KR102387106B1 - 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 - Google Patents

태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 Download PDF

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Abstract

태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드를 선택하는 초기화 단계; 클러스터의 멤버 노드가 수집된 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리 구조를 구성하는 단계; 클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기인 한 라운드 동안 각 노드에서 데이터를 수집하는 단계; 모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 후보 헤드와 인접 노드 간의 에너지 분산(EV), 후보 헤드의 인접한 노드 수(NN) 및 후보 헤드와 현재 클러스터 헤드와의 거리를 기초로 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계; 및 모바일 싱크가 선택된 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하는 에너지 재충전 단계;를 포함한다. 이에 따라, 노드의 에너지 상태를 고려하여 클러스터 헤드를 효과적으로 선택하고, 싱크 노드가 클러스터 헤드의 에너지를 충전하면서 데이터를 수집할 수 있도록 함으로써 에너지 불균형을 최소화한다.

Description

태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치{METHOD FOR MANAGING CLUSTER USING A MOBILE CHARGER FOR SOLAR-POWERED WIRELESS SENSOR NETWORKS, RECORDING MEDIUM AND DEVICE FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 무선 전력 전송(WPT)를 지원하는 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법을 이용하여 노드의 에너지 상태를 고려한 클러스터 헤드를 효과적으로 선택하고, 싱크 노드가 클러스터 헤드의 에너지를 충전하면서 데이터를 수집할 수 있도록 함으로써 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기술에 관한 것이다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 수많은 저전력 및 저비용 센서 노드를 배치하여 접근하기 어렵거나 광범위한 영역의 환경을 모니터링한다. 최근 WSN은 군사지역, 재난 감지, 서식지 모니터링 및 스마트 홈과 같은 여러 분야에서 널리 사용되고 있다.
그러나, WSN 노드의 제한된 동작 시간은 배터리 용량으로 인한 문제이며, 이에 따라 에너지 소비를 줄이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 또한, WSN은 저가형 센서 노드를 사용하기 때문에 노드의 통신 범위가 상대적으로 짧고, 고정된 싱크 노드를 사용한다. 따라서, 센서 노드는 다른 노드를 통해 고정된 싱크 노드로 데이터를 전달하는 다중 홉 접근 방식을 사용한다.
그러나, 이러한 접근 방식은 핫스팟 문제(예: 트래픽 집중)로 이어질 수 있으며, 싱크 노드를 둘러싼 노드는 과도한 릴레이 트래픽으로 인해 상대적으로 많은 양의 에너지를 소비한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 연구가 수행되었다.
가장 중요한 해결책은 환경에서 에너지를 수집하는 노드를 사용하는 에너지 수집형 WSN을 배치하여 배터리 기반 센서의 에너지 제약 문제를 근본적으로 해결한다. 태양 에너지는 주기성과 높은 전력 밀도로 인해 다양한 환경 에너지원 중에서 가장 많이 사용된다.
또 다른 방식으로 WSN에서 모바일 충전을 위한 무선 전력 전송(WPT)이 제안되었다. 이 경우 모바일 충전기는 제한된 에너지로 인해 모든 센서 노드를 방문하여 충전할 수 없다. 따라서, 충전할 최적의 노드를 결정하고 이러한 노드에 대한 최적의 경로를 찾기 위해 수많은 연구가 진행되고 있다.
고정된 싱크를 둘러싼 노드의 에너지 불균형 문제를 완화하기 위한 연구도 수행되었다. 그 중, 모바일 싱크를 사용하는 아이디어가 가장 활발 하게 연구되었다. 그러나 모바일 싱크는 제한된 에너지로 인해 모든 센서 노드를 방문할 수 없기 때문에 불완전한 데이터 수집이 문제가 된다.
따라서, 대부분의 연구에서 모바일 싱크의 이동 거리를 줄이기 위해 클러스터 기반 데이터 수집 방식이 사용된다. 이러한 접근 방식에서 싱크 노드는 데이터를 수집하기 위해 클러스터 헤드라고 하는 제한된 수의 노드만 방문하면 된다. 그러나, 클러스터 기반 접근 방식을 사용하더라도 클러스터 헤드 및 주변 노드의 에너지 부족 문제는 피할 수 없다.
게다가 클러스터 기반 토폴로지에서 에너지 소비의 균형을 맞추기 위해 최적의 클러스터링 및 클러스터 헤드를 찾는 문제는 NP-hard로 정확한 솔루션이 없다는 문제가 있다.
