐만 아니라 주어진 네트워크에 존재하는 이질성의 레벨에 강하게 관련된다. 유사하게 클러스터 오버랩은 네트워크 모델에 의해 지시되고 알고리즘 선택 시 강제될 수 있는 프로세스 속성이다.

개별 클러스터링 알고리즘들의 최적화 목표들(예를 들어, 목적들)은 에너지 효율성, 부하 밸런싱, 오류 허용오차, 증가한 접속성 및 감소한 지연, 최소 클러스터 카운트, 최대 네트워크 수명(longevity), 최대 잔여 에너지, 및 서비스 품질을 포함할 수 있다.

클러스터링 알고리즘 설계들은, Liu에서 제공되는 바와 같이, 단일 또는 멀티-홉 네트워크들에서의 평탄한 라우팅에 비해 다양한 장점들을 내세운다. 예들은 다른 것들 중 특히, 더 낮은 레이턴시들 및 에너지 소모, 충돌 회피, 데이터 애그리게이션/융합, 증가한 강건성 및 네트워크 수명, 오류-허용오차, 더 양호한 접속성의 보장, 에너지-홀 회피를 포함할 수 있다. 이러한 장점들은 최적화 목표들에 다수의 양적 개선들을 더하는데, 이는 항상 특정 알고리즘의 선택 뒤의 목적이 아닐 수도 있다.

본원에서, 용어 "최적화 목표들"의 사용은 네트워크 최적화 목표들이 달성되는지를 결정하기 위한 특정 방법들이 존재하는 알고리즘의 특징들을 지칭한다. 예를 들어, LEACH가, 노드들 사이에서 CH의 랜덤화가 가능한, 짧은 통신 거리들을 가지고 랜덤으로 위치된 센서들의 네트워크 모델에 대한 최소 전송 라우팅(MTE) 시스템과 비교시 전체 에너지 사용을 최소화한다는 최적화 목표를 달성한다고 결정된다. 그 전체가 참조로 포함되는, W. Heinzelman, A. Chandrakasan and H. Balakrishnan, "Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks", Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2000, no. 10, vol. 2, Jan. 2000 (이하, Heinzelman)를 개괄적으로 참조하라. 이러한 결정을 수행하기 위해, 소모되는 에너지, 시스템 수명 및 특정 반복 횟수 이후 활성인(alive) 노드들의 수와 같은 "최적화 메트릭들"이 정량화되고 평가된다. 수량적 최적화 목표들은 특정 질의 포맷들로 감지된 정보를 획득하기 위한 능력을 포함할 수 있지만, 결국, 모든 이러한 요구들은 시스템 개선들을 제공하기 위해 정량화의 방안을 제공한다. 용어 "종래의 알고리즘 메트릭"은, 본원에서 사용되는 바와 같이, 수신된 전력 및 LEACH에 대한 노드의 고유한 에너지 레벨과 같이, 동작하기 위해 종래의 클러스터링 알고리즘에 의해 사용되는 속성들을 표기한다.

아래의 표들은 전문가들에 의해 컴파일되고 설문조사들 또는 비교 논문들에서 제시되었다. 표 1-3의 정보는 각각의 검토된 알고리즘에 의해 제시되는 특성들, 장점들 및 단점들의 신속한 개요들을 제공한다.

본원에서, 용어 "종래의 클러스터링 기능성"은 클러스터링 동작들(예를 들어, CH 할당/재-할당, 라우팅 또는 토폴로지 관리)을 전통적으로 달성하는 모든 하위 계층 기능성을 포함하도록 사용된다.

WSN 프로토콜 스택의 상이한 뷰들이 존재한다. 통상적으로, 가장 흔한 것은 전통적인 프로토콜 스택들에서의 계층화된 모델들을 따르며, 애플리케이션, 전송, 네트워크, 데이터 링크 및 물리 계층들로 구성된다. 도 4에 도시된 바와 같이, WSN-특정성은 작업, 접속, 및 전력 관리를 제공하는 것에 초점을 둔 수직/기능 평면들의 도해에서 반영된다.

다른 WSN-특정적 최적화들은 통합된 교차-계층 모듈 XLM과 같은 제안들을 초래하였다. 그 전체가 참조로 포함되는, I.F.Akyldiz, I.F., MC.C. Vuran and O.B. Akan. "A cross layer protocol for wireless sensor networks." Proc. Conference on Information Sciences and Systems (CISS'06) (2006): 1102-1107 (이하, Akyldiz)를 개괄적으로 참조하라. 도 5는 XLM 교차 계층 모듈 대 WSN 계층화된 모델을 예시한다. XLM 교차 계층 모듈은 WSN에서의 전체 에너지 소모를 최적화하고 효율적이고 신뢰가능한 이벤트 통신들을 달성하도록 설계된다. 리소스-제한된 센서 노드들에 대한 단일 교차-계층 모듈은 전통적인 프로토콜 계층 엔티티들을 병합하는 동시에, 분산된 그리고 적응형 동작들을 유지한다. 이 콘텍스트에서 종래의 클러스터링 알고리즘들은 XLM 교차-계층 모듈 내에서 구현된다.

도 6a-6c는 프로토콜 스택 모델들 및 TCP/IP, WSN, 및 WSN 교차 계층 모델에 대한 종래의 클러스터링 기능성의 매핑의 예시적인 예시들이다. 도 4의 WSN 프로토콜 모델에 기초하면, 본원에 개시되는 바와 같은 종래의 클러스터링 기능성은 도 6b에 도시된 바와 같이 전송, 네트워크, 데이터 링크 및 물리 계층들에 매핑하고, 도 4에서의 접속 관리 평면에 매핑될 수 있다. 도시된 WSN 프로토콜 모델이 문헌에서 널리 인지되지만, "관리 평면들"은 저자에 따라 달라지는 경향이 있으며, 표준화되지 않았다. 이들은, 실제로 이 도메인에서 최적화들을 위한 노력을 추진하는 WSN-특정적 작업들의 반영들이다.

도 6a - 도 6c는 TCP/IP와 WSN 프로토콜 모델들 사이의 유사점들을 또한 도시한다. WSN 스택이 클러스터-내 통신들을 위해 사용되고, 따라서 센서들, CH들, BS들, 및 다른 노드들에 의해 지원된다. 일반적으로 WSN은 도 1에 도시된 바와 같이 인터넷과 같은 더 큰 네트워크들에 접속된다. WSN의 일부인, 그러나 동시에 게이트웨이 기능성을 제공하는 노드들(예를 들어, BS, CH)은 듀얼 스택들을 지원하는데, 이는 WSN을 인터넷 프로토콜 계열을 사용하는 네트워크들과 통합한다.

본원에 열거되고(예를 들어, 표 1 - 표 3) 참조 자료에 기술된 종래의 클러스터링 알고리즘들은 다수의 공통 속성들을 가진다. 제1 속성은, 종래의 클러스터링 알고리즘들이 CH 선택을 결정 및 최적화하고, 동시에 라우팅을 결정 및 최적화하기 위해, 클러스터-기반 토폴로지 관리에 대해 설계된다는 것이다. 각각의 알고리즘의 최적화 부분은 리-클러스터링을 제공한다. 일부 알고리즘들은 애그리게이션 및 융합과 같은 클러스터-기반 네트워크-내 데이터 프로세싱을 특정한다.

제2 속성은 종래의 클러스터링 알고리즘들이 이들의 주어진 최적화 목적 내에서 적응적이라는 것이다. 예를 들어, DWEHC에서, CH들은 노드들 사이의 거리의 함수로 고려되는 예상되는 잔여 에너지에 대한 메트릭들을 사용하여 선택된다. 예를 들어, 비통신 작업들에 대해 확대되는 에너지가 더 중요하기 때문에, 이 방식이 비효율적인 것으로 증명되는 경우, 알고리즘은 능력 등급과 같은 추상적 메트릭에 기초하도록 변경될 수 없다. 그 전체가 참조로 포함되는, P. Ding, J. Holliday and A. Celik, "Distributed Energy Efficient Hierarchical Clustering for Wireless Sensor Networks", Proc. The IEEE International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems 2005, Marina Del Rey, CA, (2005), pp. 322-339 (이하, Ding)를 개괄적으로 참조하라. "능력 등급"은 C4SD와 같은 알고리즘들에 의해 사용되는 속성이며, 디바이스 하드웨어 및 펌웨어 능력들과 같은 노드 특성들에 기초한다. 그 전체가 본원에 참조로 포함되는 R. S. Marin-Perianu, J. Scholten, P. J. M. Havinga and P. H. Hartel, "Cluster-based service discovery for heterogeneous wireless sensor networks", International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems, 2008 (이하, Marin-Perianu)를 개괄적으로 참조하라.

제3 속성은 종래의 클러스터링 알고리즘들이 애플리케이션 계층 아래에서 구현되도록 설계된다는 것이다. 일부 프로토콜 설계들의 적응된 WSN은 도 6b에 도시된 바와 같이, 차별화된 애플리케이션 프로토콜 및 서비스 계층들을 제시한다. 애플리케이션 프로토콜 계층은 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(Hypertext Transfer Protocol)(HTTP) 또는 제한된 애플리케이션 프로토콜(Constrained Application Protocol)(CoAP)과 같은 프로토콜들을 사용할 수 있고, 메시징 및 혼잡 제어와 같은 기능들을 가질 수 있다. 서비스 계층(SL)은, 애플리케이션 계층에 서비스들로서 제공되는, 데이터 수집, 디바이스 관리, 보안 등과 같은 기능들을 지원할 수 있다. 다른 모델링 방법론들(예를 들어, XLM 교차-계층 모듈(Akyldiz))은, 도 6c에 도시된 바와 같이, 교차-계층 설계들에서 둘 이상의 계층들로부터의 기능성을 조합한다.

제4 속성은 종래의 클러스터링 알고리즘들이 최적화를 위해 애플리케이션 계층 아래에서 이용가능한 정보를 사용한다는 것이며, 따라서, 서비스 계층(SL) 정보가 이용가능하지 않다. 계층화된 모델의 기능성을 보존하기 위해, 이러한 종래의 클러스터링 알고리즘들은, 정상적으로 네트워크/라우팅 계층인, 자신의 고유한 계층 내에서 이용가능한 정보를 사용하도록 설계된다. 심지어 교차-계층 내 설계들에서, 클러스터링 최적화를 위해 사용되는 정보는 애플리케이션 계층 아래에서 이용가능한 정보이다.

M2M 통신들에서의 서비스 계층

개발 중인 oneM2M 표준(그 전체가 참조로 포함되는 oneM2M-TS-0001 oneM2M Functional Architecture-V-l .6.1)은 도 7에 예시된 바와 같이, 공통 서비스 엔티티(CSE)라 명명되는 서비스 계층을 정의한다. Mca 기준점(111)은 애플리케이션 엔티티(AE)(112)와 인터페이싱한다. Mcc 기준점(113)은 동일한 서비스 제공자 도메인 내의 또 다른 CSE(115)와 인터페이싱하고, Mcc' 기준점(116)은 상이한 서비스 제공자 도메인(117) 내의 또 다른 CSE(미도시됨)와 인터페이싱한다. Mcn 기준점(118)은 기반 네트워크 서비스 엔티티(NSE)(119)와 인터페이싱한다. NSE(119)는 디바이스 관리, 위치 서비스들 및 디바이스 트리거과 같은 기반 네트워크 서비스들을 CSE들에 제공한다. CSE는 "발견" 또는 "데이터 관리 & 리포지토리"와 같은, "공통 서비스 기능(CSF)들"이라 명명되는 다수의 논리적 기능들을 포함한다.

M2M 통신들에서, 서비스 계층(SL)은 M2M 디바이스들과 고객 애플리케이션들 사이의 안전한 종단-대-종단 데이터/제어 교환을 지원함으로써 제3-파티 부가가치 서비스들의 전달을 위한 플랫폼들을 가능하게 하고, 원격 프로비저닝 & 활성화, 인증, 암호화, 접속성 설정, 버퍼링, 동기화, 애그리게이션 및 디바이스 관리를 위한 능력들을 제공하는 것을 목적으로 한다. SL은 기반 네트워크들에 인터페이스들을 제공하고, 예를 들어, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)들을 통해 제3-파티 콘텐츠 제공자들을 통해 액세스되는 서비스 제공자(SP)들에 의해 소유되는 서버들을 사용하여 능력들을 가능하게 할 수 있다.

M2M/IoT 서비스 계층은 구체적으로 M2M/IoT 타입 디바이스들 및 애플리케이션들을 위한 부가-가치 서비스들을 제공하는 것 쪽으로 타겟화된다. ETSI M2M 및 oneM2M과 같은 표준화 기구들은 센서 및 디바이스 네트워크들을 구체적으로 타겟으로 하는 M2M 서비스 계층들을 개발하고 있다. 디바이스 관리(DM)는 부가-가지 서비스들 중에서 펌웨어 및 소프트웨어 관리, 보안 및 액세스 제어, 디바이스 모니터링 및 로깅 등과 같은 이슈들에 대한 해법들을 제공하기 위해 대부분의 SL 플랫폼들에 의해 타겟화된다.

oneM2M 아키텍처는 네트워크 내의 상이한 타입들의 네트워크 노드들(예를 들어, 인프라구조 노드, 중간 노드, 애플리케이션-특정적 노드) 상에서 호스팅될 수 있는 공통 서비스 엔티티(CSE)에 기초한다.

oneM2M RESTful 아키텍처(또한, 리소스 지향 아키텍처 또는 RoA로서 알려짐) 내에서, CSE는 도 8에 도시된 바와 같이, 공통 서비스 기능(CSF)들의 세트의 인스턴스화(instantiation)를 지원한다. CSF 기능성은 생성, 검색, 업데이트 및 삭제와 같은 RESTful 방법들을 통해 조작될 수 있는 표현을 가지는 고유하게 어드레싱가능한 엔티티들인 리소스들을 통해 구현된다. 이러한 리소스들은 유지버설 리소스 식별자(URI)들을 사용하여 어드레싱가능하다. 리소스는 리소스에 관한 관련 정보를 저장하는 속성들의 세트를 지원하고, 자녀 리소스(child resource)(들)라 명명되는 다른 리소스들에 대한 참조들을 포함할 수 있다. 자녀 리소스는 부모 리소스와의 포함 관계를 가지며 그 수명이 부모의 리소스 수명에 의해 제한되는 리소스이다.

oneM2M은 도입되는 RoA 아키텍처 뿐만 아니라 서비스 지향 아키텍처(SoA) 방식을 사용하여 규격들을 제공한다. 그 전체가 참조로 포함되는, Service Component Architecture" oneM2M-TS-0007, oneM2M Service Component Architecture-V-0.6.0를 개괄적으로 참조하라. SoA 아키텍처 개념은 빌딩이 다른 소프트웨어 모듈들에 의해 제공되며 서비스들로서 알려진 기능성을 차단할 때의 고려에 기초한다. 서비스들은 벤더, 제품 도는 기술과는 무관한, 특정된 인터페이스들을 통해 애플리케이션들에 제공된다. oneM2M에서의 CSE(121)의 SoA 표현이 도 9에 도시된다.

배치 관점에서, 도 10은 oneM2M 아키텍처에 의해 지원되는 구성들을 도시한다. oneM2M 아키텍처는 애플리케이션 서비스 노드(ASN), 애플리케이션 전용 노드(ADN), 중간 노드(MN) 및 인프라구조 노드(IN)를 인에이블시킨다. ASN은 하나의 CSE를 포함하고 적어도 하나의 AE를 포함하는 노드이다. 물리적 매핑의 예는 M2M 디바이스에 상주하는 ASN이다. ADN은 적어도 하나의 AE를 포함하며 CSE를 포함하지 않는 노드이다. 물리적 매핑의 예는 제한된 M2M 디바이스에 상주하는 ADN이다. MN은 하나의 CSE를 포함하고, 0개 이상의 AE들을 포함하는 노드이다. MN에 대한 물리적 매핑의 예는 M2M 게이트웨이에 상주하는 MN이다. IN은 하나의 CSE를 포함하고 0개 이상의 AE들을 포함하는 노드이다. IN에 대한 물리적 매핑의 예는 M2M 서비스 인프라구조에 상주하는 IN이다. 또한 비-oneM2M 노드가 존재할 수 있는데, 이는 oneM2M 엔티티들을 포함하지 않는(AE들 또는 CSE들 어느 것도 포함하지 않는) 노드이다. 이러한 노드는, 관리를 포함한, 연동 목적으로 oneM2M 시스템에 부착되는 디바이스들을 나타낸다.

WSN에서의 리프로그래밍

센서 네트워크 배치들은 각각의 개별 노드에 물리적으로 도달해야 할 필요 없이 소프트웨어 및 펌웨어 유지보수를 수행하기 위한 능력을 가지고 설계되어야 한다. 최근 수년 내 모바일 디바이스들의 광범위한 채택은 모바일 디바이스 관리(DM) 분야에서 큰 발전들을 초래했다. 많은 DM 방법들이 모바일 폰들과 같은 리소스 풍부 디바이스들을 다루지만, LWM2M (Marin-Perianu 참조)과 같은 일부 프로토콜들 및 방법들은 제한된 디바이스들에 대한 해법들을 제공한다. 관련된 이슈들은 다른 표준화 기구들에서 활발한 평가 중에 있다. 그 전체가 참조로 포함되는, M. Ersue, D. Romascanu, J. Schonwalder , "Management of Networks with Constrained Devices: Problem Statement and Requirements" IETF Draft, URL: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-ersue-opsawg-coman-probstate-reqs/를 개괄적으로 참조하라. 연구 단체는 또한 멀티-홉 코드 분산 시스템 무선 센서 네트워크들을 타겟으로 하는 방법들에서 특정 관심을 가지고 이러한 방법들을 어드레싱한다. 1) B. Hemappa, B.T. Shylaja, D.H. Manjaiah, B. Rabindranath, "An Energy Efficient Remote Data Collection and Reprogramming of Wireless sensors Networks" International Journal of Computer Trends and Technology, volume 3, Issue 3, 2012 (이하, Hemappa); 및 2) T. Stathopoulos, J. Heidemann, D. Estrin, "A Remote Code Update Mechanism for Wireless Sensor Networks" CENS Technical Report # 30, Center for Embedded Networked Sensing, UCLA, Los Angeles, CA, USA, 2003 (이하, Stathopoulos)를 개괄적으로 참조하라. Hemappa 및 Stathopoullos는 그 전체가 참조로 포함된다.

무선 센서 네트워크(WSN)들에서의 클러스터-기반 토폴로지들은 클러스터 헤드(CH)들을 통해 싱크들 또는 기지국(BS)들로 통신하는 센서들의 그룹들을 사용하며, 다른 것들 중 특히, CH 재할당, 라우팅, 또는 토폴로지 관리를 위해 종래의 클러스터링 알고리즘들에 기초한다.