KR 10-1439739 B1 KR 10-1615352 B1 KR 10-1050836 B1
Alia, O.M. Dynamic relocation of mobile base station in wireless sensor networks using a cluster-based harmony search algorithm. Inf. Sci. 2017, 385, 76-95. Xiangning, F.; Yulin, S. Improvement on LEACH protocol of wireless sensor network. In Proceedings of the 2007 International Conference on Sensor Technologies and Applications (SENSORCOMM 2007), Valencia, Spain, 14-20 October 2007; pp. 260-264. Seyyedabbasi, A.; Dogan, G.; Kiani, F. HEEL: A new clustering method to improve wireless sensor network lifetime. IET Wirel. Sens. Syst. 2020, 10, 130-136.
이에, 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로 본 발명의 목적은 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법을 수행하기 위한 장치를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드를 선택하는 초기화 단계; 클러스터의 멤버 노드가 수집된 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리 구조를 구성하는 단계; 클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기인 한 라운드 동안 각 노드에서 데이터를 수집하는 단계; 모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 후보 헤드와 인접 노드 간의 에너지 분산(EV), 후보 헤드의 인접한 노드 수(NN) 및 후보 헤드와 현재 클러스터 헤드와의 거리를 기초로 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계; 및 모바일 싱크가 선택된 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하는 에너지 재충전 단계;를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계는, 모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 각 노드는 자신의 여분 에너지와 이웃 노드 번호를 현재 클러스터 헤드에 전송하는 단계; 클러스터 헤드는 각 노드의 잔여 에너지를 기초로 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하는 단계; 후보 노드 중 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수를 기초로 목적함수를 계산하는 단계; 및 목적함수의 계산 결과 가장 높은 결과 값을 갖는 후보 노드를 다음 라운드의 클러스터 헤드로 선택하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 목적함수를 계산하는 단계는, 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수에 각각 가중치를 부여할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은, 이웃한 클러스터의 헤드가 1 홉(hop)의 거리에 존재할 경우 트리 구조로 설정된 부모 노드 대신 이웃한 클러스터 헤드에게 전송하는 클러스터 헤드의 임시 변경 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은, 상기 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계 및 상기 에너지 재충전 단계를 라운드마다 반복적으로 수행하여 데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 초기화 단계는, 클러스터 간의 간격과 각 클러스터 멤버들 간의 응집도 총합을 비율로 정의되는 목적함수가 최솟값이 되는 클러스터, 클러스터 헤드 및 클러스터 구성원의 수를 결정할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 에너지 재충전 단계는, 모바일 싱크가 출발하기 전에 모바일 싱크가 이동할 최단 이동 경로와 각 클러스터 헤드로 전송할 수 있는 에너지양을 계산하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에는, 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
상기한 본 발명의 또 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드를 선택하는 초기 클러스터링부; 클러스터의 멤버 노드가 수집된 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리 구조를 구성하는 트리구조 구성부; 클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기인 한 라운드 동안 각 노드에서 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 후보 헤드와 인접 노드 간의 에너지 분산(EV), 후보 헤드의 인접한 노드 수(NN) 및 후보 헤드와 현재 클러스터 헤드와의 거리를 기초로 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 클러스터 헤드 선택부; 및 모바일 싱크가 선택된 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하는 에너지 재충전부;를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 클러스터 헤드 선택부는, 각 노드의 잔여 에너지를 기초로 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하고, 후보 노드 중 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수를 기초로 목적함수를 계산하여, 가장 높은 결과 값을 갖는 후보 노드를 다음 라운드의 클러스터 헤드로 선택할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 클러스터 헤드 선택부는, 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수에 각각 가중치를 부여할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치는, 이웃한 클러스터의 헤드가 1 홉(hop)의 거리에 존재할 경우 트리 구조로 설정된 부모 노드 대신 이웃한 클러스터 헤드에게 전송하는 클러스터 헤드의 임시 변경부;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 초기 클러스터링부는, 클러스터 간의 간격과 각 클러스터 멤버들 간의 응집도 총합을 비율로 정의되는 목적함수가 최솟값이 되는 클러스터, 클러스터 헤드 및 클러스터 구성원의 수를 결정할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 에너지 재충전부는, 모바일 싱크가 출발하기 전에 모바일 싱크가 이동할 최단 이동 경로와 각 클러스터 헤드로 전송할 수 있는 에너지양을 계산할 수 있다.
이와 같은 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법에 따르면, 효과적인 메타 휴리스틱 알고리즘인 하모니 서치 알고리즘을 활용하여 SP-WSN의 최적에 가까운 클러스터링을 구하고 이를 기반으로 클러스터 토폴로지에 운영된다.
또한, 잔여 에너지를 각 클러스터 헤드에 적절하게 나누어 에너지를 충전해 주어 클러스터 헤드의 에너지 부족 문제를 해결하고, 노드가 에너지 소비를 최소화 할 수 있도록 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하여 핫스팟 노드가 에너지를 충분히 회복할 수 있다.