종래의 클러스터링 프로토콜들은 일반적으로 배치 시간에, 네트워크 모델 및 최적화 목표들을 포함하는 초기 콘텍스트에서 선택되고 구성되도록 설계된다. 그러나 센서 네트워크들은 일반적으로 크고 수명이 길며, 따라서 네트워크 사용, 목적, 토폴로지, 노드 구성 등의 변경을 가지는, 동적 콘텍스트를 가진다. 종래의 클러스터링 알고리즘들이 네트워크 재-조직을 위해 제공되지만, 이들은 정적인 특정 초기 구성(최적화 목적, 네트워크 모델 등)에 기초하여 최적화하도록 선택된다. 그 결과들은, 표 1 내지 표 3에 요약된 문헌들 및 예들에서 도시되는 바와 같이, 많은 성능 이득들이 네트워크 모델들, 클러스터링 프로세스 속성들 및 특정 최적화 목표들과 같은 특정 콘텍스트들 내에서만 각각의 클러스터링 알고리즘에 의해 완전히 달성될 수 있다는 것을 보여주는 것으로 간주될 수 있다. 일단 콘텍스트가 변경되면, 다른 알고리즘들은 배치 또는 애플리케이션의 요구들을 만족시키기에 더 적합할 수 있다.

서비스 계층(SL) 분석들에 기초할 수 있는, 종래의 클러스터링 알고리즘 재선택 및 성능 최적화를 통해, SL이 M2M/IoT SL 플랫폼들에서 WSN들에 대한 클러스터링 관리 능력들을 제공할 수 있는 예시적인 방법들, 시스템들 및 장치들이 본원에 개시된다. 클러스터링 기능성은 각각의 종래의 클러스터링 알고리즘에 의해 사용되는 개별 네트워크 모델 및 최적화 목적들 내에서 채택될 수 있을 뿐만 아니라, 종래의 클러스터링 알고리즘들 자체가 SL 기능성을 사용하여 변경되거나 재구성될 수 있다. 이러한 재-구성들은 WSN 성능이 차선임을 나타내는 분석들에 기초할 수 있고, 매-메시지 기반의 동적 라우팅 결정들에 비교될 때 상당히 더 큰 시간 스케일 내에서 발생할 수 있다.

예에서, 클러스터 정보(예를 들어, 토폴로지)를 유지하고 그것을 서비스 지향 정보와 연관시키기 위한 클러스터 프로파일 레지스트리(CPR) 내의 클러스터 프로파일들이 존재할 수 있다. 또한, 클러스터 프로파일들의 일부로서 클러스터 관리 정책들 및 특수화된 메트릭들(클러스터링 관리 및 성능 최적화들에 전용됨)이 존재할 수 있다.

예에서, SL-기반 분석들 및 로직들과 함께 CPR을 사용하여 종래의 클러스터링을 향상시키는 향상된 클러스터 관리 기능(ECMF)이 존재할 수 있다.

예에서, 단일 클러스터들에 대한 종래의 클러스터링 알고리즘들을 향상시킬 수 있는 ECMF에 대한 클러스터-내 최적화 방법들이 존재할 수 있다. 제1 방법은 클러스터 프로파일들 또는 CPR과 같은 정보를 통해 SL 클러스터에서 관련 정보를 요청하고 유지보수하기 위해 사용될 수 있다. 제2 방법은 자동으로 또는 SP 또는 다른 프롬프트들에 기초하여 종래의 클러스터링 알고리즘 재-선택 또는 최적화를 트리거하기 위해 사용될 수 있다. 제3 방법은 서비스 메트릭들(예를 들어, 비용, 유틸리티, 서비스 리던던시) 또는 서비스 특성들(예를 들어, 질의 타입들, 파라미터들 등)에 기초하여 종래의 클러스터링 알고리즘 선택을 채택하기 위해 사용될 수 있다. 제4 방법은 주어진 또는 새로운 최적화 목적들에 기초하여 종래의 클러스터링 알고리즘 파라미터들(예를 들어, 타이머들 또는 임계치들)을 채택하기 위해 사용될 수 있다.

제5 방법은 클러스터링 정책들 및 메트릭들을 사용하여, 종래의 클러스터링 알고리즘들에 대한 새로운 또는 별도의 클러스터링 최적화 목적들을 도입하기 위한 방식들을 제공하기 위해 사용된다. 예를 들어, 서비스 제공자는 에너지 효율성과 함께 통신 신뢰성과 같은 하이 레벨 요건들을 가질 수 있는데, 이는 목적들의 경쟁을 초래한다. 사용자 인터페이스의 정교화의 레벨에 따라, 하이 레벨 요건들은 전송 지연, 최소 및 최대 데이터 재전송들 등과 같은 몇몇 메트릭들로 변환(translate)될 수 있다. 이러한 메트릭들의 각각의 조합은 차례로 상이한 후보 종래 클러스터링 알고리즘을 초래할 수 있다. 제6 방법은, 새로운 클러스터 성형을 포함한, 클러스터 재구성들을 트리거하기 위해 사용될 수 있다.

예에서, 글로벌, SL-특정적 정보, 및 추가적인 분석들을 사용하여 다수의 SL 인에이블형 클러스터들의 성능을 향상시키는 ECMF에 대한 클러스터-내 최적화 방법들이 존재할 수 있다. 이러한 방법들은 또한 BS들 사이의 클러스터 전달을 위한 절차들을 최적화하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 방법들은 다른 클러스터들과의 통합 및 동일한 SL 내의 클러스터 타입들에 대한 통합된, 교차-계층-기반 플랫폼들을 사용하는 클러스터들에 의해 추가로 사용될 수 있다.

예에서, SL 내의 다른 엔티티들 및 사용자들(예를 들어, 최종 사용자들의 디바이스들 또는 서비스 제공자들)에 대해 이용가능하게 되어, 추가로 인프라구조 도메인 상의 애플리케이션들을 인에이블시키고 사용자 상호작용들을 지원하도록 기술된 방법들 및 그것의 확장들에 기초하는 API들이 존재할 수 있다.

이 요약은 상세한 설명에서 하기에 추가로 설명되는 개념들의 선택을 간략한 형태로 소개하도록 제공된다. 이 요약은 청구되는 발명 대상의 핵심 특징들 또는 중요 특징들을 식별하는 것으로 의도되지도 않고, 그것은 청구되는 발명 대상의 범위를 제한하도록 사용되는 것으로 의도되지도 않는다. 또한, 청구되는 발명 대상은 이 개시내용의 임의의 부분에 주지된 임의의 또는 모든 단점들을 해소하는 제한들로 한정되지 않는다.

첨부 도면들과 함께 예로써 주어지는 후속하는 기재로부터 더 상세한 이해가 이루어질 수 있다.
도 1은 예시적인 센서 네트워크 아키텍처를 예시한다.
도 2a는 평탄한 그리고 클러스터-기반 계층전 WSN 토폴로지들을 예시한다.
도 2b는 평탄한 그리고 클러스터-기반 계층전 WSN 토폴로지들을 예시한다.
도 3은 CH, BS 및 노드들과 같은 엘리먼트들을 포함하는 또 다른 예시적인 클러스터를 예시한다.
도 4는 작업, 접속 및 전력 관리를 제공하는 것에 초점을 둔 수직/기능적 평면들의 도해를 예시한다.
도 5는 XLM 교차 계층 모듈 대 WSN 계층화된 모델을 예시한다.
도 6a는 도 6b 및 도 6c와 함께 TCP/IP, WSN, 및 WSN 교차 계층에 대한 종래의 클러스터링 기능성의 프로토콜 스택 모델 및 매핑을 예시한다.
도 6b는 도 6a 및 도 6c와 함께 TCP/IP, WSN, 및 WSN 교차 계층에 대한 종래의 클러스터링 기능성의 프로토콜 스택 모델 및 매핑을 예시한다.
도 6c는 도 6a 및 도 6b와 함께 TCP/IP, WSN, 및 WSN 교차 계층에 대한 종래의 클러스터링 기능성의 프로토콜 스택 모델 및 매핑을 예시한다.
도 7은 공통 서비스 엔티티라 명명되는 서비스 계층을 정의하는 oneM2M 표준을 예시한다.
도 8은 oneM2M RESTful 아키텍처를 예시한다.
도 9는 oneM2M에서 CSE의 SoA 표현을 예시한다.
도 10은 oneM2M 아키텍처에 의해 지원되는 구성들을 예시한다.
도 11은 예시적인 클러스터-기반 센서 네트워크를 예시한다.
도 12는 향상된 클러스터링 기능성을 가지는 예시적인 무선 센서 네트워크(WSN)를 예시한다.
도 13a는 서비스 계층과 함께 구현될 수 있는, ECMF의 예를 예시한다.
도 13b는 서비스 계층과 함께 구현될 수 있는, ECMF의 예를 예시한다.
도 14는 ECMF들과 CPR들, 뿐만 아니라 다른 SL들 사이의 예시적인 논리적 상호작용을 예시한다.
도 15는 클러스터 프로파일 등록을 위한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다.
도 16은 CPR에 질의하기 위한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다.
도 17은 CPR로부터의 정보의 질의에 대한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다.
도 18은 ES와의 상호작용들에 대한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다.
도 19는 연관된 CPR 상호작용들을 도시하는 SL과의 예시적인 ECMF 상호작용들을 예시한다.
도 20은 예시적인 클러스터-내 관리 절차를 예시한다.
도 21은 예시적인 클러스터-간 관리 절차를 예시한다.
도 22는 oneM2M 기능 아키텍처 내의 ECMF 및 CPR 기능들의 예시적인 위치들을 예시한다.
도 23은 oneM2M 기능 아키텍처 내의 ECMF 및 CPR 기능들의 예시적인 위치들을 예시한다.
도 24는 현재 oneM2M RoA 아키텍처에 기초하여 개시된 클러스터링 관리를 구현하기 위한 일 예를 예시한다.
도 25는 클러스터 프로파일들을 기술하기 위해 oneM2M RESTful 내에서 사용될 수 있는 리소스들을 예시한다.
도 26은 현재 oneM2M SoA 아키텍처에 기초한 예시적인 클러스터 관리를 예시한다.
도 27은 본원에 논의되는 방법들 및 시스템들에 기초하여 생성될 수 있는 예시적인 디스플레이를 예시한다.
도 28은 본원에 논의되는 방법들 및 시스템들에 기초하여 생성될 수 있는 예시적인 디스플레이를 예시한다.
도 29a는 개시된 발명 대상이 구현될 수 있는 예시적인 머신-대-머신(M2M) 또는 사물 인터넷(Internet of Things)(IoT) 통신 시스템을 예시한다.
도 29b는 도 29a에 예시된 M2M / IoT 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 예시적인 아키텍처를 예시한다.
도 29c는 도 29a에 예시된 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 예시적인 M2M / IoT 단말 또는 게이트웨이 디바이스를 예시한다.
도 29d는 도 29a의 통신 시스템의 양태들이 실시될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 시스템을 예시한다.

표 1, 표 2 및 표 3에서의 알고리즘들은 종래의 클러스터링 알고리즘들이며, Zheng, Singh, Arboleda, 및 Abbasi에 의해 인용되는 참조문헌들에 기술된다. 본원에 참조되는 특정 예들은 다른 것들 중 특히 LEACH, TEEN, 및 APTEEN이다. 이 개시내용은 각각의 개별 알고리즘의 상세항목들 보다는, 표 1, 표 2 및 표 3에 상세화된 비교 결과들을 다룬다. 최신 기술(the state of the art)이 주어지면, 이 개시내용은 적절한 리프로그래밍 방법들이 WSN을 통합한 M2M 서비스 플랫폼들의 콘텍스트에서 이용가능하다고 가정한다. 이러한 방법들은 단지 CH 및 BS가 아니라, WSN 리소스 제한 노드들에 적용할 수 있다.

M2M 서비스 계층 플랫폼 방법들에 의해 제공되는 디바이스 관리(DM) 서비스들은 또한 "리프로그래밍"이라 지칭되는 펌웨어/소프트웨어 업데이트 방법들에 대한 해법들을 제공한다. 리프로그래밍을 위해 사용되는 일부 하이-레벨 방법들은 다른 관리 기능들에 의해 사용되는 것과 동일하거나 유사할 있고, 따라서 WSN에서의 펌웨어 업데이트들의 콘텍스트에서, "DM" 및 "리프로그래밍" 방법들은 상호교환가능하게 사용될 수 있다. 그러나, BS와 같은 SL 인에이블형 노드에서 사용되는 업데이트 방법이 LWM2M 서버에 의해 제공될 수 있지만, BS에 의한 그리고 CH를 통한, 리소스 제한된 노드들의 리-프로그래밍은 본원에 참조되는 것과 같은 원격 코드 업데이트 메커니즘들을 통해 제공될 수 있다. Stathopoulos를 참조하라. 원격 코드 업데이트 메커니즘들의 예들은 크로스보우 네트워크 프로그래밍(XNP) 및 멀티-홉 오버 디 에어 프로그래밍(multi-hop over the air programming)(MOAP) 뿐만 아니라 Stathopoulos에서 발견되는 Deluge 및 CORD를 포함한다.

종래의 클러스터링 프로토콜들은 일반적으로, 배치 시간에서, 네트워크 모델 및 최적화 목표들을 포함하는 초기 콘텍스트에 기초하여 선택되고 구성되도록 설계된다. 센서 네트워크들은 크고 수명이 길 수 있고 따라서 네트워크 사용 또는 목적, 토폴로지, 노드 구성 등의 변경을 가지는, 동적 콘텍스트를 가질 수 있다. 종래의 클러스터링 알고리즘들은 네트워크 재-구성을 제공하지만, 정적인 특정 초기 구성(최적화 목적, 네트워크 모델 등)에 기초하여 최적화하도록 선택된다. 다른 것들 중 특히 클러스터링 알고리즘들의 재선택 및 후속적인 구현 및 성능 최적화를 위한 방법들, 시스템들 및 장치들이 본원에 개시된다.

주목: 하기의 사용 경우들에 대해 그리고 이 문서 전반에 걸쳐 일반적으로, 용어 사용자 및 사용자/SP는 개선된 클러스터링 성능을 달성하는데 관심이 있는 임의의 이해당사자들에 대해 상호교환가능하게 사용된다. 소개된 기능들과의 이들의 상호작용들이 서비스 계층 내에서 특수화된 API들을 통해 제공된다. 임의의 다중-사용자 액세스가 SL 내에서 중재되며 그것이 이 문서의 범위 내에 있지 않다고 가정된다.

아래는 개시된 발명 대상에 대한 추가적인 콘텍스트를 제공하는 시나리오이다. 도 11은 예시적인 클러스터-기반 센서 네트워크를 예시한다. 공장 구내 주위의 센서들이 도 11에서의 존(140)을 형성하며, 네트워크가 주기적 사용자 질의들(예를 들어, 주변 온도 평균들만을 추적하는 것)에 응답하도록 초기에 설정하는 시나리오를 고려한다. 시스템은 사전 방식이라 알려진 것에 기초하여 초기에 구성된다. 예를 들어, 존(140)의 센서 노드들은 주기적으로 스위치 온되고, 환경을 감지하고, 데이터의 미리-정의된 세트를 BS(134)의 CPR(136)에 규칙적으로 송신하는데, 사용자의 디바이스가 이에 질의할 수 있다. 주기적 질의 구성으로부터 초래되는 측정 보고 요건들에 기초하여 노드들은 종래의 사전 클러스터링 프로토콜(예를 들어, LEACH)을 이용하여 초기에 구성되어, 클러스터-기반 센서 네트워크를 초래한다. 추가적인 콘텍스트에 대해, WSN이 전력-효율적일 것이라는 기본적인(underlying) 예상이 존재한다는 것이 이해되어야 하며; 그렇지 않은 경우, 모든 것이 항상 온 상태일 수 있다.

초기 구성 이후(예를 들어, 시간 T1에서), 환경적 조건들이 새로운 제조 프로세스들에 크게 영향을 준다고 결정될 수 있고, 따라서 새로운 동작 요건들 또는 다른 사용들이 다음: 1) 특정 날개에서의 온도가 제1 임계치 미만이 되는 경우 알람을 송신하고; 2) 마지막 3시간에 걸친 특정 사분면(quadrant) 내의 평균 온도를 검색하고; 3) 다음 3시간 동안 온도가 임계치 B를 넘어가는지를 보고하고; 또는 4) 지난 3시간 내에 임계치(A)와 임계치(B) 사이의 온도를 가지는 영역들을 보고하는 것과 같은 질의들에 대해 공장에서 개발된다.

시간 T1에서 LEACH에 기초한 원래의 사전 설정은, 데이터가 종종 (심지어 변경되지 않은 조건들 하에서) 전송되고, 임계치 정보가 BS(134)의 CPR(136)로부터 추출될 필요가 있기 때문에 훨씬 덜 효율적이게 된다. 반응 방식이 시간 T1에서 사용되는 경우, 센서들은 (미리-설정된 임계치에 기초하여) 감지된 속성의 값들에서의 급격한 변경들을 감지하도록 구성될 것이지만, 시간 임계치 데이터에 관한 질의들에 대한 수용불가능한 지연들이 존재할 수 있다. APTEEN와 같은 하이브리드 종래의 클러스터링 프로토콜은, 바람직하게는 시간 T1 이후에 더 양호하게 수행된다. APTEEN에 대해, 그 전체가 참조로 포함되는, A. Manjeshwar and D.P. Agrawal. "APTEEN: a hybrid protocol for efficient routing and comprehensive information retrieval in wireless sensor networks." Proceedings of the 2nd International Workshop on Parallel and Distributed Computing Issues in Wireless Networks and Mobile computing (2002): 48, (이하, Manjeshwar)를 개괄적으로 참조하라. 이 경우, 데이터 분석들이 종래의 클러스터링 프로토콜을 변경하기 위해 사용될 수 있다. 데이터 분석들은 임계치들 및 타이머들과 같은 알고리즘 파라미터들, 뿐만 아니라 센서 네트워크의 전체 재-구성에 대한 가장 앙호한 설정들을 결정하는 것을 보조할 수 있다. 정상적으로, 분석들 및 재-구성은 최적화들을 제공하도록 상호작용하지 않는 다른 기능들로서 구현된다.

이 시나리오에서, 종래의 클러스터링 알고리즘들이 센서 네트워크들, 애플리케이션 필요성들, 또는 외부 조건들에서의 변경들에서의 변경들을 가지고 차선적일 수 있다. 종래의 해법들을 이용하여, 초기에 구성된 것과는 상이한 알고리즘들(또는 파라미터들)을 사용하기 위해 클러스터 최적화들을 인에이블시키기 위한 효율적 방법들이 부족하다.

도 11에 관한 시나리오를 계속하면, 추후 시간(T2)에서, 인접한 산업 캠퍼스는 존(140)에 의해 사용되는 SL 플랫폼과 통합되는, 존(146) 내의 센서 네트워크를 가진다. 존(140) 및 존(146)은 일부 유사한 센서들(예를 들어, 대기압 센서들)을 포함할 수 있다. 종래의 클러스터링 알고리즘 선택들에 관해, 개별 클러스터들이 최적화되더라도, 대기압 센서들 사이의 정보 리던던시는 불필요한 보고를 감소시키기 위해 이용되지 않을 수도 있다. 존(141) 및 존(146)을 포함하는 전체 통합 네트워크의 추가적인 최적화를 위한 기회가 존재한다. 본원에 논의된 바와 같이, 서비스 계층(SL)은 센서 네트워크 관련 정보를 수집 및 분석하고, 클러스터들 내에서의 최적의 기능성을 결정하기 위한 분석들을 사용하도록 위치된다. 본원에 논의된 방법들은 SL의 사용을 가능하게 하여, 예를 들어, 조정된 방식으로 다수의 클러스터들의 기능성을 최적화한다.

종래의 클러스터링 기능성을 보조하는 서비스 계층 향상 클러스터링(SLEC) 기능성이 개시된다. SLEC 기능성은, 인프라구조 노드에 대해 필요하거나 가능한 향상들이, 예를 들어, 또 다른 디바이스 상의 구현을 위해 필요하거나 가능한 향상들과는 상이할 수 있음에 따라, 그것이 구현되는 노드에 기초하여 차별화될 수 있다.

전통적인 프로토콜 스택들의 하위 계층들에서 종래의 클러스터링 알고리즘들에 의해 제공되는 로직에 더하여, 클러스터들 및 서브-클러스터들의 관리 시 SL 로직을 제공할 수 있는 향상된 클러스터 관리 기능(ECMF)이 또한 개시된다. ECMF 기능성은 클러스터-내 관리 또는 클러스터-간 관리를 위해 제공될 수 있다. 추가로, 비-서비스 관련 정보(예를 들어, 디바이스 특성들, 토폴로지 등) 뿐만 아니라, 클러스터들 내에서 관리되는 센서 네트워크들의 서비스-관련 콘텍스트를 기술하는 클러스터 프로파일들이다. 개시된 바와 같은 클러스터 프로파일 레지스트리(CPR)는 클러스터 프로파일들을 관리하는 M2M 서비스 계층 내의 논리적 기능일 수 있다.

도 12는 향상된 클러스터링 기능성을 가지는 예시적인 무선 센서 네트워크(WSN)를 예시한다. 도 12에서, 인프라구조 노드(IN)(131)는 ECMF(132) 및 CPR(133)를 포함한다. IN(131)는 BS(134) 및 BS(137)와 통신상으로 접속된다. BS(134)는 ECMF(135) 및 CPR(136)를 포함한다. BS(134)는 CH(141) 및 CH(143)와의 접속들을 포함하는, 존(140)과 통신상으로 접속된다. CH(141)는 ECMF(142)를 포함하고, 노드(145)와 같은 복수의 노드들과 통신상으로 접속된다. CH(143)는 ECMF(144)를 포함하고, 노드(150) 및 CH(154)와 가은 복수의 노드들과 통신상으로 접속된다. BS(137)는 ECMF(138) 및 CPR(139)를 포함한다. BS(137)는, CH(148) 및 CH(149)와의 접속들을 포함하는, 존(146)과 통신상으로 접속된다. CH(148)는 ECMF(155)를 포함하고, CH(147)는 ECMF(156)을 포함한다.

ECMF(예를 들어, ECMF(132), ECMF(144) 등)는 클러스터들(예를 들어, 존(140)) 및 서브-클러스터들(예를 들어, 클러스터(152) 또는 클러스터(153)), 뿐만 아니라, 하위 계층들(예를 들어, 도 4 또는 도 6a에 도시된 바와 같이 애플리케이션 계층 또는 SL 아래의 계층들) 내에서 종래의 클러스터링 알고리즘들(예를 들어, 표 1의 알고리즘들 등)에 의해 제공되는 종래의 로직을 관리한다. 본원에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, ECMF(144)는, 예를 들어, 클러스터(153)를 CPR(136)에 등록하고 등록의 결과로서 CPR(136) 내에서 생성되는 클러스터(153)와 연관되는 클러스터 프로파일(미도시됨)에 대한 액세스 제어 정보를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, ECMF(144)는 클러스터(153)와 연관된 클러스터 프로파일의 파라미터들을 업데이트하기 위해 사용될 수 있다.

도 13a 및 도 13b는 서비스 계층과 함께 구현될 수 있는, ECMF의 예들을 예시한다. 도 13a 및 도 13b는 또한 ECMF의 종래의 클러스터링 알고리즘들과의 가능한 상호작용들을 예시한다. 도 13a에서, ECMF(135)는 종래의 프로토콜 스택 계층화 모델에 따르는 SL의 함수로서 구현된다. 따라서, EMCF(135)는 아래 계층들을 사용하여 위의 계층(애플리케이션)에 서비스들을 제공한다. 도 13a에서, ECMF(135)는 종래의 클러스터링 기능성을 최적화하기 위한 하위 계층들을 리프로그래밍하기 위한 명령어들을 제공하지만, 하위 계층들은 ECMF(135)와는 무관하게 기능한다. 예를 들어, 종래의 클러스터링 알고리즘들(예를 들어, 표 1 - 표 3 또는 아직 개발되지 않은 유사한 알고리즘들)은 이 경우, 하위층들 내에서, 수정들 없이 구현될 수 있다.

도 13b에서, ECMF(144)는 교차 계층 구현예들에 대해 특수화된 플랫폼들에 대해 하위 계층들에서 구현되는 종래의 클러스터링 기능성과 통합된다. 그 전체가 참조로 포함되는 J. Marron, 등 공저, "TinyCubus: a flexible and adaptive framework sensor networks." Proceedings of the Second European Workshop on Wireless Sensor Networks (2005): 278-289 (이하, Marron)를 개괄적으로 참조하라. Marron은 가장 큰 최적화를 제공하기 위해 계층들을 통합할 수 있다는 아이디어를 지원한다. 따라서, 더 이상의 수평 하위 계층들(예를 들어, 물리, MAC, 전송)은 존재하지 않지만, 대신 단 하나의 교차-계층 모듈이 존재한다. 이는 종래의 알고리즘들 중 하나가 ECMF 기능성을 가지고 향상되거나, 또는 완전히 새로운 알고리즘이 종래의 클러스터링 기능성(CH 선택/재-선택, 라우팅, 토폴로지 관리) 및 ECMF 기능성 모두를 제공하도록 설계되는 경우일 수 있다. 이것은 하위 계층들 및 SL-레벨 기능성을 포함하는 사실상 새로운 교차-계층 알고리즘들을 생성한다. 계층들 간의 클러스터링 관리 관련 데이터 교환들은 다양한 방식들: 로컬 함수 호출들, 재-구성들, 통합 프로토콜들 등으로 구현될 수 있다.

ECMF들(예를 들어, ECMF(132), ECMF(144), ECMF(156) 등)은 클러스터-내 관리에 대해서 뿐만 아니라 클러스터-내 관리를 위해 제공될 수 있다. 클러스터-내 관리에 관해, ECMF(135)는 CH 또는 BS와 같은 클러스터 조정 역할을 가지는 노드들 상에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 12에 관해, ECMF(142) 및 ECMF(144)는 CH 역할을 가지는 노드들에서 상주하며, 클러스터-내 관리를 제공할 수 있다. ECMF(142) 및 ECMF(144)는, 예를 들어, 각자의 클러스터(152) 및 클러스터(153)에 관한 관련 정보를 유지하는 역할을 하고, 따라서, 시간(T1)에서(도 11에 관해 논의된 바와 같이) 존(140) 내의 클러스터(152) 및 클러스터(153)에 의해 사용되는 종래의 클러스터링 알고리즘은 하나 이상의 최적화 목적들의 관점에서 성능을 최적화하기 위해 재구성된다(예를 들어, 전체적으로, 임계 통신 지연, 임계 메모리 사용, 임계 프로세싱 성능 메트릭 등으로 간주될 때 디바이스들의 클러스터에 의한 임계 에너지 소모). 이 기능성을 가능하게 하는 방법들에 대한 보다 상세한 내용이 하기에 있다. ECMF 기능성은 증가한 계산상의 기능 레벨들(예를 들어, 요구되는 에너지, 통신들, 메모리 또는 프로세싱에서)을 지원할 수 있는 노드들 상에서 일반적으로 구현된다.

클러스터-내 관리를 제공하기 위해, ECMF는 BS 노드들(예를 들어, BS(134)) 상의 SL에 상주할 수 있거나 또는 클러스터 밖의 별도의 노드들(미도시됨)에 상주할 수 있고; 여기서 클러스터-내 관리 기능성은 클러스터-내 관리 기능성에 대한 향상 또는 독립적 기능으로서 구현될 수 있다. 기재의 용이함을 위해, 아래의 ECMF에 대한 참조가 배치에 의해 요구되는 기능성의 특정 레벨을 가진다고 가정된다. 도 12에 대해 계속 참조하면, BS(134) 및 BS(137) 상에 상주하는 ECMF(135) 및 ECMF(138)는, 각자, 이들 각각이 조정하는 클러스터들에 관한 관련 정보를 유지보수하는 역할을 할 수 있다. CPR(133)는 IN(133)에서 중앙화되고 위치확인되는 것으로 고려될 수 있지만, 도시된 바와 같이, BS(134) 및 BS(137)는 로컬 CPR(예를 들어, CPR(136) 및 CPR(139)) 및 국부적으로 관련된 프로파일들을 포함할 수 있다. 일부 메트릭들 및 토폴로지 업데이트들은 주기적으로, 예를 들어, 스냅샷들, 평균들 등으로서, CPR(133)(중앙 CPR)에 송신될 수 있다. 예를 들어, IN(131) 내의 ECMF(132)는, 시간(T2) 이후(도 11에 관해 논의되는 바와 같이) 존(140) 및 존(146)으로부터 획득되는 중복 측정들을 검출할 수 있고, 센서 스케줄링은 변경될 수 있다(예를 들어, 리던던트 센서들로부터의 보고들이 대안적으로 스케줄링된다).

본원에 더 상세히 논의되는 바와 같이, CPR(예를 들어, CPR(133), CPR(136) 등)은 클러스터 프로파일들 및 다른 서비스들 및 리소스들에 대한 연관된 매핑들을 관리하는 논리적 기능이다. 구현예에 따라, 서비스 제공자(SP)의 네트워크는, 예를 들어, 그것의 도메인 내의 하나 이상의 CPR들을 사용할 수 있고, CPR은 SP들 사이에서 공유될 수 있거나, 또는 CPR 기능성은 노드들 사이에 분산되거나 다른 논리적 기능들과 통합될 수 있다. 예를 들어, CH(141)는 ECMF(142)가 클러스터-내 관리만을 제공하는 노드일 수 있다. CPR(136)는 ECMF(135)에 의해 액세스가능한, BS(134)에 대해 국부적일 수 있고, 조정된 클러스터(140)의 프로파일만을 포함하도록 구현될 수 있다. 상이한 구현예에서, CPR(136)의 일부분만이 ECMF(135)에 대해 국부적일 수 있고, 나머지는 상이한 엔티티(예를 들어, IN(131))에 상주하며, 필요한 경우 ECMF(135)에 의해 액세스된다.

도 14는 ECMF들과 CPR들, 뿐만 아니라 다른 SL들 사이의 예시적인 논리적 상호작용(예를 들어, 인에이블링 서비스)을 예시한다. 인에이블링 서비스들(ES)은 SL들에 대해 액세스가능하고, 플랫폼 내의 어디에나 위치될 수 있다. 이 개시내용에 대해, 용어 "인에이블링 서비스들"(ES)은 위치, 시맨틱, 분석과 같은 서비스 또는 SL 내의 클러스터링 향상들을 위해 조정될 수 있는 디바이스 관리와 같은 기능성에 대한 용어이다.

표 4는 CPR(예를 들어, CPR(133))에 의해 제공될 수 있고 클러스터 프로파일에서 고려될 수 있는 예시적인 정보를 예시한다. CPR(133)은 후속하는 일반적 카테고리들(예를 들어, 표 5에서): 다른 것들 중 특히, 설명, 정책, 인리치먼트(enrichment), 토폴로지 및 메트릭들 내에서 정보를 제공할 수 있다. 본원에 제공되는 예들에서의 파라미터들 중 일부는 단일 엔트리들보다는, 외부 리소스들에 대한 전체 리스트들, 데이터베이스들, 또는 링크들을 반영한다. 전체 리스트들의 예(몇몇 파라미터들의 리스트들)는 토폴로지를 나타내기 위한 정렬된 리스트들 중의 리스트일 수 있다(서브-리스트들을 포함함). 각각의 서브-리스트는 제1 엔트리가 CH인 클러스터 내의 노드들을 포함할 수 있다. 외부 리소스들에 대한 링크들의 예는 각각의 엔트리가 위치에 관한 정보, 시맨틱 등을 포함하는 하나 이상의 서버들에 대한 링크인 경우일 수 있다. 파라미터들의 카테고리들 및 프로파일 서브타입들은 기재의 용이함을 위해 분리되고, 카테고리화는 강제적인 것은 아니다. 파라미터들의 사용은 구현 선택들에 기초할 수 있다. 각각의 카테고리에 관한 추가적인 상세항목들이 하기에서 발견된다.

설명 카테고리에 관해, 그것은 일반적으로 클러스터를 정의하고 식별하는 파라미터들을 포함한다. 조성에 대한 것을 예외로 하고, 대부분의 설명 파라미터들이 클러스터링 프로세스에서 이용가능하거나 조기에 설정되고, CPR(133)에 등록할 시에 이용가능해야 한다. 일부는 재-구성들을 위해 이용가능할 수 있지만(소유자, 명칭 등), 대부분은 다소 정적인 경향이 있다. 이 카테고리는 노드들에 의해 공급되는 보안 파라미터들(예를 들어, 액세스 제어 리스트 - ACL) 또는 서비스들을 포함할 수 있지만, 이들은 정책 카테고리 내에서 고려될 수 있다. 클러스터 프로파일은 센서 네트워크를 유지보수하거나 최적화할 시의 이해당사자인 사용자에 의해 정상적으로 재구성된다. 파라미터들은 클러스터의 수명에 걸쳐 구성되고 재-구성될 수 있지만, 다소 정적인 경향이 있다. 표 5는 클러스터 설명 카테고리에 대한 예시적인 파라미터들을 제공한다.

정책 카테고리에 관해, 그것은 클러스터가 어떻게 사용되거나 구성되어야 하는지를 설명할 수 있는 파라미터들을 포함한다. 표 6은 정책 카테고리에 대한 예시적인 파라미터들을 제공한다. 알고리즘 선택시 고려되어야 할 클러스터링 알고리즘 최적화 목표들 또는 노드 특성들(예를 들어, 이동도, 데이터 레이트들, 및 제약들)과 같은, 클러스터링 알고리즘의 선택을 설명하거나 결정하는 핵심 파라미터들 중 다수가 이 카테고리에 포함된다. 이러한 파라미터들은 사용자에 의해 구성될 수 있다. 파라미터들은 클러스터의 수명 전반에 걸쳐 구성되고 재구성될 수 있지만, 다른 파라미터들(예를 들어, 토폴로지)보다 일반적으로 덜 동적이다. 다른 카테고리들에 대해 본원에서 적용가능한 바와 같이, 정책은 다른 것들 중 특히, 유사한 WSN, 하루 중 시간, 및 센서들의 타입과 같은, 이력 정보에 기초하여 자동으로 설정될 수 있다.

알고리즘 선택의 목적, CH의 역할이 할당되는 방식은 고정된 CH 역할들, CH들의 리스트 내의 설정된 회전, CH들의 랜덤 선택 등과 같은 특정 카테고리에 제한될 수 있다. 예를 들어, 도 12의 CH들 중 일부 또는 모두는 배터리 파워링되기보다는 플러그인되는 노드들일 수 있다. 따라서, 클러스터 구성에서, 이들은 지원할 전력 및 통신의 양이 이슈가 아닐 수 있기 때문에 CH 노드로서 고정되도록 할당된다. 따라서, 전력은 더 일반적으로(예를 들어, 나머지 배터리 수명 또는 예상되는 배터리 수명) CH를 선택할 시의 인자일 수 있다. CH 역할들은 통신 부담을 확산시키기 위해 랜덤으로(최소 기준이 만족되는 경우) 할당될 수 있다. 도 12에서, 랜덤 선택을 사용하는 LEACH가 사용되는 경우, 최소 기준을 만족시키는 임의의 노드는 CH가 될 수 있다.

에너지 효율성의 레벨, 네트워크 수명, 잔여 에너지 등과 같은 최적화 목적들(예를 들어, 파라미터 availableOptimizationGoals)이 특정될 수 있다. 이러한 파라미터들은 클러스터를 정의하는 다른 파라미터들과 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, CH을 선택하기 위해 또는 알고리즘을 선택하기 위해 차례로 사용되는, 성능을 측정하기 위해 사용된다. (알고리즘 내에서) CH를 선택하기 위해 사용되는 수단은 알고리즘을 선택하기 위한 수단과는 상이할 수 있다는 것에 유의한다. 예를 들어, CH들은 단순히 이들이 임계 잔여 에너지에 도달할 때 가장 높은 잔여 에너지를 가지는 노드로 변경할 수 있다. 알고리즘은 네트워크 수명이 최적화되지 않고 너무 많은 노드들이 너무 빨리 사장될 때 변경될 수 있다. 클러스터를 정의하는 다른 파라미터들: (서브)클러스터 당 노드들의 수, 최대 메시지 지연 등, 심지어 파라미터들은 위치와 같은 "인리치먼트" 카테고리를 형성한다. 예를 들어, 특정 정책들(최적화 목적들을 포함함)은 클러스터의 위치에 종속적일 수 있다.

정책 카테고리의 파라미터들은 SL 향상된 클러스터 관리의 인에이블을 허용하고, ECMF에 의해 중앙화된 또는 분산된 CPR들에 국부적으로 저장될 수 있다. 파라미터들의 예들이 후속한다. 에너지 효율성은 메시지 당 최대 에너지, 시간 단위당 노드 당 소모되는 최대 에너지, 시간 단위 당 클러스터 당 소모될 최대 에너지 등과 같이, 여러 방식들로 임계치에 의해 정의될 수 있다. 네트워크 수명은 제1 노드가 사장되기 전의 최소 시간, 다수의 노드들이 어떠한 이웃들과도 분리되지 않게 되기 전의 최소 시간 등에 의해 정의될 수 있다. 잔여 에너지는 노드가 클러스터 헤드인 최소 잔여 에너지, CH의 최소/최대 수, 지연 등과 같이, 동시에 사용될 번호들의 세트가 주어짐에 따라 정의될 수 있다. 또 다른 양태에서, 잔여 에너지는 재구성을 트리거하기 위한 노드 당 최소 잔여 에너지에 대한 단일 임계치, 또는 재구성을 트리거하기 위해 모든 노드들에서의 최소 잔여 에너지의 단일 임계치일 수 있다.

인리치먼트 카테고리에 대해, 그것은 클러스터와 연관된 정보를 풍부하게 하고 국부적으로 저장될 수 있거나 또는 ES들(예를 들어, 위치, 시맨틱들, 또는 분석 서버들)로서 외부적으로 제공될 수 있는 파라미터들을 포함한다. 표 7은 인리치먼트 카테고리에 관해 예시적인 파라미터들을 제공한다. 연관된 ES에 대한 링크들(예를 들어, URI 또는 리소스에 대한 다른 참조)은 클러스터 프로파일의 구성의 일부로서 제공될 수 있다. 인리치먼트 카테고리의 파라미터들은 클러스터의 수명 전반에 걸쳐 ES에 의해 직접 업데이트될 수 있다. 이러한 파라미터들은 사용자에 의해 구성될 수 있다. 인리치먼트 연관 파라미터들은 클러스터의 수명 전반에 걸쳐 구성 및 재-구성될 수 있지만, 다른 프로파일 파라미터들(예를 들어, 토폴로지 프로파일 파라미터)보다 덜 동적인 경향이 있다.