나아가, 노드 간의 에너지 균형을 이루므로, 정전 노드의 수가 감소하여 네트워크가 안정적으로 동작하고 싱크가 수집하는 데이터양도 증가시킨다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치의 블록도이다.
도 2는 도 1의 장치의 동작 예시를 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 장치의 시간에 따른 동작 과정을 보여주는 도면이다.
도 4는 무선 센서 노드의 초기 배치 후 클러스터링 프로세스에 대한 간단한 개요를 보여주는 도면이다.
도 5는 세 라운드 각각에 대한 트리 구조의 변화를 보여주는 도면이다.
도 6은 드론의 에너지 모델을 보여주는 도면이다.
도 7은 다른 클러스터 헤드가 인접 노드일 때 클러스터 헤드를 일시적으로 변경하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 매개 변수 간의 관계를 결정하기 위해 서로 다른 매개 변수 값으로 관찰된 평균 정전 노드 수를 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법의 흐름도이다.
도 10은 1600개의 센서 노드 중 시간이 지남에 따라 정전된 노드 수를 보여주는 도표이다.
도 11은 1600개의 센서 노드에서 시간에 따라 모바일 싱크가 수집한 데이터의 양을 보여주는 도표이다.
도 12는 노드 밀도에 따라 평균 정전 노드 수를 보여주는 도표이다.
도 13은 노드 밀도에 따라 모바일 싱크가 수집한 총 데이터양을 보여주는 도표이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치의 블록도이다. 도 2는 도 1의 동작 예시를 보여주는 도면이다. 도 3은 도 1의 시간에 따른 동작 과정을 보여주는 도면이다.
본 발명에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치(10, 이하 장치)는 WPT를 지원하는 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 완화하는 기법을 제안한다.
본 발명에서는 노드의 에너지 상태를 고려하여 클러스터 헤드를 효과적으로 선택하고, 싱크 노드가 클러스터 헤드의 에너지를 충전하면서 데이터를 수집할 수 있도록 함으로써 에너지 불균형을 최소화한다. 결과적으로, 이 방식은 센서 노드의 정전 시간을 줄이면서 싱크 노드가 더 많은 데이터를 수집할 수 있도록 한다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 장치(10)는 초기 클러스터링부(110), 트리구조 구성부(130), 데이터 수집부(150), 클러스터 헤드 선택부(170) 및 에너지 재충전부(190)를 포함한다.
본 발명의 상기 장치(10)는 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리를 수행하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)가 설치되어 실행될 수 있으며, 상기 초기 클러스터링부(110), 상기 트리구조 구성부(130), 상기 데이터 수집부(150), 상기 클러스터 헤드 선택부(170) 및 상기 에너지 재충전부(190)의 구성은 상기 장치(10)에서 실행되는 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리를 수행하기 위한 소프트웨어에 의해 제어될 수 있다.
상기 장치(10)는 별도의 단말이거나 또는 단말의 일부 모듈일 수 있다. 또한, 상기 초기 클러스터링부(110), 상기 트리구조 구성부(130), 상기 데이터 수집부(150), 상기 클러스터 헤드 선택부(170) 및 상기 에너지 재충전부(190)의 구성은 통합 모듈로 형성되거나, 하나 이상의 모듈로 이루어 질 수 있다. 그러나, 이와 반대로 각 구성은 별도의 모듈로 이루어질 수도 있다.
상기 장치(10)는 이동성을 갖거나 고정될 수 있다. 상기 장치(10)는, 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
상기 장치(10)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.
상기 초기 클러스터링부(110)는 네트워크를 도 2와 같이 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드(빨간색 노드로 표시)를 선택한다(도 3에서 ①로 표시).
상기 트리구조 구성부(130)는 클러스터의 멤버 노드가 수집한 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리 구조를 구성한다(도 3에서 ②로 표시).
상기 데이터 수집부(150)는 다음 단계에서 각 노드에서 데이터 수집을 시작한다(도 3에서 ③으로 표시). 상기 클러스터 헤드 선택부(170)는 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택한다.
클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기가 한 라운드로 구성된다고 정의하면, 각 클러스터는 다음 라운드의 클러스터 헤드 역할을 할 노드를 선택해야 한다(도 3에서 ④로 표시).
이후, 상기 에너지 재충전부(190)는 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하도록 한다(도 3에서 ⑤로 표시됨). 도 2의 파란색 노드는 다음 라운드를 위해 선택된 클러스터 헤드를 나타낸다.
현재 클러스터 헤드 주변의 에너지 불균형을 최소화하기 위해 클러스터 노드 구성과 같은 다양한 요인을 고려하여 다음 라운드의 헤드를 선택해야 한다.