토폴로지 카테고리에 대해, 그것은 클러스터의 계층적 구조를 설명하기 위해 사용될 수 있고 선택된 클러스터링 알고리즘에 의해 일반적으로 영향을 받는 파라미터들을 포함한다. 표 8은 토폴로지 카테고리에 대한 예시적인 파라미터들을 제공한다. 다양한 상세항목의 레벨들이 클러스터 토폴로지를 설명하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, CH에 의한 노드들의 그래프 표현 또는 리스트들이 주어질 수 있거나, 또는 토폴로지는 모든 종단 노드들을 포함할 수 있거나 또는 CH 레벨에서만 설명될 수 있다. 위치 정보는 이용가능하거나 관련될 수 있거나 또는 그렇지 않을 수 있고, 또는 ES 상에 대신 위치될 수 있다.

토폴로지 관련 파라미터들(예를 들어 clusterNofMembers , currentClustering 알고리즘)은 사용자에 의해 초기에 구성될 수 있다. 그러나, 이러한 파라미터들은 ECMF(예를 들어, ECMF(142)) 내의 최적화 로직의 결과로서 업데이트될 것으로 예상된다. 예를 들어, 새로운 종래의 클러스터링 알고리즘의 선택 시(예를 들어, LEACH 대신 APTEEN), currentClusteringAlgorithm은 변경, 뿐만 아니라, currentOptimizationGoal, candidateAlgorithmList 및 algorithmRankingList를 반영하도록 업데이트된다. 리-프로그래밍에 의한 클러스터 재구성 이후, 토폴로지의 노드들은 변경할 가능성이 있고, 따라서, ECMF(142)는 새로운 구성 및 토폴로지에 대응하도록 subClusterList , parentClusterlD 등을 업데이트할 수 있다. 토폴로지 관련 파라미터들은 하위 또는 상위 계층들에서 정의되거나 사용될 수 있는 속성들에 기초한다. 예를 들어, 본원에서 논의된 바와 같이, 토폴로지 관련 파라미터들은 SL 레벨에 있을 수 있는데, 이는 SL 향상된 클러스터링 기능성을 인에이블시킬 수 있다.

메트릭 카테고리 내의 파라미터들에 대해, 그것은 클러스터들, ES로부터 획득되는, 또는 클러스터링 알고리즘의 실행 동안 유도되는 파라미터들을 포함한다. 표 9는 메트릭 카테고리 내의 예시적인 파라미터들을 제공한다. 메트릭 파라미터들은 일반적으로 알고리즘의 효율성 또는 요구되는 임의의 최적화들을 결정할 시에 결정 로직에 대해 일반적으로 사용된다. 메트릭 파라미터들은 클러스터 노드들로부터의 또는 클러스터 노드들에 대한 정보를 반영하는 동적 파라미터들로 간주될 수 있다. 메트릭 파라미터들은 ECMF에 의해 사용되는 최적화를 위한 미가공(raw) 데이터를 제공한다. 이러한 파라미터들은, 클러스터 상태의 완전한 뷰를 생성하기 위해, ES들에 의해 제공되는 외부 파라미터들과 함께 이 로직 내에서 사용될 수 있다.

클러스터 프로파일(예를 들어, 표 4 - ID 1 행)은 배치 사용 경우 시나리오에 기초하여 본원에 기술되는 파라미터들의 전부 또는 일부(예를 들어, 표 4 내지 표 9)를 포함할 수 있다. 파라미터들의 상이한 카테고리들의 사용시 변경들이 주어지면, 프로파일의 일부들은 SL에 걸쳐 상이한 엔티티들에 저장될 수 있다.

예에서, 클러스터(예를 들어, 클러스터(152))의 프로파일의 토폴로지 및 메트릭 파라미터들은, 특히 정보의 다수가 센서 노드들로부터 수집될 수 있을 때, CH(141) 내의 ECMF(142)와 공동-위치될 수 있다. 동적으로서가 아닐 수 있는 정책 및 인리치먼트와 연관된 파라미터들은, 특히 클러스터-간 조정을 위해, BS(134) 또는 IN(131)에 상주할 수 있다. 분산된 경우들에서, 정보의 상관은 고유한 clusterID 및 clusterName, 프로파일 내의 파라미터들에 대한 링크들 등과 같은 파라미터들을 통해 엔티티들에 걸쳐 이루어질 수 있다.

CPR(133)은 단일의 또는 다수의 클러스터 프로파일들을 생성하거나 저장할 수 있다. CPR(133)는 노드들에 걸쳐 프로파일들 또는 프로파일의 일부들을 분배할 수 있다. CPR(133) 또는 ECMF(132)의 기능들은 하나의 디바이스 내로 통합되거나 하나 초과의 디바이스들 사이에 분배될 수 있다. 초기 등록 동안 제공되는 정보는 설명 및 토폴로지와 연관된 파라미터들을 포함할 수 있다. 표 10는 클러스터 프로파일에 대한 하나 이상의 등록 메시지들 내에 포함될 수 있는 예시적인 파라미터들을 제공한다. 표 10 내에 기재된 파라미터들 모두가 CH(예를 들어, CH(141)) 또는 클러스터와 연관된 다른 노드에 의해 제공되지는 않을 수 있거나, 또는 CH는 추가적인 프로파일 파라미터들(예를 들어, 초기 구성에서 제공되는 경우, 디바이스 관리(DM) 서버에 대한 링크)을 제공할 수 있다. CPR에 의해 지원되는 프로파일 파라미터들은 클러스터 프로파일에 대한 등록 메시지 내에 포함될 수 있다.

클러스터 레벨(예를 들어, 클러스터(152)와 같은, 복수의 노드들을 가지는 클러스터)에서 등록 정보는 다른 것들 중 특히, 소유, 멤버쉽 정보(노드들), 연관된 시맨틱, 분석 또는 위치 서버들, 알고리즘 목표들, 임계치들 및 파라미터들을 포함하는 관리 정보, 토폴로지, 이동도 특성들, 및 CH 및 BS 특성들과 같은 정보를 포함할 수 있다. 각각의 클러스터(예를 들어, 노드(145)) 내의 노드 레벨에서, 등록 정보는 다른 것들 중 특히, 개별 능력들, 제공되는 서비스들의 리스트, 및 위치를 포함할 수 있다. 매 클러스터 또는 매 노드마다의 고려를 가지고, 등록들은 클러스터의 수명에 걸쳐 추후 풍부해지는, 또는 클러스터의 개시로부터 매우 상세화될 수 있는, 클러스터의 초기 설명만을 생성하는 가능한 파라미터들의 작은 서브세트만을 포함할 수 있다. 매 노드 및 매 클러스터는 정보의 타입에 대한 콘텍스트를 제공하기 위해서만 구별된다. 멤버쉽 정보는 클러스터에 대해 유효한 반면, 다른 것들은 매 노드 기반으로 유효할 수 있다. 이는 주어진 정보의 타입을 구성하는 방식이다. 추가로, 등록들에 관해, 등록은 매우 기본적일 수 있다. 예를 들어, 등록은 노드들 A-Z로 구성되는 단지 클러스터 id일 수 있지만, 많은 다른 정보가 알려지지는 않는다. 따라서, 디바이스 관리 커맨드들을 통해, 예를 들어, 노드들이 누구인지에 관한 정보가 추후 추가된다. 어느 파라미터들이 요구되는지에 따라 다른 방식들이 존재한다.

도 15-19에 예시된 단계들을 수행하는 엔티티들은 도 29c 또는 도 29d에 예시된 것과 같은, 디바이스, 서버 또는 컴퓨터 시스템의 메모리에 저장된, 그리고 이들의 프로세서 상에서 실행하는 소프트웨어(예를 들어, 컴퓨터-실행 가능한 명령어들)의 형태로 구현될 수 있는 논리적 엔티티들이라는 것이 이해된다. 즉, 도 15-도 19에 예시된 방법(들)은, 컴퓨터 실행 가능한 명령어들이, 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행될 때, 도 15-도 19에 예시된 단계들을 수행하는, 도 29c 또는 도 29d에 예시된 디바이스 또는 컴퓨터 시스템과 같은, 컴퓨팅 디바이스의 메모리에 저장되는 소프트웨어(예를 들어, 컴퓨터-실행 가능한 명령어들)의 형태로 구현될 수 있다. 예에서, M2M 디바이스들의 상호작용에 관한 아래의 추가적인 상세항목들을 가지고, 도 12 및 도 15의 ECMF(142)는 도 29a의 M2M 단말 디바이스(18) 상에 상주할 수 있는 반면, 도 12 및 도 15의 CPR(133) 및 ECMF(132)는 도 29a의 M2M 게이트웨이 디바이스(14) 상에 상주할 수 있다.

도 15는 클러스터 프로파일 등록에 대한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다. 단계(161)에서, 디바이스(160)는 ECMF(142)와의 초기 통신을 수행한다. 초기 통신은, 다른 것들 중 특히, DM 또는 부트스트랩을 통한 구성일 수 있다. 단계(162)에서, ECMF(142)는 등록을 위해 CPR(136)에 메시지를 송신한다. 단계(162)의 메시지는 표 10의 정보를 포함할 수 있다. 프로파일 등록 메시지(단계(162))는 ECMF(142)로부터 올 수 있지만, 모든 이러한 파라미터들이 ECMF에 의해 제공되거나 알려지지 않을 수도 있다. 그것은 SP에 의해 이루어질 수 있는 구성 설정에 의존한다. 예를 들어, 더 많거나 더 적은 파라미터들이 제1 시간 등록 동안 제공될 수 있다. 단계(163)에서, ECMF(142)는 단계(162)의 메시지로부터의 정보(예를 들어, 표 4 내지 표 10의 하나의 파라미터들)에 기초한 응답 확인 등록을 수신한다. 단계(164)에서, ECMF(142)는 클러스터를 업데이트하기 위한 메시지를 수신한다. 업데이트는 본원에 논의되는 카테고리들(예를 들어, 설명, 토폴로지 등) 중 임의의 것으로부터의 파라미터일 수 있다. 예에서, 단계(164)에서, 새로운 ACL은 ECMF(142)에 의해 수신된다. 단계(165)에서, ECMF(142)는 단계(164)의 클러스터 업데이트 명령어들(새로운 ACL을 포함할 수 있음)을 CPR(136)에 송신할 수 있다. 단계(166)에서, ECMF(142)는 CPR(136)로부터 메시지를 수신할 수 있고, 메시지는 정보를 수신하는 또는 단계(165)의 명령어들을 구현하는 것의 확인을 포함할 수 있다. 도 15 및 도 12를 참조하면, ECMF(142)는 BS(134)와 통신하고 CPR(136)에 등록할 수 있고, ECMF(142)를 포함하는 클러스터(152)의 클러스터 프로파일이 구축되고 저장된다. 도 15는 클러스터의 초기 등록에 포함되지 않은 초기 등록(예를 들어, 단계(164)에서 액세스 제어 리스트(ACL)를 제공하는) 이후 프로파일 업데이트들을 도입하는 상호작용들을 또한 예시한다.

도 16은 CPR에 질의하기 위한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다. 단계(171)에서, ECMF(142)는 이용가능한 CPR 기능성에 대한 질의를 송신할 수 있다. 단계(172)에서, ECMF(142)는 CPR(136)로부터 응답을 수신할 수 있다. 도시된 바와 같이, CPR(136)은 단계(171)에 응답으로서 이용가능한 파라미터들 및 기능상의 능력들의 리스트를 제공할 수 있는데, 이는 광범위한 구현예들 및 레지스트리 기능성을 인에이블시킬 수 있다. 예를 들어, 단계(171)에서와 같은, 외부 요청들은 CPR(136)이 발견될 때마다 사용될 수 있고, 프로파일 파라미터들의 질의들이 수행되기 전에 이루어질 수 있다. 클러스터 프로파일 내에 포함되는 모든 파라미터들, 뿐만 아니라 연관된 기능성이 포함될 수 있다. 예를 들어, CPR(136)로부터의 단계(172)에서의 응답은 CPR(136)이 노드 능력들 당 위치 저장소를 가지는지를, 또는 그것이 분석 데이터베이스들에 대한 직접적 인터페이스들을 제공하는지를 나타낼 수 있다. 예에서, SL은 통지로서 단계(172)의 메시지를 제공받을 수 있는데,이는 질의에 반드시 응답하지는 않는다. 리소스 통지는 리소스 발견을 용이하게 할 수 있고, 그것은 CPR(136)에 의해 (이 경우) 개시되는 프로세스이다. 단계(172)에서의 메시지는 단계(171)에 대한 응답일 수 있지만, 주기적으로 CPR(136)에 의해 브로드캐스트되거나, 또는 다른 방식으로 제공될 수 있다. 파라미터들 및 기능적 능력들에 관한 간략한 논의가 아래에 있다. 도 16의 이러한 경우에서, SL은 어느 능력들이 CPR에서 이용가능한지를 알기를 원한다. 데이터베이스가 존재하기 때문에 이것의 대부분이 (등록하기 위해서 뿐만 아니라) 데이터베이스에서 지원되는 파라미터들에 도시되는 것은 참이다. 예를 들어, 파라미터들은 이 CPR이 정책들에 관한 또는 단지 메트릭들에 관한 정보를 보유하는지를 도시한다. 그러나, 기능적 능력들은 파라미터들보다 더 많을 수 있는데, 왜냐하면, 일부 CPR이 위치에 대한 필드/파라미터를 가지지 않을 수 있지만, 그것은 국부적으로 저장되지 않지만 요구되는 경우 위치 서버로 가서 그것을 요청하는 능력을 가지기 때문이다.

도 17은 CPR로부터의 정보의 질의에 대한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다. 특정 클러스터(예를 들어, 클러스터(153))와 연관된 정보에 대한 질의들은 ECMF(142)에 의해 사용될 수 있거나, 또는 다른 SL 엔티티들에 의해 이루어질 수 있다. 단계(174)에서, ECMF(142)는 CPR(136)로부터 특정 클러스터 정보를 검색하도록 요청할 수 있다. 예를 들어, 클러스터 정보는 서비스들의 위치 및 타입을 포함할 수 있다. 단계(175)에서, ECMF(142)는 CPR(136)로부터 왔음을 나타내는 응답을 수신할 수 있다. 응답은 요청된 정보를 포함할 수 있다. 도 17의 방법은 클러스터와 연관된 정보를 더하고, 수정하거나, 삭제하는 요청들을 서비스하도록 허용한다.

도 18은 ES와의 상호작용들을 위한 예시적인 메시지 흐름을 예시한다. 단계(178)에서, ECMF(142)는 위치 서버(177)에 요청을 송신한다(예를 들어, 인에이블링 서비스). 요청의 단계(178)는 클러스터 내의 노드(예를 들어, 클러스터(153) 내의 노드(150))에 대한 위치를 검색할 수 있다. 단계(179)에서, ECMF(142)는 위치 서버(177)로부터 온 것임을 나타내는 응답을 수신할 수 있다. 단계(179)의 응답은 단계(178)에서 요청된 바와 같은 위치(예를 들어, GPS에 기초한 CH의 지리적 위치)를 포함할 수 있다. 도 18은 향상된 서비스들을 제공하기 위해 SL 구현예들(예를 들어, 가입들, 통지들, 질의들 등)에 의해 지원되는 기능성을 사용하는 ECMF(142)의 예이다. ECMF(142)는 다른 SL 엔티티들로부터의 질의들에 응답하거나 통지들을 제공하도록 구성될 수 있다.

도 11 및 도 12 및 수반되는 논의들에 대해, 시간 T2 이후 최적화들을 제공하기 위해, ECMF(142)는 지리적 영역 내에서, 각각의 존(예를 들어, 존(140) 및 존(146)) 내의 센서들에 의해 모니터링되는 대기압을 획득할 수 있다. 이용가능한 ES들은 본원에 논의되는 바와 같이, 클러스터 인리치먼트와 연관된 파라미터들(예를 들어, 표 7)에서 특정될 수 있고, 이것을 다루는 절차의 예가 도 21에 관해 주어진다. 더 큰 절차 내에서, ES(이 예에서 위치 서버(177))와의 상호작용은 도 18에 표현된다.

도 19는 연관된 CPR 상호작용들을 보여주는 SL과의 예시적인 ECMF 상호작용들을 예시한다. 도 19 및 수반되는 논의가 다른 SL 엔티티들과의 상호작용들에서의 CPR의 역할을 끌어낸다는 것이 이해되어야 한다. ECMF(142)가 API를 통해 SL 엔티티(예를 들어, ES) 또는 사용자들의 디바이스들에 인터페이스를 제공할 때, 연관된 CPR 상호작용들이 뒤따를 수 있고 위치 정보의 검색이 연관된 프로파일(예를 들어, 클러스터 프로파일의 전부 또는 일부)의 업데이트에 선행하는 것은 특별하지 않다.

도 19를 계속 참조하면, 단계(185)에서, ECMF(142)는 SL 엔티티(151)로부터 통지를 수신할 수 있다. 단계(185)의 통지는 표 10에 논의된 바와 같이 periodicEvaluationParams를 포함할 수 있다. 단계(186)에서, ECMF(142)는 CPR(136)를 업데이트하기 위한 메시지를 제공한다. 단계(186)의 메시지는 단계(185)에서 수신된 periodicEvaluationParams를 포함할 수 있다. CPR(136)는 이후 추후 사용을 위해 그것의 프로파일을 업데이트할 수 있다. 단계(187)에서, 업데이트의 확인이 ECMF(142)로 송신된다. 단계(188)에서, 응답은 CPR(136)의 업데이트를 확인한다.

도 19를 계속 참조하면, 표현의 용이함을 위해, CPR(136)과의 일부 상호작용들은 표현되지 않으며, ECMF(142)는 정보의 단독 소비자 또는 제공자로서 보여질 수 있다. 다른 것들 중 특히, ECMF들, CPR들, 및 SL 엔티티들이, 도면들에는 도시되지 않았지만, 상호작용들에서 수반될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 다른 도면들 및 수반하는 논의들의 견지에서 도 19는 도 15에서의 클러스터 업데이트(예를 들어, 단계(165)) 또는 도 17에서의 검색(예를 들어, 질의들을 위한 단계(174))과 같은 동작들이 실제로 상이한 SL 엔티티로부터의 또 다른 동작의 결과일 수 있다는 것을 전달한다.

사용자의 디바이스와의 상호작용들은 SL에서의 특수화된 API들을 통해 제공될 수 있고, 클러스터의 프로파일의 부분적 또는 전체 업데이트들을 초래하거나, 또는 본원에 상세화된 바와 같이 클러스터 재구성들의 트리고링을 초래할 수 있다. 다중-사용자 액세스가 SL 내에서 중재될 수 있다고 가정된다. 클러스터 프로파일 업데이트는 API들을 통해 사용자의 디바이스(예를 들어, 도 29c의 M2M 디바이스(30))에 대해 ECMF(142)에 의해 이용가능해질 수 있다. 또한 클러스터 프로파일의 업데이트들은 프로파일 등록들, 업데이트들 및 질의들을 위해, 그리고 CPR 기능성 질의를 위해 본원에서 기술되는 CPR 방법들(예를 들어, 도 15- 도 19)와 같거나 이들의 확장들일 수 있다. 클러스터 프로파일들을 업데이트하기 위한 방법들은 내부 ECMF(142) 프로세싱을 트리거할 수 있고 또한 CPR(136)에 포워딩될 수 있다. ECMF(142)는 클러스터(152)(예를 들어, 관리되는 클러스터) 내의 각각의 개별 노드를 재구성할 수 있다. 각각의 노드를 재구성하기 위해 사용되는 방법들은 본원에 논의되는 바와 같이(예를 들어, 표 6), 정책 카테고리 내의 파라미터들을 고려하여 사용자의 디바이스에 의해 특정될 수 있다.