라운드가 끝날 때(도 3에서 ⑤로 표시된 모바일 싱크 이동 단계) 모바일 싱크는 도 2의 화살표로 표시된 것처럼 현재 클러스터 헤드를 방문한다. 데이터를 수집하는 동시에 적절한 양의 에너지를 헤드에 전송한다. 헤드 노드는 태양 에너지 수집형 노드이지만 클러스터 헤드 역할을 수행하기 때문에 상당한 에너지를 소비한다.
따라서, 일반 센서 노드로 작동하려면 에너지를 충전 받아야 한다. 이러한 방식으로 모바일 싱크는 데이터를 수집하고 현재 클러스터 헤드를 방문하는 동안 에너지 재충전을 제공할 수 있다. 또한, 모바일 싱크는 라운드가 끝나기 전에 이미 선택한 다음 라운드의 헤드 정보를 받아 다음 라운드가 끝날 때 다시 클러스터 헤드를 방문할 수 있다.
태양 에너지 수집형 노드의 에너지 중립적인 동작 일반적으로 태양 에너지 수집형 센서 노드는 시스템 매개 변수(예: 듀티 사이클, 감지 주파수 및 전송 범위)를 제어하여 충전된 양보다 낮은 에너지를 소비하도록 해야 한다. 따라서, 잔여 에너지 E residual은 시간이 지남에 따라 단조 증가하며 결과적으로 노드가 정전되지 않는다. 이를 ENO(Energy Neutral Operation)라고 한다.
태양 에너지 수집형 센서 노드는 다양한 시스템 설정을 제어하여 ENO를 만족시킬 수 있어 안정적인 동작이 보장된다. 그러나, 클러스터 헤드는 헤드 노드의 역할을 수행하기 위해 필연적으로 많은 양의 에너지를 사용하기 때문에 에너지 소비량을 최소화하더라도 ENO를 충족시킬 수 없다.
따라서, 모바일 싱크는 클러스터 헤드의 ENO를 보장하기 위해 방문하는 동안 클러스터 헤드에 에너지를 충전해준다. 특히, 모바일 싱크는 클러스터 헤드 노드에만 에너지를 충전해주고 클러스터 헤드 주변의 핫스팟 영역에 있는 노드는 모바일 싱크에 의해 에너지 충전이 되지 않는다.
이러한 노드는 데이터를 중계하는데 사용되기 때문에 다른 센서 노드보다 더 많은 에너지를 소비한다. 따라서, 다음 라운드에서 가능한 에너지를 많이 회복하여(에너지 소비를 줄임으로써) 전체적으로 ENO 요구 사항을 충족해야 한다. 단, 특정 시점에 결국 정전될 수 있다.
결론적으로, 다음 클러스터 헤드를 선택하는 것이 중요하다. 예를 들어, 특정 클러스터에 상당한 에너지 불균형이 있는데 다음으로 선택한 클러스터 헤드의 위치도 현재 헤드에 가까우면 현재 핫스팟은 다음 라운드에서도 핫스팟으로 남아있을 가능성이 높다. 그러면 해당 노드는 정전되게 된다.
이를 방지하려면 현재 핫스팟에 있는 노드가 다음 라운드에서 핫스팟 영역에 포함되지 않도록 다음 클러스터 헤드를 결정해야 한다. 현재 핫스팟 영역의 노드가 다음 라운드에서 가능한 멀리 구성하여 결국 ENO 요구 사항을 충족하도록 한다. 본 발명은 다음 클러스터 헤드를 선출하는 동안 여러 요소를 고려하여 ENO가 장기적으로 보장되도록 한다.
도 4는 무선 센서 노드의 초기 배치 후 클러스터링 프로세스에 대한 간단한 개요를 보여주는 도면이다. 도 4(a)와 같이 무작위로 배치된 WSN에서 최적에 가까운 클러스터링을 위해 베이스 스테이션은 센서 노드의 위치 정보를 기반으로 HSA를 사용한다. HSA는 클러스터 헤드와 각 클러스터의 구성원뿐 아니라 적절한 클러스터 수를 결정한다.
최적의 클러스터를 찾기 위해 먼저 목적 함수의 값을 결정한다. 이 함수는 클러스터 구성원 간의 응집력과 클러스터 간의 거리를 고려하여 클러스터가 적절한 구성을 가지고 있는지 여부를 식별한다. 목적 함수는 클러스터 구성원 간에 응집력이 작고 클러스터 간의 거리가 최대일 때 최솟값이 된다. 본 발명에서 목적 함수는 잘 알려진 Xie-Beni(XB)로 표현하고 다음의 수학식 1 같이 구할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112020127707202-pat00001
여기서, c는 클러스터 헤드의 총 수, N은 센서 노드의 총 수, ni는 i번째 센서 노드 위치, CH는 후보 클러스터 헤드 위치이다. ∥ㆍ∥는 유클리드 표준을 말한다.
Figure 112020127707202-pat00002
는 ni와 CH j 사이의 유클리드 거리를 나타낸다. 소속도
Figure 112020127707202-pat00003
는 각 센서 노드(ni)가 후보 헤드(CH j )에 속하는 정도로써 0과 1 사이의 값을 갖는다.
이러한 소속도를 이용하여 클러스터 간의 간격과 각 클러스터 멤버들 간의 응집도 총합을 비율로 나타낸 것이 목적함수 XB이다. 따라서, 최적의 클러스터를 찾는 과정은 XB의 최솟값을 찾는 것이다.
HSA은 다음과 같은 방식으로 동작한다. 알고리즘은 여러 가능한 솔루션(예: 후보 클러스터 헤드 목록)을 무작위로 결정하는 것으로 시작된 다. 다음으로 상기 목적 함수를 사용하여 이러한 후보를 평가하여 가장 적합한 솔루션을 찾는다. 최적에 가까운 솔루션을 얻을 때까지 최상의 솔루션을 지속해서 조정한다.
조정하는 방식에는 기억 회상, 피치 조정 두 가지 방법이 사용된다. 기억 회상은 현재 최상의 솔루션과 무작위로 결정된 새 솔루션 중에서 더 나은 것을 선택한다. 피치 조정은 해당 클러스터 헤드에서 가장 가까운 위치에 존재하는 센서 노드로 헤드 노드를 변경한 결과 솔루션을 현재 최상의 솔루션과 비교한다. 계산 프로세스를 반복함으로써 HSA는 결국 가장 작은 XB를 가진 최적에 가까운 솔루션을 찾는다. 그 결과로 클러스터, 클러스터 헤드 및 클러스터 구성원의 수를 결정한다.
HSA가 선택한 헤드 노드의 위치 정보를 얻은 모바일 싱크는 모든 클러스터 헤드에 대한 최단 경로와 각각 분배할 수 있는 에너지양을 계산 한다. 도 4(b)에 표시된 것처럼 모바일 싱크는 클러스터 헤드를 방문하여 헤드로 선택된 것을 알리고 클러스터 구성원을 알려준다. 동시에, 클러스터 수에 따라 균등하게 나눈 여분 에너지를 헤드에 충전시켜준다.
클러스터 헤드는 플러딩을 사용하여 모바일 싱크에서 수신한 정보로 클러스터링하게 된다. 클러스터링할 때 도 4(c)와 같이 먼저 도착 패킷의 발신자를 노드의 부모로 선택하여 트리 구조를 구성한다. 최종적으로, 노 드는 도 4(d)와 같이 트리 구조가 완전히 구성되면 데이터 수집을 시작 한다.
클러스터 헤드 선택 라운드가 끝나기 직전(모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전)에 각 노드는 자신의 여분 에너지와 이웃 노드 번호를 현재 클러스터 헤드에 전송한다. 클러스터 헤드는 각 노드의 잔여 에너지가 다음의 수학식 2의 조건을 충족하는 센서 노드(모든 클러스터 구성원 노드 중에서)를 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택한다.
[수학식 2]
Figure 112020127707202-pat00004
여기서,
Figure 112020127707202-pat00005
는 특정 클러스터의 클러스터 헤드 기능을 위해 소비되는 평균 에너지(일반 구성원 노드로 작동하는 데 소비되는 에너지 외에 소비되는 에너지) 및
Figure 112020127707202-pat00006
는 센서 노드가 소비하는 평균 에너지를 말한다.
후보 노드 중 클러스터 헤드를 선택하기 위해 클러스터 헤드는 목적 함수 R i를 계산하고 가장 높은 결과를 갖는 노드를 다음 클러스터 헤드로 선택한다. R i는 다음의 수학식 3과 같이 계산된다.
[수학식 3]
Figure 112020127707202-pat00007
여기서, i는 후보 헤드의 인덱스이고, EV i는 노드 i와 인접 노드 간의 에너지 분산, NN i는 노드 i의 인접 노드 수, HC i는 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수를 나타낸다. EVmax, NNmax 및 HCmax는 각각 EV is, NN is 및 HC is 중에서 가장 큰 값이다. α, β, γ는 가중치 요소이며 아래의 표 1에 설명되어 있다.
[표 1]
Figure 112020127707202-pat00008
EV i 값이 작은 후보 헤드는 인접 노드와의 에너지 불균형이 크지 않으며 현재 라운드에서 적절한 에너지 소비가 이루어졌음을 나타낸다. 추가로, R i를 계산할 때 NN i를 고려한 이유는 EV i만 고려하면 트리의 말단에 위치하거나 인접 노드가 적은 노드를 헤드로 선택될 가능성이 있기 때문이다. 이러한 상황에 다음 헤드가 되었을 때 주변 노드는 심각한 핫스팟이 될 수 있다.