요약하면, 하나 이상의 ECMF들은 하위 계층들에서의 종래의 클러스터링 알고리즘들의 사용을 통해 클러스터(예를 들어, 존(140)) 또는 서브-클러스터(존(140)의 클러스터(152))를 관리하는 것을 보조할 수 있다. 예에서, ECMF(142)는 CPR(136)에서 이용가능한 클러스터 프로파일, 다른 SL 엔티티들(예를 들어, SL(151))과의 상호작용들, 뿐만 아니라 CH(141)에서 이용가능하고 사용되는 종래의 클러스터링 알고리즘으로부터 유도되는 임의의 정보를 사용할 수 있다.

도 20은 다른 것들 중 특히 도 11 내지 도 13의 시스템에 관한 예시적인 클러스터-내 관리 절차를 예시한다. 단계(201)에서, BS(134)에서의 ECMF(135)는 이용가능한 기능성 및 파라미터들에 대한 연관된 CPR(136)에 질의한다. 예를 들어, 표 16의 단계(171). 단계(202)에서, ECMF(135)는 그것의 클러스터(예를 들어, 존(140))에 대한 클러스터 프로파일을 생성한다. 설명, 정책 및 인리치먼트 파라미터들은 사전-프로비저닝을 통해 또는 사용자(예를 들어, 디바이스(160) 또는 M2M 디바이스(18))와의 SL 상호작용들을 통해 구성될 수 있다. 클러스터 프로파일을 생성하거나 업데이트하는 것은 새로운 디바이스(160)를 대응하는 프로파일 파라미터들에 등록하는 것과 연관된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 15의 단계(161). 단계(203)에서, 단계(202)의 클러스터 프로파일은 CPR(136)에 등록되고, ECMF(135)는 설정 단계로 들어간다. 예를 들어, 도 15의 단계(162) 및 단계(163).

설정 단계의 일부로 간주될 수 있는 단계(204)에서, ECMF(135)는 인리치먼트 프로파일에 기초하여 SL 엔티티들(151)과 상호작용한다. 인리치먼트 프로파일은 하나 이상의 인리치먼트 파라미터들(예를 들어, 표 7)의 컴필레이션(compilation)으로 간주될 수 있다. ECMF(135)는, 예를 들어, 관련된 메트릭 프로파일(예를 들어, 하나 이상의 메트릭 파라미터들의 컴필레이션 - 표 9 참조)을 업데이트하도록 위치 업데이트 통지들을 구성할 수 있다. ECMF(135)는 토폴로지와 같은 국부적으로 이용가능한 정보에 기초하여 클러스터(예를 들어, 존(140))의 프로파일의 일부 또는 전부의 업데이트들을 설정할 수 있다. ECMF(135)는 또한 SL(151) 정보로부터 추가적인 메트릭 파라미터들을 추출하도록 커스텀 분석을 설정할 수 있다(예를 들어, 인입 질의들에 기초한 임계 정보 전달 지연들에 대한 측정). 또한, ECMF(135)는 클러스터 후보 알고리즘 리스트(표 8 참조)를 구성하고, 연관된 파라미터들의 컬렉션 뿐만 아니라 수행될 분석들을 구성할 수 있다. 예를 들어, 도 18의 단계(178) 및 단계(179). 단계(205)에서, 설정 단계는 assesmentTriggerThresholds 내에 설정된 특정 기준이 만족될 때(예를 들어, 존(140)의 클러스터 프로파일 내의 핵심 파라미터들의 리스트가 구성됨, 등) 종료할 수 있다. 초기 설정 이후의 예에서, ES 통지들이 구성되자마자 설정에서 빠져나갈 수 있다. 추후 재구성 이후에 타이머만 설정될 수 있다.

단계(206)에서, 사정(assessment) 단계(단계들(206-207))가 시작한다. 사정 단계는 정보가 토폴로지 및 메트릭 프로파일들에 누적되는 동안에 ECMF 흐름의 비교적 길게 살아있는 단계로 간주될 수 있고, 정보는 ECMF(135)에 의해 프로세싱된다. 길게 살아있는 단계는 단 수초 이상인 것으로 간주될 수 있고(예를 들어, IP 라우팅 변경들보다 일반적으로 더 김), 정보 누적 및 사정의 시간들, 날들, 주들, 달들 등일 수 있다. 이러한 누적된 정보는 종래의 클러스터링 알고리즘(예를 들어, LEACH)의 반복들 전반에 걸쳐 획득되고, 그에 따라 업데이트된다. 클러스터 기능에 관련된 SL(151)로부터의 SL 정보는 SL(151)로부터의 또는 ECMF(135)에 의한 주기적 질의들로부터의 SL 통지들에 기초하여 CPR(136)에서 업데이트될 수 있다. 단계(207)에서, 이 시간 동안 ECMF(135)는 타이머들, SL 통지들 등과 같은, 평가들을 위한 잠재적 트리거들을 지속적으로 프로세싱할 수 있다.

단계(208)에서, 정책 프로파일은 새로운 동작 요건들 및 트리거들에 기초하여 ECMF(135)에 의해 업데이트될 수 있다. 예에서, 최적화 메트릭들 및 관련 임계치들이 업데이트되고; 평가 단계에 대한 트리거들은 규칙적 기반으로, 정책 업데이트들 없이, 또는 CPR(136)의 다른 타입들의 업데이트들에 기초하여 발생하도록 설정될 수 있다. 디바이스(160)로부터의 정보는, 단계(204)에서 설정 단계 동안 생성되는 구성이 업데이트될 필요가 있는 경우, 예를 들어, 분석 또는 시맨틱들에 기초한 통지들이 재구성될 필요가 있을 때, 설정 단계(단계(204))로 건너뛰는 것과 같은, 다른 트랜지션들을 초래할 수 있다. 단계(209)에서, 입력은 또한 ECMF 평가의 사용 없이 클러스터에 대한 새로운 구성을 결정기에 충분한 정보가 존재하는 경우 재구성 단계(단계(215))로 직접 트랜지션하는 결과를 초래할 수 있다. 이 경우 T1 업데이트에서, 그것은 사용될 정확한 종래의 클러스터링 알고리즘(예를 들어, APTEEN) 등을 특정할 수 있다.

평가 단계(단계(210-214))를 시작하는 단계(210)에서, ECMF(135)는 최적화 목표들이 달성되었는지를 결정하도록 이용가능한 정보를 프로세싱한다. 예를 들어, 임계치 정보에 대한 전달 지연 임계치들은 LEACH를 사용하는 차선적 기능성에 대한 경고를 트리거하는 전달 지연들에 대한 누적된 메트릭들과 비교된다. 단계(211)에서, 최적화 목표들이 만족되는 경우 프로파일에 대한 임의의 업데이트들이 요구되는지에 대한 체크가 존재할 수 있고(예를 들어, 평가가 사용자/SP 업데이트에 의해 트리거되는 경우, 계산된 값들 역시 업데이트들을 필요로 할 수 있음), 그렇지 않은 경우 사정 단계가 재개된다.

단계(213)에서, 목표들이 만족되지 않는 경우 현재 클러스터링 알고리즘과 후보 클러스터링 알고리즘 사이의 비교가 수행된다. 평가를 수행할 시 ECMF(135)는 최적화 메트릭들에 의해 제공되고 최적화 목표를 만족시킬 시에 종래의 클러스터링 알고리즘 성능에 묶이는 것이 아닌 정보 또는 로직을 사용할 수 있다. 예를 들어, ECMF(135)는 모델링의 정확성의 정도에 기초하여 후보 대체 알고리즘의 가정되는 성능을 가중할 수 있다. 또 다른 가중은 이용가능한 재구성 방법들에 따라 노드들의 재구성의 비용(예를 들어, 에너지, 동작 다운시간 등)을 차지하도록 도입될 수 있다. 단계(214)에서, 평가가, 클러스터 기능이 차선적이며 더 양호한 구성이 발견된다고 결론내렸음을 가정하면(예를 들어), 재구성 단계가 트리거된다. 그렇지 않은 경우, 사정 단계는 임의의 필요한 프로파일 업데이트들을 수행한 이후 재개된다.

단계(215)에서, 재구성 단계(215 - 216)가 시작하고, ECMF(135)는 크러스터 내 노드들에서 사용되는 종래의 클러스터링 알고리즘을 업데이트하기 위해 이용가능한 노드 재구성 방법들(정책 프로파일에서 availablbeReconfigOptions 참조)을 사용한다. 단계(216)에서, 단계는 클러스터 내의 노드들이 재구성되었을 때, 그리고 클러스터가 새로 선택된 종래의 클러스터링 알고리즘에 기초하여 동작할 때를 결론짓는다. 이 단계는 계산된 지연들을 포함할 수 있는데, 예를 들어, ECMF(135)가 향후의 DM 동작을 알고 있을 때(인리치먼트 프로파일에 특정된 연관된 DM 인에이블링 서비스로부터), 그것은 그것과의 재구성/리-프로그래밍을 동기화시킬 수 있다. 단계(212)에서, 재구성 응답들에 기초하여 ECMF(135)는 연관된 CPR(136)에서 클러스터 프로파일을 업데이트하고, 그렇게 변경된 경우 클러스터링 변경들의 SL 통지들을 송신할 수 있고, 이후 ECMF(135)는 새로운 설정 단계에 들어간다. 예에서, 새로운 설정 단계의 재구성을 트리거하는 것은 타이머에만 기초할 수 있지만, assesmentTriggerThresholds에 기초하는 다른 타입들의 트리거들이 적용될 수 있다. 설정 단계의 종료는 새로운 사정 단계를 트리거하고, 프로세스는 단계(204)로부터 계속된다.

도 20의 흐름 및 절차상의 단계들은 도 12에 관해 기술된 사용 경우에 대한 ECMF 기능성의 하나의 사용을 예시한다. 클러스터-내 ECMF에 의해 인에이블되는 기능성의 추가적인 예들이 하기에 논의된다. 제1 예에서, 주어진 또는 새로운 최적화 목표들에 기초하는 종래의 클러스터링 알고리즘 파라미터들(예를 들어, 타이머들, 임계치들)의 적응이 존재할 수 있다. 많은 종래의 클러스터링 알고리즘들(예를 들어, APTEEN)은 알고리즘 내에서 고정되는 타이머들 및 임계치들과 같은 파라미터들에 의존하지만, 구현예에 따라 재-구성가능할 수 있는데, 예를 들어, 펌웨어 변경 대신 이러한 파라미터들에 대한 작은 표 다운로드가 가능할 수 있다. 이 정보는 availablbeReconfigOptions 설정을 통해 제공될 수 있고, 재구성 단계가 수행되는 방식에서의 대안을 제공한다.

제2 예에서, 새로운 또는 별도의 클러스터링 최적화 목적들을 도입하기 위한 방식들은, 클러스터링 정책들 및 메트릭들을 사용하여, 종래의 클러스터링 알고리즘들에 대해 제공될 수 있다. LEACH로부터 APTEEN로 클러스터링 알고리즘을 수정하기 위해, 단순한 에너지 소모 최소화로부터 임계치 정보에 대한 전달 지연 임계치들을 포함하는 것으로의 최적화 목적에서의 변경(availableOptimizationGoals)이 이전에 논의되었다. ECMF 기능성은 동시에 clusteringPolicyList를 사용하여 서비스 계층의 더 큰 콘텍스트 내에서 클러스터링 최적화 목적을 고려한다. clusteringPolicyList가 클러스터링 최적화보다 더 높은 목적이며(예를 들어, 더 높게 가중됨), 새로운 종래의 클러스터링 알고리즘이 시간 상 더 낮은 서비스 등급들에(예를 들어, 사용자들로부터) 이르지만, 메트릭들에 기초하여 currentOptimizationGoal이 만족되거나 초과되는 예를 고려한다. ECMF(135)는 이 정책을 사용하여 그렇지 않은 경우 종래의 클러스터링 알고리즘에 대해 이용불가능한 클러스터 재구성을 수행할 수 있다. 서비스 최적화가 대부분의 클러스터링 알고리즘들(SL보다 더 낮은 계층들에서 작동함)이 이들을 측정할 없다는 점에서 클러스터링 최적화와는 상이할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 서비스 최적화 목적의 또 다른 예는 판독들의 중복을 감소시키는 것일 수 있는데, 이는 특정 시간량 동안 서로 추적하는 대략적 위치 및 측정들에 기초하여 결정된다. 이는 센서들이 이 경우 GPS를 가지지 않고, 위치가 CH 또는 BS 위치에만 기초하기 때문에 서비스 계층에서만 평가될 수 있다(이들은 더 많은 에너지를 가질 수 있고 GPS를 지원할 수 있다). 네트워크 수명의 클러스터링 목적은 항상 만족될 수 있지만, SL에서만 검출될 수 있는 중복 측정들이 존재할 수 있으며, 클러스터링은 그것에 기초하여 개선될 수 있다.

제3 예에서, 새로운 클러스터 형성을 포함할 수 있는 클러스터 재구성들의 트리거가 존재할 수 있다. 추가로, 예측적 분석의 사용(예를 들어, 시간 기간에 걸친 예상되는 배터리 수명)은 노드-간 통신 상에서 몇몇 라운드들을 제거하기 위해 사용될 수 있다. 사정 단계를 종료하는 트리거가 본질적으로 평가 단계를 건너뛰고 직접 재구성 단계에 이를 수 있다는 것이 이전에 논의되었다. 이 특징은 새로운 구성이 이미 평가되었을 때, 또는 새로운 클러스터 형성을 트리거하는 것이 바람직할 때 사용될 수 있다. 본질적으로 종래의 클러스터링 알고리즘들(예를 들어, Heinzelman)은 안정 상태-단계에 선행하는 조직 설정 단계를 가지고, 여기서 설정 단계는 조직을 위한 통신 오버헤드를 요구한다. 일부 경우들에서, SL을 통해 이용가능한 툴들 및 정보(예를 들어, 영역 내에서의 가능한 간섭, 비-클러스터 노드 이동도, 더 효율적인 에너지 소모 모델들 등)는 ECMF(135)가 재-조직 단계를 단축시킬 수 있는 가장 최적화된 안정-상태 토폴로지의 더 양호한 추정들을 수행하도록 할 수 있다.

제4 예에서, 전체 분석을 재수행하지 않고, 규칙적 기반으로 (재구성 또는 파라미터 변경들을 사용하는) 종래의 알고리즘 변경들의 트리거가 존재할 수 있다. 센서 사용은, 정보가 사용되는 방식에 있어서 뿐만 아니라, 센서들 및 클러스터들이 위치되고 통신할 수 있는 그리고 패턴들이 형성할 수 있는 방식에 있어서 많은 경우 변경하지만 주기적인 경향이 있다: 낮/밤, 주간, 춥고 더울 때, 휴일에 등. ECMF(135)는 매번 전체 분석이 요구되지 않고도(예를 들어, 계산상의 오버헤드 없이 또는 전체 데이터 설정들이 BS(134) 및 CH(141)에서 국부적으로 요구되지 않고) 그것의 로직에서 이러한 패턴들을 사용하고 주기적인 종래의 클러스터링 알고리즘 변경들을 야기할 수 있다.

도 21은 다른 것들 중 특히, 도 11 내지 도 13의 시스템들에 대한 예시적인 클러스터-간 관리 절차를 예시한다. 종래의 클러스터링 알고리즘들에 의해 제공되는 기능성은 다수의 클러스터들이 ECMF에 의해 관리될 때 공동으로 최적화될 수 있다. 클러스터-간 관리를 인에이블시키기 위해, ECMF 기능성은, 다수의 클러스터들에 대한 이용가능한 CPR(133)을 가지고, 다수의 클러스터들에 대한 싱크로서 작용하는 BS에서 또는 다수의 BS에 의해 액세스가능한 SL 엔티티에서(예컨대 IN(131)) 구현될 수 있다.

ECMF(132)는 인에이블링 서비스들에 의해 제공되는 것과 같은, 서비스 계층 내 다른 어느 곳에서나 이용가능한 정보와 함께 국부적, 클러스터-관련 정보를 사용하는 능력을 가진다. 예에서, CPR(133)는 센서들 사이의 정보 리던던시를 결정할 시에 사용되는 위치 및 시맨틱 서버들에 대한 링크들을 제공한다.

도 21에 관해, 다음 방법은 ECMF(132)의 클러스터-간 관리 기능성의 예이다. 단계(220)에서, 공통 SP 네트워크 플랫폼에서의 통합 이후에 가정될 수 있는 사전-조건들이 존재한다. IN(131)에서의 중앙화된 CPR(133)은 관리되는 모든 클러스터들에 대한 전체 클러스터 프로파일들을 포함할 수 있다. 연관된 ES는 시맨틱 및 위치 정보가 질의들 및 통지들에 기초하여 CPR(133)에서 업데이트되도록 구성될 수 있다. ECMF(132)는 클러스터-간 최적화 정책들과 함께 사전-프로비저닝되고, 분석들이 국부적으로 또는 외부 서비스들을 통해 제공된다. CPR(133)은 BS(134 및 137)에 대한 CPR들을 포함할 수 있는데, 다시 말해 도 12에 도시된 바와 같이 CPR(136) 및 CPR(139)이 존재하지 않을 수 있다. 초기 클러스터들은 도 15에 도시된 바와 같이 메시징을 통해 ECMF(135) 및 ECMF(138)에 의해 등록될 수 있다(단계(162) 및 단계(163)).

단계(221)에서, 취득 단계가 존재한다. 이것은 클러스터-관련 정보가 클러스터-간 최적화 ECMF(132) 기능성에 의해 프로세싱되고 유도된 데이터가 누적되는 긴 수명의 단계일 수 있다. 이 시간 동안 ECMF(132)는 타이머들, SL 통지들 등과 같은 평가들을 위한 잠재적 트리거들을 지속적으로 프로세싱할 수 있다.

단계(222)에서, 타이머-기반 최적화 트리거가 존재할 수 있다. 단계(223)에서, 분석 단계가 존재할 수 있다. 여기서, ECMF(132)는 클러스터-간 최적화 정책들에 대해 이용가능한 정보를 프로세싱한다. 이 경우, 그것은 일부 시맨틱 및 위치 정보를 가지고 풍부해진, 플랫폼에 의해 제공되는 측정들의 리스트를 프로세싱한다. 이것은 단계(185)의 메시지, 타이머들 등과 같은, 도 19의 메시징에 의해 이루어질 수 있다. 이 단계는 질의들을 통해 BS ECMF들로부터 요청되는 추가적인 입력들을 포함할 수 있다.

단계(224)에서 구성의 평가가 존재할 수 있다. 여기서, ECMF(132)는 동일한 측정 타입을 제공하는 중복 센서들을 고려하는 클러스터-간 최적화 정책에 기초하여, 서로의 특정된 거리 내에서, 그리고 서로의 특정된 정확성 내에서 차선적인 구성을 고려한다. 이용가능한 정보에 따라, 분석은 측정들이 이력상으로 서로 추적함을 관측함으로써 이 결론을 추가로 검증할 수 있다.