마지막으로, HC i는 에너지 소비가 균형을 이룰 수 있는 장소에 적절한 간격으로 배치된 후보 헤드 노드를 찾는데 사용된다. 이 값이 증가하면 후보 노드 i와 현재 헤드 사이의 거리도 증가하고 있음을 의미한다. 따라서, 현재 라운드에서 핫스팟 영역에 있던 노드는 다음 라운드에서 상당한 에너지를 회복할 수 있다. α, β, γ의 값은 실험적으로 결정할 수 있으며, 그 중에서 α가 가장 중요하다. 세 가지 매개 변수의 효과는 이후 자세히 설명한다.
헤드 선택이 완료되면 현재 클러스터 헤드는 선택된 노드에게 다음 라운드의 헤드임을 알리고
Figure 112020127707202-pat00009
를 전달한다.
Figure 112020127707202-pat00010
는 각 클러스터의 이동 평균을 사용하여 지속해서 업데이트되며 모바일 싱크에서 각 클러스터 헤드로 얼마나 많은 여분 에너지를 분배해야 하는지를 나타내는 지표로 사용된다.
모바일 싱크가 현재 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하고, 에너지를 전송하고, 다음 헤드 노드에서 정보를 수집한 후 다음 라운드가 시작된다. 다음 라운드가 시작될 때 새로 선택된 클러스터 헤드는 플러딩 메시지를 사용하여 트리를 재구성한다. 트리는 초기 단계와 유사하게 구성되지만, 차이점은 이전 라운드와 동일한 부모 노드로부터 플러딩 메시지를 수신하면 트리 구조가 변경되지 않기에 플러딩을 중지한다.
도 5는 세 라운드 각각에 대한 트리 구조의 변화를 보여준다. 핫스팟 영역(빗금 친 노드)의 노드 변경되는 과정을 살펴보면, 클러스터 헤드 주변의 핫스팟에 있던 노드(도 5(a)의 빗금 친 노드)는 클러스터 헤드가 변경된 후 가운데 도 5(b)와 같이 핫스팟 영역 외부의 일반 구성원 노드로 사용된다.
마찬가지로 클러스터의 트리 구조는 한 라운드 후에(즉, 모바일 싱크가 방문한 후) 재구성되고 도 5(c)와 같이 변경된다. 헤드 주변의 새로운 핫스팟 영역이 이전 라운드의 핫스팟 영역에서 먼 거리에 있으므로 이전 핫스팟 영역의 노드는 에너지를 복구할 시간을 갖게 된다.
모바일 싱크가 출발하기 전에 베이스 스테이션은 모바일 싱크가 이동할 최단 이동 경로와 각 클러스터 헤드로 전송할 수 있는 에너지양을 계산한다. 최단 경로는 이전 라운드에서 모바일 싱크가 수집한 헤드의 위치 정보를 사용하여 TSP(traveling salesman problem) 알고리즘으로 계산되고, 나머지 여분 에너지로 클러스터 헤드 i에 제공할 에너지
Figure 112020127707202-pat00011
의 양을 결정할 수 있다.
도 6은 드론의 에너지 모델을 보여준다.
Figure 112020127707202-pat00012
는 도 6에 설명된 대로 드론이 WPT를 사용하여 노드에 분배할 수 있는 에너지라고 가정하면
Figure 112020127707202-pat00013
는 다음의 수학식 4와 같이 계산할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112020127707202-pat00014
여기서, i는 클러스터의 인덱스, n은 네트워크의 총 클러스터 수,
Figure 112020127707202-pat00015
은 드론이 이동하는데 사용하는 에너지양,
Figure 112020127707202-pat00016
는 드론의 총 배터리 용량,
Figure 112020127707202-pat00017
은 드론이 데이터를 통신하는데 필요한 에너지,
Figure 112020127707202-pat00018
은 드론 시스템에 필요한 에너지,
Figure 112020127707202-pat00019
은 드론의 반환에 필요한 여분의 최소 에너지이다. ??
Figure 112020127707202-pat00020
는 현재 라운드까지 클러스터 헤드 i가 소비한 평균 에너지와 현재 라운드까지 모든 클러스터 헤드가 소비한 평균 에너지양의 비율이다. 이는 모바일 싱크가 클러스터 i에서 소비한 평균 에너지양에 따라 클러스터 헤드 i에 WPT 에너지(EWPT)를 분배할 비율을 나타낸다.
예를 들어, 클러스터에 많은 수의 구성원 노드가 있는 경우 헤드가 소비하는 에너지는 다른 클러스터의 헤드가 소비하는 에너지보다 클 수 있다. 이러면 클러스터 헤드는 상대적으로 많은 양의 에너지로 충전되어야 한다.