단계(225)에서, 이러한 구성의 평가 동안, 교번적인 프로파일들은, 실질적인 모델에 대해 수정된 구성들을 사용하는 ECMF(132)에 의해 CPR(133)에서 구축되고, 그것을 실제로 제안하기 전 일부 시간 동안 테스트 구성을 분석할 수 있다. 교번적인 프로파일들은 테스트들 동안, 예를 들어, 매우 긴 듀티 사이클을 가지는 백업으로서만 센서를 사용함으로써 더 양호한 결과들이 달성되는지, 대 판독들을 교번시키는 것에 의해 더 양호한 결과들이 달성되는지를 분석하도록 수정될 수 있다. 센서 에너지 소모, 서비스 사용자 등급들, 또는 센서 정확성과 같은 다른 정보가 고려될 수 있다.

단계(226)에서, 재구성 옵션이 발견되지 않는 경우, 분석 단계가 잠시 후 중단될 수 있고, 취득 단계가 재개되며, 그렇지 않은 경우 재구성 옵션의 송신으로 진행한다. 단계(227)에서, 서비스-기반 재구성 옵션이 존재할 수 있다. 클러스터 재구성 옵션 메시지들은 영향받는 모든 클러스터들의 ECMF, 예를 들어, ECMF(132) 내지 ECMF(135) 및 ECMF(138)에 송신된다. 이러한 메시지들은 제안된 교번적인 클러스터 프로파일들을 포함하고, 여기서 논의된 클러스터 재구성 옵션 방법(예를 들어, 하기의 표 11-12와의 연관된 논의)을 사용하여 수반되는 클러스터-간 최적화 정책의 타입을 나타낼 수 있다. ECMF(132)는 ECMF들(135 및 138)로부터의 재구성 옵션의 수락을 기다린다. 수반된 모든 BS ECMF들로부터의 수락이 존재하지 않는 경우, 재구성은 폐기될 수 있다.

단계(228)에서, 클러스터 재구성 옵션이 단계(227)에서 수락되었다고 가정하면, 발생할 재구성에 대한 조정 정보(예를 들어, 재구성을 위한 시간 기간 등) 및 예상되는 연관된 긍정확인응답 메시지들(본원에 논의되는 - 예를 들어, 표 11-12와 연관된 - 클러스터 재구성 옵션 방법을 참조)을 포함하는 클러스터 재구성 표시 메시지가 송신된다. 단계(229)에서, 클러스터 재구성 옵션이 만장일치로 수락된다고 가정하면, 발생할 재구성에 대한 조정 정보(예를 들어, 재구성을 위한 시간 기간 등)를 포함하는 클러스터 재구성 표시 메시지가 (예를 들어, ECMF(132) 내지 ECMF(135) 및 ECMF(138)에 의해) 송신되고, 연관된 확인응답 메시지들이 예상된다(본원에 논의되는 클러스터 재구성 옵션 방법 참조). ECMF(135) 및 ECMF(138)가 재구성 옵션을 수락하고 각각의 클러스터 상의 재구성들을 수행하도록 허용되는지의 여부는 clusterECMFid 속성을 통해 표시될 수 있다. 단계(230)에서, 연관된 확인들이 BS ECMF들로부터 수신될 때, 이후 CPR(133)은 현재 구성을 이용하여 업데이트되고, 재구성이 완료되고, 그렇지 않은 경우 재구성 옵션 메시지들을 재송신한다.

아래는 가능한 재구성 시나리오들에 대한 추가적인 논의이다. 클러스터 재구성 옵션은 존(140)을 관리하는 ECMF(135)에 대한 구성 변경들을 제안하도록 ECMF(132)의 클러스터-간 기능에 의해 사용될 수 있다. ECMF(132)는 구성 제안의 수락 또는 거절 및 동의 또는 거절에 대한 원인들을 나타내는 대응하는 응답 메시지를 수신할 수 있다. 거절 원인이, 예를 들어, reconfigurationParameters만을 나타내는 경우, 클러스터-간 ECMF는 변경된 파라미터들과 동일한 옵션을 재송신하도록 결정할 수 있다. 전술된 재구성 옵션과 연관된 메시지는 표 11에 도시된 파라미터들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 클러스터-간 관리 함수가 상이한 클러스터들 사이에서 사용되며, 그 중 하나가 기능을 호스팅하는 ECMF에 의해 관리된다는 것이 이해되어야 하는데, 예를 들어, ECMF(132)는 ECMF(135) 및 ECMF(135)가 스스로 관리하는 클러스터를 재구성한다. 이 경우, ECMF(132)의 재구성은 실질적으로 내부적이며 ECMF(132)로부터 ECMF(135)로 송신되는 메시지들이 또한 존재할 것이다.

ECMF(135)로부터 동의를 수신하는 것에 후속하여, 메시지는 존(140)을 관리하기 위해 ECMF(135)에서 구성 변경들을 트리거하도록 ECMF(132)에 의해 송신될 수 있다. 전술된 트리거와 연관된 메시지는 표 12에 도시된 파라미터들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. ECMF(132)에 의해 수신되는 대응하는 응답 메시지는 클러스터 재구성이 ECMF(135)에 의해 언제 완료되는지를 나타낼 수 있다. 응답 메시지는 클러스터-간 기능을 상이한 상태로 트랜지션하도록 사용될 수 있다.

도 21과 연관된 절차상 단계들은 도 12에 관해 본원에 기술되는 사용 경우들에 대한 클러스터-간 ECMF 기능성의 단지 예시적인 사용을 예시한다. ECMF(132)(또는 다른 ECMF들)의 클러스터-간 기능성은 또한 기지국들 간의 클러스터 전달을 위한 절차들을 최적화하기 위해 사용될 수 있다. 부하 공유 목적을 위해 BS들을 회전시키기 위한 알고리즘들이 제안되었으며, SL-특정적 정보를 사용함으로써 클러스터-간 ECMF에 의해 향상될 수 있다. 그 전체가 참조로 포함되는, Zhang, F. Ingelrest, G. Barrenetxea, P. Thiran and M, Vetterli, "The Beauty of the Commons: Optimal Load Sharing by Base Station Hopping in Wireless Sensor Networks", CoRR, 2014 (이하, Zhang)를 참조하라. 위에서 개시된 클러스터 재구성 메시지들 및 클러스터 프로파일들은 새로운 BS가 클러스터에 대해 선택되자마자 클러스터들에 대한 전체 프로파일 정보를 각각의 BS(예를 들어, BS(134) 및 BS(136))에 제공하기 위해 BS-홉핑 절차에서 사용될 수 있다. 예를 들어, BS(137)는 존(146) 대신 또는 존(146)에 더하여 존(140)에 대해 선택될 수 있는 반면, BS(134)는 오프라인이 된다.

클러스터 관리에 대해 본원에 논의되는 상호작용들은 추가적인 능력들을 제공하기 위해 종래의 SL 구현예에 의해 지원되는 기능성(예를 들어, 가입들, 통지들, 질의들 등)과 함께 사용될 수 있다. 본원에 논의되는 클러스터링 관리 기능성(예를 들어, 도 11 내지 도 27)은 본원에 소개된 CPR 및 ECMF 방법들과 동일한 것 또는 이들의 확장들을 사용하여 API들에 대해 이용가능해질 수 있다. 이러한 API들은 그 다음에 인프라구조 도메인 상의 애플리케이션들을 인에이블시키고, 디스플레이(예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스) 또는 다른 입력 디바이스들(예를 들어, 도 29c의 디스플레이(42))을 통해 사용자 상호작용들을 제공할 수 있다. 도 27은 본원에 논의되는 방법들 및 시스템들에 기초하여 생성될 수 있는 예시적인 디스플레이를 예시한다. 디스플레이 인터페이스(155)(예를 들어, 터치 스크린 디스플레이)는 표 4 내지 표 12의 파라미터들과 같은, 클러스터링 관리와 연관된 블록(156)에서의 텍스트를 제공한다. 또 다른 예에서, 본원에 논의되는 단계들 중 임의의 것의 진행(예를 들어, 단계들의 송신된 메시지들 또는 성공)은 블록(156)에 디스플레이될 수 있다. 추가로, 그래픽 출력(157)은 디스플레이 인터페이스(155) 상에 디스플레이될 수 있다. 그래픽 출력(157)은 클러스터 내의 디바이스들의 토폴로지, 본원에 논의되는 임의의 방법 또는 시스템들의 진행의 그래픽 출력 등일 수 있다.

추가적인 예들이 클러스터링 관리와 연관된 정보의 수신 및 디스플레이에 관해 하기에 제공된다. 디스플레이 인터페이스(155)는 특정 클러스터에 대응하는 클러스터 프로파일 파라미터들을 도입하기 위한 프롬프트를 디스플레이할 수 있다. 예에서, 설명, 정책 및 인리치먼트 프로파일들에 포함되는 파라미터들은 디스플레이 인터페이스(155) 또는 또 다른 입력 디바이스를 통해 구성될 수 있다. 또한 토폴로지 또는 메트릭 프로파일들 내의 파라미터들, 예를 들어, clusterNofMembers , currentOptimizatinGoal, 또는 serviceRating이 디스플레이 인터페이스(155) 또는 또 다른 입력 디바이스를 통해 제공될 수 있다. 프로파일 등록 또는 업데이트 방법들은 디스플레이 인터페이스(155)를 통해 디스플레이될 수 있거나 또는 제공되는 입력들에 기초하여 CPR을 업데이트하도록 사용될 수 있다. 주어진 클러스터에 대해 이용가능한 현재 정보(에를 들어, 클러스터 프로파일 또는 그것의 일부분들의 규칙적 스냅샷들)가 디스플레이 인터페이스(155)를 통해 보여질 수 있다. 주어진 클러스터에 대한 상태 정보(예를 들어, 특정 임계치에 도달하는 최적화 메트릭들)가 디스플레이 인터페이스(155)를 통해 보여질 수 있다. 클러스터 관리를 위한 전용 SP 애플리케이션과 함께 사용될 때 입력들은 국부적으로 프로세싱될 수 있고, 값들이 방법에 제공되며, 이는 계산된 값들일 수 있다. 이러한 애플리케이션은 SP가 새로운 질의들을 설정하는 위의 예들에서 사용될 수 있고(시간 T1에서 설정되는 질의들에 대해 위를 참조하라), 이에 기초하여 애플리케이션은 최대 데이터 전달 지연을 포함하도록 currentOptimizatinGoal을 재구성한다. 도 28은 본원에 논의되는 방법들 및 시스템들에 기초하여 생성될 수 있는 예시적인 디스플레이를 예시한다. 디스플레이 인터페이스(155)는 특정 클러스터에 대응하며 클러스터를 구성 또는 재구성할 능력을 제공하는 클러스터 프로파일 파라미터들을 입력하거나 디스플레이하기 위한 프롬프트들을 디스플레이할 수 있다. 디스플레이 인터페이스(155)는 클러스터에 대한 탐색들을 입력하거나 디스플레이하기 위한 프롬프트들을 디스플레이하고, 클러스터 프로파일에서 이용가능한 또는 상태를 계속 모니터링하는 현재 상태 파라미터들, 예를 들어 알고리즘 상태 또는 파라미터 변경들, 경고들 등을 디스플레이할 수 있다.

CPR에 대해 본원에 논의된 바와 같은 질의 방법은 상태 정보에 대해 사용될 수 있고 임계치들은 질의를 트리거하는 전용 SP 애플리케이션을 통해 설정될 수 있다. 또 다른 예에서, 절차의 특정 상태들에의 도달에 관한 디스플레이 인터페이스(155)를 통한 경고(예를 들어, 사운드 또는 그래픽)(예를 들어, 사정 단계가 시작된 assesmentTriggerThresholds 또는 평가 단계 동안의 주기적 업데이트들에 기초하여). 디스플레이 인터페이스(155) 또는 다른 입력 디바이스들을 통한 상호작용들은 클러스터의 프로파일의 부분적 또는 전체적 업데이트들을 초래하거나, 또는 본원에 논의된 바와 같이 ECMF 프로세싱의 트리거를 초래할 수 있다. 일반적으로, 다중-사용자 액세스는 애플리케이션들 또는 SL 내에서 중재될 수 있다.

이 개시내용에 정의된 클러스터 관리 기능성을 지원하도록 종래의 oneM2M 아키텍처를 향상시키기 위한 몇몇 잠재적 예들이 하기에 제시된다.

도 22는 oneM2M 기능 아키텍처 내의 ECMF 및 CPR 기능들의 예시적인 위치들을 예시한다. IN-CSE 노드(252) 상에 상주하는 IC-ECMF(252)는 ECMF에 클러스터-간 관리 기능성을 제공할 수 있는데, 이는 클러스터-내 관리 기능성을 호스팅하는 필드 도메인 내의 노드들(예를 들어, ECMF(251)를 가지는 CSE 노드(250))에 대해 액세스가능해진다. 도 22 내의 IN-CSE(255)는 또한 CPR(253)를 호스팅한다. 필드 도메인에서, CSE(250)는 CH 또는 BS로서 작용하는 디바이스일 수 있으며, MN 또는 ASN oneM2M 노드들로서 구현될 수 있다.

도 23은 oneM2M 기능 아키텍처 내의 ECMF 및 CPR 기능들의 예시적인 위치들을 예시한다. 도 23의 아키텍처는 수명이 길고, 널리 확산되고, 물리적으로 액세스하기에 어려운 환경적 모니터링 시스템들의 큰 배치를 위해 적합할 수 있다. 지리적 영역에서의 변경들(예를 들어, 지진)은 매우 상이한 동작 요건들에 기초하여 재구성될 필요가 있을(예를 들어, 사전의, 수위 측정 시스템들로부터 반응성의, 홍수 경고 시스템들로) 매우 상이한 영역 내의 클러스터들에 영향을 줄 수 있다. 2개의 시스템들은 MN-CSE들(예를 들어, MN-CSE(263) 및 MN-CSE(264))로서 구현되는 상이한 BS 노드들을 가질 수 있지만, IN-CSE(260) 내의 중심 ECMF(예를 들어, IC-ECMF(261))는 넓은 영역 클러스터-간 기능성에 대해 사용될 수 있다. 분배된 기능성은 로컬/부분적 CPR들(예를 들어, CPR(266))을 사용할 수 있거나, 또는 중심 CPR(예를 들어, CPR(262))에 대한 지속적인 액세스를 가질 수 있다. 유사하게, 일부 ECMF들(예를 들어, ECMF(267))은 관리되는 클러스터의 전체 프로파일을 포함하는 로컬 CPR들(예를 들어, CPR(268))을 가지고 구현될 수 있다. ECMF(267) 및 CPR(268)이 MN-CSE 대신 MN-AE와 연관되는 경우들이 존재할 수 있다.

도 24는 현재 oneM2M RoA 아키텍처에 기초하여 개시된 클러스터링 관리를 구현하기 위한 일 예를 예시한다. 이 경우, ECMF(271)는 임의의 로컬 CPR을 포함하는, CSE(270) 내의 독립형 공통 서비스 기능(CSF)으로서 구현될 수 있다. 또 다른 예에서(미도시됨), ECMF 및 CPR(미도시됨)은 CSE(270)의 디바이스 관리(272) 기능성 내에서 구현될 수 있거나, 또는 CPR 기능성은 독립형 노드 내에서 구현될 수 있다.

도 25는 클러스터 프로파일들을 설명하기 위해 oneM2M RESTful 내에서 사용될 수 있는 리소스들을 예시한다. <clusterProfile> 리소스(274)는 클러스터를 등록하거나 업데이트 하기 위해 또는 이용가능한 클러스터 정보에 질의하기 위해 ECMF(예를 들어, ECMF(142))에 의해 사용될 수 있거나, 또는 교번적인 클러스터 프로파일 구성들을 제공하는 클러스터 재구성들을 위해 클러스터-간 절차 내에서 사용될 수 있다. <clusterProfile> 리소스는 다음 각각을 나타내는 개별 리소스들을 자녀 리소스들로서 가질 수 있다: 설명 프로파일(예를 들어, <clusterDefintionProfile> 리소스(275)), 정책 프로파일(예를 들어, <clusterPolicypProfile> 리소스(276)), 인리치먼트 프로파일(예를 들어, <clusterEnrichmentProfile> 리소스(277)), 토폴로지 프로파일(예를 들어, <clusterTopologyProfile> 리소스(278)), 및 프로파일 메트릭들(예를 들어, <clusterProfileMetrics> 리소스(279)). 대안적으로, 예시적인 5개의 자녀 리소스들의 개별 속성들은 메인 <clusterProfile> 리소스(274)의 속성들일 수 있다. 자녀 리소스들의 속성들에 대한 설명이 본원에 제공된다.

개시된 기능들 중 임의의 것이 CSE 밖에서 또는 CSE와는 무관하게 구현될 때, <clusterProfile> 리소스는 oneM2M 정의된 CSE 리소스 트리와는 무관하게(예를 들어, 네트워크 내의 그것의 고유한 노드 상의 별도의 리소스 트리로서) 인스턴스화될 수 있다. CSE 또는 CSF 내의 구현예들에서, <clusterProfile> 리소스는 oneM2M CSE 리소스 트리 내의 다양한 레벨들에서(예를 들어, <node> 하에서 또는 CSE의 <baseURI> 또는 <remoteCSE> 리소스 하에서) 인스턴스화될 수 있다.

도 26은 현재 oneM2M SoA 아키텍처에 기초하는 예시적인 클러스터 관리를 예시한다. 이 경우, ECMF(282)는 연관된 CPR(283)을 포함하는 서비스 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 본원에 정의되는 ECMF(282)의 논리적 기능들은 ECMF(282) 서비스에 대한 서비스 능력들이다. ECMF(282) 서비스 컴포넌트는 Msc 기준점(284)을 통해 다른 서비스들과 그리고 Mca 기준점(285)을 통해 애플리케이션들과 통신할 수 있다.

이 개시내용에서의 데이터 구조 및 메시지들이 또한 SOA 아키텍처에 적용될 수 있다. 본원에 기술되는 파라미터들은 각각의 서비스 능력을 불러오기 위해 사용되는 서비스 서명으로 간주될 수 있다. 서비스 서명은 서비스를 불러오기 위해 인터페이스들 상에 노출되는 파라미터들로 구성될 수 있다.

도 29a는 본원에 개시된 바와 같은 M2M 클러스터 관리가 구현될 수 있는 예시적인 머신-대-머신(M2M), 사물 인터넷(IoT), 또는 사물 웹(WoT) 통신 시스템(10)을 예시한다. 일반적으로, M2M 기술들은 IoT/WoT를 위한 빌딩 블록들을 제공하고, 임의의 M2M 디바이스, M2M 게이트웨이 또는 M2M 서비스 플랫폼은 IoT/WoT의 컴포넌트 뿐만 아니라 IoT/WoT 서비스 계층 등일 수 있다.

도 29a에 도시된 바와 같이, M2M/IoT/WoT 통신 시스템(10)은 통신 네트워크(12)를 포함한다. 통신 네트워크(12)는 고정 네트워크(예를 들어, 이더넷, 섬유, ISDN, PLC 등) 또는 무선 네트워크(예를 들어, WLAN, 셀룰러 등) 또는 이종 네트워크들의 네트워크일 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크(12)는 다수의 사용자들에게 음성, 데이터, 비디오, 메시징, 방송 등과 같은 콘텐츠를 제공하는 다수의 액세스 네트워크들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크(12)는 코드 분할 다중 액세스(CDMA), 시분할 다중 액세스(TDMA), 주파수 분할 다중 액세스(FDMA), 직교 FDMA(OFDMA), 단일-캐리어 FDMA(SC-FDMA) 등과 같은 하나 이상의 채널 액세스 방법들을 사용할 수 있다. 또한, 통신 네트워크(12)는 예를 들면, 코어 네트워크, 인터넷, 센서 네트워크, 산업 제어 네트워크, 개인 영역 네트워크, 융합형 개인 네트워크, 위성 네트워크, 홈 네트워크, 또는 기업 네트워크와 같은 다른 네트워크들을 포함할 수 있다.