한 라운드가 끝나기 직전에 모바일 싱크가 클러스터 헤드를 방문하여 두 가지 작업을 수행한다. (1) 이번 라운드 동안 클러스터 헤드로 수집된 데이터, 다음 라운드의 헤드 노드 정보,
Figure 112020127707202-pat00021
의 값을 수신한다. (2) ENO 요구 사항을 충족하기 위해 수학식 4로 구한 값에 따라 각 클러스터 헤드에 에너지를 충전한다.
도 7은 다른 클러스터 헤드가 인접 노드일 때 클러스터 헤드를 일시적으로 변경하여 노드가 에너지를 효율적으로 사용하는 방법을 보여준다.
노드는 부모 노드로 데이터를 전송하는 대신 다른 클러스터 헤드가 1홉 거리 내에 있는 경우 다른 클러스터 헤드로 바로 데이터를 전송한다. 도 7(a)의 경우 다른 클러스터 헤드에서 1홉 떨어진 노드가 없기 때문에 데이터는 설정 단계에서 구성된 원래 트리 구조를 통해 전송한다.
반면에, 도 7(b)의 경우 빨간색으로 표시된 일부 노드는 다른 클러스터 헤드에 직접(1홉 사용) 도달할 수 있으므로, 센서 노드의 데이터를 부모 노드 대신 인접한 클러스터 헤드로 전송할 수 있다. 도 7(b)와 같이 클러스터 헤드가 클러스터 경계 근처에 있을 때 더 가능성 높다. 이러한 접근 방식을 통해 네트워크의 중계 부담을 줄일 수 있다.
클러스터 구성이 영구적으로 변경되는 경우(라운드 동안 일시적이 아닌) 클러스터 구조를 하모니 서치 알고리즘에서 찾은 최적에 가까운 클러스터를 유지하는 것이 불가능하여 더 많은 정전 노드가 발생한다. 따라서, 노드 간에 더 심각한 에너지 불균형이 발생한다.
수학식 3은 헤드 노드로 작동하기에 충분한 에너지를 가진 후보 노드 중에서 최상의 클러스터 헤드를 선택하는데 사용된다. 헤드 노드 선택에 대한 매개 변수(α, β, γ)의 효과를 경험적으로 분석할 수 있다. 도 8은 이들 간의 관계를 결정하기 위해 서로 다른 매개 변수 값으로 관찰된 평균 정전 노드 수를 보여준다. 정전 노드의 수는 제안된 방식의 성능과 직접적인 관련이 있다.
표 1에서 설명한 바와 같이, α 값은 EV의 중요성을 나타내기 위해 제공되는 가중치이다. α의 비율이 증가할수록 주변 노드보다 에너지 분산이 적은 후보 헤드가 다음 클러스터 헤드로 선택될 가능성이 높다. 도 8에서 평균 정전 노드 수는 일반적으로 감소한 다음 α가 증가함에 따라 끝부분에서 짧은 기간 동안 약간 증가한다. α가 정전 노드 수를 줄이는 데 가장 중요한 매개 변수임을 확인할 수 있다.
충분한 에너지를 가진 노드(수학식 2를 만족)만이 후보 헤드 노드가 될 수 있으므로 후보 노드와 인접 노드 사이의 작은 에너지 차이는 인접 노드도 충분한 에너지를 가지고 있음을 의미한다. 에너지가 풍부한 이웃 노드는 후보 노드가 헤드로 선택되면 에너지 핫스팟 영역의 일부가 된다.
따라서, 핫스팟 영역에 있는 노드는 정전 없이 정상적으로 작동할 수 있으므로 네트워크 전체 성능이 향상된다. 그러나 α가 너무 높으면(즉, 에너지 차이만 고려) 성능 저하가 관찰된다. 따라서, 다른 매개 변수도 같이 고려해야 한다.
β의 값은 후보 헤드에서 1홉 거리에 위치한 노드 수의 중요성을 제어 하는데 사용된다. β가 증가하면 인접 노드가 많은 후보 노드가 다음 클러스터 헤드로 선택될 가능성이 커진다. β의 경우 도 8과 같이 후보 노드 주변에 많은 수의 인접 노드가 항상 바람직한 것이 아니다. 수학식 3 의 EV 및 HC 값에 따라 적절한 수의 인접 노드를 갖는 것이 더 나을 수 있다.
γ 인자의 값은 현재 헤드까지의 거리의 중요성을 제어하며 γ 비율이 증가하면 현재 헤드에서 가장 먼 후보 노드가 다음 헤드로 선택될 가능성이 가장 높다는 것을 나타낸다. 도 8에서 볼 수 있듯이 현재 헤드 노드와의 거리에 상관없이 다음 클러스터 헤드로 에너지 차이가 작은 후보 노드를 선택하는 것이 좋다.