도 29a에 도시된 바와 같이, M2M/IoT/WoT 통신 시스템(10)은 인프라구조 도메인 및 필드 도메인을 포함할 수 있다. 인프라구조 도메인은 종단-대-종단 M2M 배치의 네트워크 측을 지칭하고, 필드 도메인은, 일반적으로 M2M 게이트웨이 뒤의, 영역 네트워크들을 지칭한다. 필드 도메인은 M2M 게이트웨이들(14) 및 단말 디바이스들(18)을 포함한다. 임의의 개수의 M2M 게이트웨이 디바이스들(14) 및 M2M 단말 디바이스들(18)이 원하는 경우 M2M/IoT/WoT 통신 시스템(10) 내에 포함될 수 있다는 것이 인지될 것이다. M2M 게이트웨이 디바이스들(14) 및 M2M 단말 디바이스들(18) 각각은 통신 네트워크(12) 또는 직접 라디오 링크를 통해 신호들을 전송하고 수신하도록 구성된다. M2M 게이트웨이 디바이스(14)는 무선 M2M 디바이스들(예를 들어, 셀룰러 및 비-셀룰러) 뿐만 아니라 고정된 네트워크 M2M 디바이스들(예를 들어, PLC)이 통신 네트워크(12) 또는 직접 라디오 링크와 같은 운용자 네트워크들을 통해 통신하도록 한다. 예를 들어, M2M 디바이스들(18)은 데이터를 수집하고, 데이터를, 통신 네트워크(12) 또는 직접 라디오 링크를 통해, M2M 애플리케이션(20) 또는 M2M 디바이스들(18)에 송신할 수 있다. M2M 디바이스들(18)은 또한 M2M 애플리케이션(20) 또는 M2M 디바이스(18)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 하기에 기술되는 바와 같이, 데이터 및 신호들은 M2M 서비스 계층(22)을 통해 M2M 애플리케이션(20)에 송신되고 M2M 애플리케이션(20)으로부터 수신될 수 있다. M2M 디바이스들(18) 및 게이트웨이들(14)은 예를 들어, 셀룰러, WLAN, WPAN(예를 들어, 지그비, 6LoWPAN, 블루투스), 직접 라디오 링크, 및 와이어라인을 포함하는, 다양한 네트워크들을 통해 통신할 수 있다.

도 29b를 참조하면, 필드 도메인 내의 예시된 M2M 서비스 계층(22)(예를 들어, 본원에 기술된 바와 같은 SL(151))은 M2M 애플리케이션(20), M2M 게이트웨이 디바이스들(14), 및 M2M 단말 디바이스들(18) 및 통신 네트워크(12)를 위한 서비스들을 제공한다. M2M 서비스 계층(22)이 원하는 경우 임의의 개수의 M2M 애플리케이션들, M2M 게이트웨이 디바이스들(14), M2M 단말 디바이스들(18), 및 통신 네트워크들(12)과 통신할 수 있다는 것이 이해될 것이다. M2M 서비스 계층(22)은 하나 이상의 서버들, 컴퓨터들 등에 의해 구현될 수 있다. M2M 서비스 계층(22)은 M2M 단말 디바이스들(18), M2M 게이트웨이 디바이스들(14) 및 M2M 애플리케이션들(20)에 적용하는 서비스 능력들을 제공한다. M2M 서비스 계층(22)의 기능들은 다양한 방식들로, 예를 들어, 웹 서버로서, 셀룰러 코어 네트워크 내에서, 클라우드 내에서 등의 식으로 구현될 수 있다.

예시된 M2M 서비스 계층(22)과 유사하게, 인프라구조 도메인 내의 M2M 서비스 계층(22')이 존재한다. M2M 서비스 계층(22')은 인프라구조 도메인 내의 M2M 애플리케이션(20') 및 기반 통신 네트워크(12')에 대한 서비스들을 제공한다. M2M 서비스 계층(22')은 또한 필드 도메인에서 M2M 게이트웨이 디바이스들(14) 및 M2M 단말 디바이스들(18)에 대한 서비스들을 제공한다. M2M 서비스 계층(22')이 임의의 개수의 M2M 애플리케이션들, M2M 게이트웨이 디바이스들 및 M2M 단말 디바이스들과 통신할 수 있다는 것이 이해될 것이다. M2M 서비스 계층(22')은 상이한 서비스 제공자에 의해 서비스 계층과 상호작용할 수 있다. M2M 서비스 계층(22')은 하나 이상의 서버들, 컴퓨터들, 가상 머신들(예를 들어, 클라우드/계산/저장 농장들 등) 등에 의해 구현될 수 있다.

또한 도 29b를 참조하면, M2M 서비스 계층(22 및 22')은 다양한 애플리케이션들 및 버티컬들이 조절(leverage)할 수 있는 서비스 전달 능력들의 코어 세트를 제공한다. 이러한 서비스 능력들은 M2M 애플리케이션들(20 및 20')이 디바이스와 상호작용하도록 하고 데이터 수집, 데이터 분석, 디바이스 관리, 보안, 과금, 서비스/디바이스 발견 등과 같은 기능들을 수행하도록 할 수 있다. 본질적으로, 이러한 서비스 능력들은 이러한 기능성들을 구현하는 부담에 대해 애플리케이션들을 자유롭게 하고, 따라서 애플리케이션 개발을 간략화하고 시장에 대한 비용 및 시간을 감소시킨다. 서비스 계층(22 및 22')은 또한 M2M 애플리케이션들(20 및 20')이 서비스 계층(22 및 22')이 제공하는 서비스들과 관련된 다양한 네트워크들(12 및 12')을 통해 통신할 수 있도록 한다.

일부 예들에서, M2M 애플리케이션들(20 및 20')은 본원에 논의되는 바와 같이, M2M 클러스터링 관리를 사용하여 통신하는 원하는 애플리케이션들을 포함할 수 있다. M2M 애플리케이션들(20 및 20')은, 예컨대, 제한, 전송, 건강 및 웰니스, 접속된 홈, 에너지 관리, 자산 추적, 및 보안 및 감시 없이, 다양한 산업들에서의 애플리케이션들을 포함한다. 위에서 언급된 바와 같이, 디바이스들, 게이트웨이들, 및 시스템의 다른 서버들에 걸쳐 실행하는 M2M 서비스 계층은 예를 들어, 데이터 수집, 디바이스 관리, 보안, 과금, 위치 추적/지오펜싱, 디바이스/서비스 발견, 및 리거시 시스템 통합과 같은 기능들을 지원하고, M2M 애플리케이션들(20 및 20')에 서비스들로서 이러한 기능들을 제공한다.

본 출원의 M2M 클러스터링 관리는 서비스 계층의 일부로서 구현될 수 있다. 서비스 계층(예를 들어, SL(151))은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)들 및 기반 네트워크 인터페이스들의 세트를 통해 부가-가지 서비스 능력들을 지원하는 소프트웨어 미들웨어 계층이다. M2M 엔티티(예를 들어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있는 디바이스, 게이트웨이, 또는 서비스/플랫폼과 같은 M2M 기능성 엔티티)는 애플리케이션 또는 서비스를 제공할 수 있다. ETSI M2M 및 oneM2M 모두는 본 출원의 M2M 클러스터링 관리를 포함할 수 있는 서비스 계층을 사용한다. ETSI M2M의 서비스 계층은 서비스 능력 계층(service Capability Layer)(SCL)이라 지칭된다. SCL은 M2M 디바이스(여기서 그것은 디바이스 SCL(DSCL)이라 지칭됨), 게이트웨이(여기서, 그것은 게이트웨이 SCL(GSCL)이라 지칭됨) 및/또는 네트워크 노드(여기서 그것은 네트워크 SCL(NSCL)이라 지칭됨) 내에서 구현될 수 있다. oneM2M 서비스 계층은 공통 서비스 기능(CSF)들의 세트(즉, 서비스 능력들)를 지원한다. 하나 이상의 특정 타입들의 CSF들의 세트의 인스턴스화는, 상이한 타입들의 네트워크 노드들(예를 들어, 인프라구조 노드, 중간 노드, 애플리케이션-특정적 노드) 상에 호스팅될 수 있는 공통 서비스 엔티티(CSE)라 지칭된다. 또한, 본 출원의 M2M 클러스터링 관리는 본 출원의 M2M 클러스터링 관리와 같은 서비스들에 액세스하기 위해 서비스 지향 아키텍처(SOA) 및/또는 리소스-지향 아키텍처(ROA)를 사용하는 M2M 네트워크의 일부로서 구현될 수 있다.

본원에 논의된 바와 같이, 용어 "서비스 계층"은 네트워크 서비스 아키텍처 내의 기능 계층으로 간주될 수 있다. 서비스 계층들은 통상적으로 HTTP, CoAP 또는 MQTT와 같은 애플리케이션 프로토콜 계층 위에 위치되며, 부가 가치 서비스들을 클라이언트 애플리케이션들에 제공한다. 서비스 계층은 또한 예를 들어, 제어 계층 및 전송/액세스 계층과 같은, 하위 리소스 계층에서 코어 네트워크들에 인터페이스를 제공한다. 서비스 계층은 서비스 정의, 서비스 런타임 인에이블, 정책 관리, 액세스 제어, 및 서비스 클러스터링을 포함하는 (서비스) 능력들 또는 기능성들의 다수의 카테고리들을 지원한다. 최근, 몇몇 산업 표준 기구들, 예를 들어, oneM2M은 인터넷/웹, 셀룰러, 기업 및 홈 네트워크들과 같은 배치들로의 디바이스들 및 애플리케이션들의 M2M 타입들의 통합과 연관된 어려움(challenge)들을 다루기 위한 M2M 서비스 계층들을 개발해왔다. M2M 서비스 계층은, CSE 또는 서비스 능력 계층(SCL)이라 지칭될 수 있는, 서비스 계층에 의해 지원되는, 위에서 언급된 능력들 또는 기능성들의 콜렉션 또는 세트에 대한 액세스를 애플리케이션들 또는 다양한 디바이스들에 제공할 수 있다. 몇몇 예들은, 다양한 애플리케이션들에 의해 공통적으로 사용될 수 있는, 보안, 과금, 데이터 관리, 디바이스 관리, 발견, 프로비저닝 및 접속성 관리를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 이러한 능력들 또는 기능성들은 M2M 서비스 계층에 의해 정의되는 메시지 포맷들, 리소스 구조들 및 리소스 표현들을 사용하는 API들을 통해 이러한 다양한 애플리케이션들에 대해 이용가능해진다. CSE 또는 SCL은 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 구현될 수 있는 그리고 이들이 이러한 능력들 또는 기능성들을 사용하기 위해 다양한 애플리케이션들 또는 디바이스들에 대해 노출되는 (서비스)능력들 또는 기능성들(이러한 기능 엔티티들 사이의 기능 인터페이스들)을 제공하는 기능 엔티티이다.

도 29c는 예를 들어, M2M 단말 디바이스(18) 또는 M2M 게이트웨이 디바이스(14)와 같은, 예시적인 M2M 디바이스(30)의 시스템 다이어그램이다. 도 29c에 도시된 바와 같이, M2M 디바이스(30)는 프로세서(32), 트랜시버(34), 전송/수신 엘리먼트(36), 스피커/마이크로폰(38), 키패드(40), 디스플레이/터치패드(42), 비이동식 메모리(44), 이동식 메모리(46), 전원(48), 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 칩셋(50), 및 다른 주변기기들(52)을 포함할 수 있다. M2M 디바이스(30)가 앞의 엘리먼트들의 임의의 하위조합을 포함하는 동시에 나머지가 개시된 발명 대상과 일치한다는 것이 인지될 것이다. M2M 디바이스(30)(예를 들어, CH(141), CH(143), BS(137), IN(131), 노드(145) 및 다른 것들)는 M2M 클러스터링 관리를 위한 개시된 시스템들 및 방법들을 수행하는 예시적인 구현예일 수 있다.

프로세서(32)는 범용 프로세서, 특수 목적 프로세서, 종래의 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연관된 하나 이상의 마이크로프로세서들, 제어기, 마이크로컨트롤러, 애플리케이션 특정적 집적 회로(ASIC)들, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA) 회로들, 임의의 다른 타입의 집적 회로(IC), 상태 머신 등일 수 있다. 프로세서(32)는 신호 코딩, 데이터 프로세싱, 전력 제어, 입력/출력 프로세싱, 및/또는 M2M 디바이스(30)가 무선 환경에서 동작할 수 있게 하는 임의의 다른 기능성을 수행할 수 있다. 프로세서(32)는 전송/수신 엘리먼트(36)에 결합될 수 있는 트랜시버(34)에 결합될 수 있다. 도 29c가 프로세서(32) 및 트랜시버(34)를 별도의 컴포넌트들로서 도시하지만, 프로세서(32) 및 트랜시버(34)가 전자 패키지 또는 칩 내에 함께 통합될 수 있다는 것이 인지될 것이다. 프로세서(32)는 애플리케이션-계층 프로그램들(예를 들어, 브라우저들) 및/또는 라디오 액세스-계층(RAN) 프로그램들 및/또는 통신들을 수행할 수 있다. 프로세서(32)는 예를 들어, 액세스-계층 및/또는 애플리케이션 계층에서와 같이, 인증, 보안 키 합의, 및/또는 암호화 동작들과 같은 보안 동작들을 수행할 수 있다.

전송/수신 엘리먼트(36)는 M2M 서비스 플랫폼(22)에 신호들을 전송하고, M2M 서비스 플랫폼(22)으로부터 신호들을 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 전송/수신 엘리먼트(36)는 RF 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성되는 안테나일 수 있다. 전송/수신 엘리먼트(36)는 WLAN, WPAN, 셀룰러 등과 같은 다양한 네트워크들 및 에어 인터페이스들을 지원할 수 있다. 예에서, 전송/수신 엘리먼트(36)는 예를 들어, IR, UV, 또는 가시광 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성되는 이미터/검출기일 수 있다. 또 다른 예에서, 전송/수신 엘리먼트(36)는 RF와 광 신호들 모두를 전송 및 수신하도록 구성될 수 있다. 전송/수신 엘리먼트(36)가 무선 또는 유선 신호들의 임의의 조합을 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다는 것이 인지될 것이다.

추가로, 전송/수신 엘리먼트(36)가 단일 엘리먼트로서 도 29c에 도시되지만, M2M 디바이스(30)는 임의의 개수의 전송/수신 엘리먼트들(36)을 포함할 수 있다. 더 구체적으로, M2M 디바이스(30)는 MIMO 기술을 사용할 수 있다. 따라서, 예에서, M2M 디바이스(30)는 무선 신호들을 전송 및 수신하기 위한 둘 이상의 전송/수신 엘리먼트들(36)(예를 들어, 다수의 안테나들)을 포함할 수 있다.

트랜시버(34)는 전송/수신 엘리먼트(36)에 의해 전송될 신호들을 변조하고 전송/수신 엘리먼트(36)에 의해 수신되는 신호들을 복조하도록 구성될 수 있다. 위에서 주지된 바와 같이, M2M 디바이스(30)는 멀티-모드 능력들을 가질 수 있다. 따라서, 예를 들어, 트랜시버(34)는 M2M 디바이스(30)가 UTRA 및 IEEE 802.11와 같은 다수의 RAT들을 통해 통신할 수 있게 하기 위한 다수의 트랜시버들을 포함할 수 있다.

프로세서(32)는 비이동식 메모리(44) 및/또는 이동식 메모리(46)와 같은, 임의의 타입의 적절한 메모리로부터의 정보에 액세스하고, 이에 데이터를 저장할 수 있다. 비이동식 메모리(44)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 하드 디스크, 또는 임의의 다른 타입의 메모리 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 이동식 메모리(46)는 가입자 신원 모듈(SIM) 카드, 메모리 스틱, 보안 디지털(SD) 메모리 카드 등을 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 프로세서(32)는 서버 또는 홈 컴퓨터 상에서와 같이, M2M 디바이스(30) 상에 물리적으로 위치되지 않는 메모리로부터의 정보에 액세스하고, 이에 데이터를 저장할 수 있다. 프로세서(32)는 본원에 기술되는 예들 중 일부에서의 LMS가 성공적인지 또는 비성공적인지의 여부에 응답하여(예를 들어, 메트릭 카테고리와 연관된 임계치들) 디스플레이 또는 표시기들(42) 상의 조명 패턴들, 이미지들, 또는 컬러들을 제어하거나, 또는 그렇지 않은 경우, ECMF, CPR, 및 SL(예를 들어, ECMF(132), CPR(133) 및 SL(151)) 상호작용의 상태 및 파라미터들(예를 들어, 표 4 - 표 12 및 다른 것들)을 표시하도록 구성될 수 있다. 디스플레이 또는 표시기들(42) 상의 조명 패턴들, 이미지들 또는 컬러들의 제어는 본원에 예시되거나 논의된 도면들(예를 들어, 도 15 - 도 21) 내의 방법 흐름들 또는 컴포넌트들 중 임의의 것의 상태를 반영할 수 있다. M2M 클러스터링 관리의 메시지들 및 절차들이 본원에 개시된다. 메시지들 및 절차들은 사용자들이 입력 소스(예를 들어, 스피커/마이크로폰(38), 키패드(40), 또는 디스플레이/터치패드(42))를 통해 M2M 클러스터링 관리-관련 리소스들(예를 들어, 파라미터들)을 요청하고, 디스플레이(42) 상에 디스플레이될 수 있는 다른 것들 중 특히, M2M 클러스터링 관리를 요청하고, 구성하거나, 질의하기 위한 인터페이스/API를 제공하도록 확장될 수 있다.

프로세서(32)는 전원(48)으로부터 전력을 수신할 수 있고, M2M 디바이스(30) 내의 다른 컴포넌트들에 전력을 분배하고 그리고/또는 제어하도록 구성될 수 있다. 전원(48)은 M2M 디바이스(30)를 파워링하기 위한 임의의 적절한 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 전원(48)은 하나 이상의 건전지 배터리들(예를 들어, 니켈-카드뮴(NiCd), 니켈-아연(NiZn), 니켈 금속 수산화물(NiMH), 리튬-이온(Li-ion) 등), 태양 전지들, 연료 전지들, 등을 포함할 수 있다.

프로세서(32)는 또한 M2M 디바이스(30)의 현재 위치에 관한 위치 정보(예를 들어, 경도 및 위도)를 제공하도록 구성되는, GPS 칩셋(50)에 결합될 수 있다. M2M 디바이스(30)가 임의의 적절한 위치-결정 방법에 의한, 동시에 본원에 개시된 정보와 일치하도록 유지되는, 위치 정보를 취득할 수 있다는 것이 인지될 것이다.

프로세서(32)는, 추가적인 특징들, 기능성 및/또는 유선 또는 무선 접속성을 제공하는 하나 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 모듈들을 포함할 수 있는, 다른 주변 기기들(52)에 추가로 결합될 수 있다. 예를 들어, 주변 기기들(52)은 가속계, e-나침반, 위성 트랜시버, 센서, 디지털 카메라(예를 들어, 사진 또는 비디오용), 유니버설 직렬 버스(USB) 포트, 진동 디바이스, 텔레비전 트랜시버, 핸즈프리 헤드셋, Bluetooth® 모듈, 주파수 변조(FM) 라디오 유닛, 디지털 음악 플레이어, 미디어 플레이어, 비디오 게임 플레이어 모듈, 인터넷 브라우저 등을 포함할 수 있다.

도 29d는, 예를 들어, 도 29a 및 도 29b의 M2M 서비스 플랫폼(22)이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 시스템(90)의 블록도이다. 컴퓨팅 시스템(90)(예를 들어, M2M 단말 디바이스(18) 또는 M2M 게이트웨이 디바이스(14))은 컴퓨터 또는 서버를 포함할 수 있고, 주로 소프트웨어의 형태일 수 있는 컴퓨터 판독 가능한 명령어들에 의해, 어디에서나, 또는 이러한 소프트웨어가 저장되거나 액세스되는 어떤 수단에 의해서든 제어될 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능한 명령어들은 중앙 처리 장치(CPU)(91) 내에서 실행되어 컴퓨팅 시스템(90)이 작업을 수행하게 할 수 있다. 많은 알려진 워크스테이션들, 서버들 및 개인용 컴퓨터들에서, 중앙 처리 장치(91)는 마이크로프로세서라 명명되는 단일-칩 CPU에 의해 구현된다. 다른 머신들에서, 중앙 처리 장치(91)는 다수의 프로세서들을 포함할 수 있다. 코프로세서(81)는, 추가적인 기능들을 수행하거나 CPU(91)를 보조하는, 메인 CPU(91)와는 다른, 선택적 프로세서이다. CPU(91) 및/또는 코프로세서(81)는, SL, ECMF, 또는 CPR 연관된 메시지들과 같은, M2M 클러스터링 관리를 위한 개시된 시스템 및 방법들에 관련된 데이터를 수신하고, 생성하고, 프로세싱할 수 있다.

동작시, CPU(91)는 명령어들을 패치하고, 디코딩하고, 실행하며, 컴퓨터의 메인 데이터-전달 경로인, 시스템 버스(80)를 통해 다른 리소스들에 그리고 다른 리소스들로부터 정보를 전달한다. 이러한 시스템 버스는 컴퓨팅 시스템(90) 내의 컴포넌트들을 접속시키고, 데이터 교환을 위한 매체를 정의한다. 시스템 버스(80)는 통상적으로는 데이터를 송신하기 위한 데이터 라인들, 어드레스들을 송신하기 위한 어드레스 라인들, 및 인터럽트들을 송신하기 위한 그리고 시스템 버스를 동작시키기 위한 제어 라인들을 포함한다. 이러한 시스템 버스(80)의 예는 PCI(Peripheral Component Interconnect)(주변 컴포넌트 상호접속) 버스이다.

시스템 버스(80)에 결합되는 메모리 디바이스들은 랜덤 액세스 메모리(RAM)(82) 및 판독 전용 메모리(ROM)(93)를 포함한다. 이러한 메모리들은 정보가 저장되고 검색되도록 하는 회로를 포함한다. ROM들(93)은 쉽게 수정될 수 없는 저장된 데이터를 일반적으로 포함한다. RAM(82)에 저장된 데이터는 CPU(91) 또는 다른 하드웨어 디바이스들에 의해 판독되거나 변경될 수 있다. RAM(82) 및/또는 ROM(93)에 대한 액세스는 메모리 제어기(92)에 의해 제어될 수 있다. 메모리 제어기(92)는 명령어들이 실행됨에 따라 가상 어드레스들을 물리적 어드레스들로 변환시키는 어드레스 변환 기능을 제공할 수 있다. 메모리 제어기(92)는 시스템 내의 프로세스들을 격리시키고 사용자 프로세스들로부터 시스템 프로세스들을 격리시키는 메모리 보호 기능을 또한 제공할 수 있다. 따라서, 제1 모드에서 실행하는 프로그램은 그것의 고유한 프로세스 가상 어드레스 공간에 의해 매핑되는 메모리에만 액세스할 수 있고; 그것은 프로세스들 사이에서 공유하는 메모리가 설정되지 않는 경우 또 다른 프로세스의 가상 어드레스 공간 내의 메모리에 액세스할 수 없다.

추가로, 컴퓨팅 시스템(90)은 CPU(91)로부터, 프린터(94), 키보드(84), 마우스(95) 및 디스크 드라이브(85)와 같은 주변 기기들로 명령어들을 통신하는 역할을 하는 주변기기 제어기(83)를 포함할 수 있다.

디스플레이 제어기(96)에 의해 제어되는 디스플레이(86)는 컴퓨팅 시스템(90)에 의해 생성되는 시각적 출력을 디스플레이하도록 사용된다. 이러한 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 움직이는(animated) 그래픽, 및 비디오를 포함할 수 있다. 디스플레이(86)는 CRT-기반 비디오 디스플레이, LCD-기반 평판 디스플레이, 기체 플라즈마-기반 평판 디스플레이, 또는 터치 패널을 이용하여 구현될 수 있다. 디스플레이 제어기(96)는 디스플레이(86)에 송신되는 비디오 신호를 생성하도록 요구되는 전자 컴포넌트들을 포함한다.

또한, 컴퓨팅 시스템(90)은, 도 29a 및 도 29b의 네트워크(12)와 같은, 외부 통신 네트워크에 컴퓨팅 시스템(90)을 접속시키도록 사용될 수 있는 네트워크 어댑터(97)를 포함할 수 있다.

본원에 기술된 시스템들, 방법들 및 프로세스들 중 임의의 것 또는 전부가, 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체 상에 저장되는 컴퓨터 실행 가능한 명령어들(즉, 프로그램 코드)의 형태로 구현될 수 있으며, 상기 명령어들이 컴퓨터, 서버, M2M 단말 디바이스, M2M 게이트웨이 디바이스 등과 같은 머신에 의해 실행될 때, 본원에 기술된 시스템들, 방법들 및 프로세스들을 수행 및/또는 구현한다는 것이 이해된다. 구체적으로, 위에서 기술된 단계들, 동작들 또는 기능들 중 임의의 것은 이러한 컴퓨터 실행 가능한 명령어들의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성 및 비휘발성의, 이동식 및 비이동식 매체 모두를 포함하지만, 이러한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 신호들을 포함하지 않는다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다목적 디스크들(DVD) 또는 다른 광학 디스크 저장소, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자지 저장 디바이스들, 또는 원하는 정보를 저장하도록 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 물리적 매체를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.

아래는 본원에 논의된 용어들의 설명이다. 알고리즘 메트릭은 노드의 수신된 전력 또는 에너지 레벨과 같은, 동작하기 위해 알고리즘에 의해 사용되는 속성들을 표기하기 위한 용어로 간주될 수 있다. 클러스터는 디바이스들의 그룹화를 표기하는 것으로 간주될 수 있다. 여기서 그것은 지정된 클러스터 헤드와 통신할 수 있는 센서들 또는 다른 디바이스들(예를 들어, 무선 온도 센서들)의 그룹을 지칭할 수 있다. 본원에 논의되는 바와 같이, 예에서, 클러스터의 디바이스들은 클러스터-내 통신들이 센서 정보의 효율적 전달을 가능하게 하기 위한 알고리즘을 구현할 수 있다. 클러스터링은 클러스터 기반, 계층적 네트워크를 형성하고 유지보수하는 프로세스로 간주될 수 있다. 프로세스는 CH 할당, 라우팅, 및 토폴로지 관리를 포함할 수 있다. 본원에서 논의되는 바와 같은 전달 지연은 소스로부터 목적지까지 패킷을 전송하는데 요구되는 시간량으로 간주될 수 있다. 이 지연은 유선 또는 무선 통신 전달, 디바이스의 프로세서, 메모리 등과 연관될 수 있다.

도면들에 예시되는 바와 같은, 본 개시내용의 발명 대상의 바람직한 방법들, 시스템들 또는 장치들 - M2M 클러스터 관리 - 을 기술할 시에, 명료함을 위해 특정 용어가 사용된다. 그러나, 청구되는 발명 대상은 그렇게 선택되는 특정 용어로 제한되도록 의도되지 않으며, 각각의 특정 엘리먼트가 유사한 목적을 달성하기 위해 유사한 방식으로 동작하는 모든 기술적 등가물들을 포함한다는 것이 이해되어야 한다.

본원에 기술되는 다양한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 적절한 경우, 이들의 조합들과 관련하여 구현될 수 있다. 이러한 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어는 통신 네트워크의 다양한 노드들에 위치되는 장치들에 상주할 수 있다. 장치들은 본원에 기술되는 방법들을 실행하기 위해 단독으로 또는 서로 함께 동작할 수 있다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 용어들 "장치", "네트워크 장치", "노드", "디바이스", "네트워크 노드" 등은 상호교환가능하게 사용될 수 있다.

이러한 기입된 기재는, 최상의 모드를 포함하여, 발명을 개시하기 위한, 그리고 또한, 임의의 디바이스들 또는 시스템들을 제작 및 사용하고 임의의 포함된 방법들을 수행하는 것을 포함하여, 본 기술분야의 통상의 기술자가 발명을 실시할 수 있게 하기 위한 예들을 사용한다. 발명의 특허가능 범위는 청구항들에 의해 정의되고, 본 기술분야의 통상의 기술자에게 발생하는 다른 예들(예를 들어, 단계들의 건너뛰기, 단계들의 조합, 또는 본원에 개시되는 예시적인 방법들 사이에 단계들을 추가하는 것)을 포함할 수 있다. 이러한 다른 예들은, 이들이 청구항들의 문자 언어와는 상이하지 않은 구조적 엘리먼트들을 가지는 경우, 또는 이들이 청구항들의 문자 언어들과의 사소한 차이들을 가지는 등가적 구조적 엘리먼트들을 포함하는 경우, 청구항들의 범위 내에 있는 것으로 의도된다.

다른 것들 중 특히, 본원에 기술되는 바와 같은, 방법들, 시스템들 및 장치들은 디바이스 클러스터 관리(예를 들어, M2M 클러스터링 관리)를 위한 수단을 제공할 수 있다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는 클러스터 프로파일 레지스트리를 가지는 클러스터 관리를 가능하게 하는 파라미터들의 리스트를 수신하고; 파라미터들에 기초하여 장치와 연관된 디바이스들의 클러스터의 프로파일을 생성하고 ― 디바이스들의 클러스터는 현재 클러스터링 알고리즘에 기초하여 통신함 ― ; 그리고 디바이스들의 클러스터의 프로파일을 클러스터 프로파일 레지스트리에 등록하기 위한 수단을 가진다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는, 프로파일에 기초하여, 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하고; 그리고 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하는 것에 응답하여, 현재 클러스터링 알고리즘과 후보 클러스터링 알고리즘 사이의 최적화 목표를 만족시키기 위한 성능을 평가하기 위한 수단을 가진다. 결정은 프로파일 이상의 것, 예를 들어, 전술된 그리고 하기에 대한 통계들에 기초하여 이루어질 수 있다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는, 프로파일에 기초하여, 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하고; 그리고 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하는 것에 응답하여, 현재 클러스터링 알고리즘과 후보 클러스터링 알고리즘 사이의 최적화 목표를 만족시키도록 성능을 평가하기 위한 수단을 가지고, 여기서 최적화 목표는 디바이스들의 클러스터에 대한 임계 에너지 소모를 포함한다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는, 프로파일에 기초하여 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하고; 그리고 현재 클러스터링 알고리즘과 후보 클러스터링 알고리즘 사이의 최적화 목표를 만족시키기 위한 성능을 평가하고; 성능의 평가에 기초하여, 최적화 목표를 만족시키기 위한 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 최적화 목표를 만족시키기 위한 현재 클러스터링 알고리즘의 성능을 만족시키거나 초과한다고 결정하고; 최적화 목표를 만족시키기 위한 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 최적화 목표를 만족시키기 위한 현재 클러스터링 알고리즘의 성능을 만족시키거나 초과한다고 결정하는 것에 응답하여, 디바이스들의 클러스터를 후보 클러스터링 알고리즘으로 재구성하기 위한 명령어들을 제공하기 위한 수단을 포함한다. 후보의 평가는, 심지어 메인 알고리즘이 차선이 되기 이전에(예를 들어, 목표가 만족되지 않음), 모두 함께 메인 알고리즘과 병렬로 진행될 수 있다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는 프로파일과 연관된 파라미터의 임계치 변경에 기초하여 프로파일을 업데이트하기 위한 수단을 가지며, 파라미터는 통신 비용을 포함한다. 통신 비용은 에너지, 지연 등의 비용일 수 있다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는 새로운 최적화 목적을 이용하여 프로파일을 업데이트하기 위한 수단을 가진다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는 클러스터 토폴로지 재구성을 트리거하기 위한 수단을 가진다. 디바이스들의 클러스터는 무선 디바이스들을 포함할 수 있다. 위의 장치는 클러스터 헤드 또는 기지국일 수 있다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는 2개 이상의 디바이스 클러스터들이 최적화 목표를 만족시키기 위해 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하고; 성능을 평가하는 것에 기초하여, 클러스터링 알고리즘 최적화 목표 중 적어도 하나의 성능이 만족되지 않았다고 결정하고; 그리고 클러스터닝 알고지름의 성능이 만족되지 않았다고 결정하는 것에 응답하여, 디바이스들의 적어도 하나의 클러스터를 재구성하기 위한 명령어들을 제공하기 위한 수단을 가진다. 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 또는 장치는 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하고; 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하는 것에 응답하여, 클러스터링 알고리즘을 재구성하기 위한 명령어들을 제공하기 위한 수단을 가진다. 이 문단 내의 모든 조합들(단계들의 제거 또는 추가를 포함함)은 상세한 설명의 다른 부분들과 일치하는 방식으로 참작된다.

Claims (20)

1. 클러스터링을 관리하기 위한 장치로서,
   프로세서; 및
   상기 프로세서와 결합된 메모리
   를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서가 동작들을 실행하게 하는 실행 가능한 명령어들을 포함하고, 상기 동작들은:
   클러스터 프로파일 레지스트리를 이용하여 클러스터 관리를 가능하게 하는 파라미터들의 리스트를 수신하는 것;
   상기 파라미터들에 기초하여 상기 장치와 연관된 디바이스들의 클러스터의 프로파일을 생성하는 것 ― 상기 디바이스들의 클러스터는 현재 클러스터링 알고리즘에 기초하여 통신함 ― ;
   상기 클러스터 프로파일 레지스트리를 이용하여 상기 디바이스들의 클러스터의 프로파일을 등록하는 것;
   상기 프로파일에 기초하여, 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하는 것;
   상기 현재 클러스터링 알고리즘과 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 사이에서 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 성능을 평가하는 것;
   상기 성능을 평가한 것에 기초하여, 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 중 제1 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 현재 클러스터링 알고리즘의 성능을 초과한다고 결정하는 것; 및
   상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 제1 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 현재 클러스터링 알고리즘의 성능을 초과한다고 결정한 것에 응답하여, 상기 제1 후보 클러스터링 알고리즘으로 상기 디바이스들의 클러스터를 재구성하기 위한 명령어들을 제공하는 것
   을 포함하는 장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 디바이스들의 클러스터는 무선 디바이스들을 포함하는 장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 프로파일과 연관된 파라미터의 임계치 변경에 기초하여 상기 프로파일을 업데이트하는 것을 포함하는 동작들을 더 포함하고, 상기 파라미터는 통신 비용 또는 전달 지연을 포함하는 장치.
8. 제1항에 있어서,
   클러스터 토폴로지 재구성을 트리거하는 것을 포함하는 동작들을 더 포함하는 장치.
9. 제1항에 있어서,
   새로운 최적화 목표를 이용하여 상기 프로파일을 업데이트하는 것을 포함하는 동작들을 더 포함하는 장치.
10. 제1항에 있어서,
    상기 장치는 클러스터 헤드 또는 기지국인 장치.
11. 클러스터링을 관리하기 위한 방법으로서,
    프로세서에 의해, 클러스터 프로파일 레지스트리를 이용하여 클러스터 관리를 가능하게 하는 파라미터들의 리스트를 수신하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 파라미터들에 기초하여 장치와 연관된 디바이스들의 클러스터의 프로파일을 생성하는 단계 ― 상기 디바이스들의 클러스터는 현재 클러스터링 알고리즘에 기초하여 통신함 ― ;
    상기 프로세서에 의해, 상기 클러스터 프로파일 레지스트리를 이용하여 상기 디바이스들의 클러스터의 프로파일을 등록하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 프로파일에 기초하여, 최적화 목표가 만족되지 않았다고 결정하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 현재 클러스터링 알고리즘과 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 사이에서 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 성능을 평가하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 성능을 평가한 것에 기초하여, 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 중 제1 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 현재 클러스터링 알고리즘의 성능을 초과한다고 결정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 제1 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 현재 클러스터링 알고리즘의 성능을 초과한다고 결정한 것에 응답하여, 상기 제1 후보 클러스터링 알고리즘으로 상기 디바이스들의 클러스터를 재구성하기 위한 명령어들을 제공하는 단계
    를 포함하는 방법.
12. 삭제
13. 제11항에 있어서,
    상기 최적화 목표는 상기 디바이스들의 클러스터에 대한 통신 비용을 포함하는 방법.
14. 삭제
15. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 상기 프로파일과 연관된 파라미터의 임계치 변경에 기초하여 상기 프로파일을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하고, 상기 파라미터는 전달 지연을 포함하는 방법.
16. 삭제
17. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 클러스터 토폴로지 재구성을 트리거하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
18. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해, 새로운 최적화 목표를 이용하여 상기 프로파일을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
19. 둘 이상의 디바이스 클러스터들을 관리하기 위한 방법으로서,
    상기 방법은 프로세서를 포함하는 장치에서 수행되고, 상기 방법은:
    상기 프로세서에 의해, 최적화 목표를 만족시키기 위해 디바이스들의 상기 둘 이상의 클러스터들 내의 클러스터링 알고리즘들의 성능을 평가하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 클러스터링 알고리즘들의 상기 성능을 평가한 것에 기초하여, 상기 클러스터링 알고리즘들 중 제1 클러스터링 알고리즘의 성능이 만족되지 않았다고 결정하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 클러스터링 알고리즘들 중 상기 제1 클러스터링 알고리즘의 성능이 만족되지 않았다고 결정한 것에 응답하여, 상기 제1 클러스터링 알고리즘과 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 사이에서 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 성능을 평가하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 제1 클러스터링 알고리즘과 상기 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 사이에서 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 성능을 평가한 것에 기초하여, 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 복수의 후보 클러스터링 알고리즘 중 제1 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 제1 클러스터링 알고리즘의 성능을 초과한다고 결정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 제1 후보 클러스터링 알고리즘의 성능이 상기 최적화 목표를 만족시키기 위한 상기 제1 클러스터링 알고리즘의 성능을 초과한다고 결정한 것에 응답하여, 상기 제1 후보 클러스터링 알고리즘으로 상기 둘 이상의 디바이스 클러스터들 중 디바이스들의 적어도 하나의 클러스터를 재구성하기 위한 명령어들을 제공하는 단계
    를 포함하는 방법.
20. 제19항에 있어서,
    상기 둘 이상의 디바이스 클러스터들은 기지국을 통해 접속되는 방법.

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