즉, 후보 노드와 현재 클러스터 헤드 사이에 큰 거리를 두는 것이 항상 바람직한 것이 아니다. 현재 헤드에서 더 멀리 떨어진 후보는 에너지 불균형이 심해질 때만 네트워크 성능에 도움이 된다. 이전 핫스팟 영역의 노드에 대해 충분한 복구 시간을 허용하기 때문이다. 결과적으로 γ의 최적값은 클러스터 토폴로지에 따라 달라진다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법의 흐름도이다.
본 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은, 도 1의 장치(10)와 실질적으로 동일한 구성에서 진행될 수 있다. 따라서, 도 1의 장치(10)와 동일한 구성요소는 동일한 도면부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략한다.
또한, 본 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리를 수행하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)에 의해 실행될 수 있다.
본 발명에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은 WPT를 지원하는 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 완화하는 기법을 제안한다.
본 발명에서는 노드의 에너지 상태를 고려하여 클러스터 헤드를 효과적으로 선택하고, 싱크 노드가 클러스터 헤드의 에너지를 충전하면서 데이터를 수집할 수 있도록 함으로써 에너지 불균형을 최소화한다. 결과적으로, 이 방식은 센서 노드의 정전 시간을 줄이면서 싱크 노드가 더 많은 데이터를 수집할 수 있도록 한다.
도 9를 참조하면, 본 실시예에 따른 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드를 선택하는 초기화한다(단계 S10).
클러스터의 멤버 노드가 수집된 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리 구조를 구성한다(단계 S20). 상기 초기화 단계는, 클러스터 간의 간격과 각 클러스터 멤버들 간의 응집도 총합을 비율로 정의되는 목적함수가 최솟값이 되는 클러스터, 클러스터 헤드 및 클러스터 구성원의 수를 결정할 수 있다.
클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기인 한 라운드 동안 각 노드에서 데이터를 수집한다(단계 S30).
모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 후보 헤드와 인접 노드 간의 에너지 분산(EV), 후보 헤드의 인접한 노드 수(NN) 및 후보 헤드와 현재 클러스터 헤드와의 거리를 기초로 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택한다(단계 S40).
먼저, 모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 각 노드는 자신의 여분 에너지와 이웃 노드 번호를 현재 클러스터 헤드에 전송한다. 클러스터 헤드는 각 노드의 잔여 에너지를 기초로 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택한다. 후보 노드 중 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수를 기초로 목적함수를 계산한다.
이때, 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수에 각각 가중치를 부여할 수 있다. 목적함수의 계산 결과 가장 높은 결과 값을 갖는 후보 노드를 다음 라운드의 클러스터 헤드로 선택한다.
모바일 싱크가 선택된 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하는 에너지 재충전한다(단계 S50).
그러나, 이웃한 클러스터의 헤드가 1 홉(hop)의 거리에 존재할 경우 트리 구조로 설정된 부모 노드 대신 이웃한 클러스터 헤드에게 전송하는 클러스터 헤드의 임시 변경 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계 및 상기 에너지 재충전 단계를 라운드마다 반복적으로 수행하여 데이터를 수집한다. 또한, 모바일 싱크가 출발하기 전에 모바일 싱크가 이동할 최단 이동 경로와 각 클러스터 헤드로 전송할 수 있는 에너지양을 계산할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 성능을 분석하기 위해 WPT을 활용한 모바일 싱크로 사용하도록 수정된 Solar Castalia를 사용하여 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 매개 변수는 eZ430-RF2500, 에너지 수집이 가능한 센서 노드를 사용하고, 드론은 DJI Mavic Air 모델 기반으로 설정되었다.
실험 환경 시뮬레이션에서는 다른 기법 3가지와 제안 기법을 비교했다. (1) 센서 노드 간의 응집력과 클러스터 간 거리를 고려하여 클러스터 구성 및 클러스터 헤드 찾는 방법 (HSA-WSN)[선행기술문헌의 비특허문헌 1], (2) 후보 노드의 에너지만을 고려한 (E-LEACH)[선행기술문헌의 비특허문헌 2], (3) 잔여 에너지, 베이스 스테이션까지의 홉 수, 인접 노드 수 등 여러 요소를 고려한 (HEEL)[선행기술문헌의 비특허문헌 3]을 사용했다.
시뮬레이션은 100m Х 100m 영역에 400, 1000, 1600 노드를 배치하고 30일 동안 실험을 진행했다. 네 가지 방식 모두 동일한 태양 에너지 수집형 센서 노드를 사용했으며, 모바일 싱크는 라운드마다 클러스터 헤드를 충전한다. 여기서 비교군과의 주요 차이점이 헤드 선택 방식을 포함한 클러스터링 관리 방식과 방문 경로 및 각 헤드로 전송되는 충전 에너지양을 포함한 모바일 싱크 관리 방식이다.
또한, 실제 센서 노드에서 측정한 수집된 에너지의 평균량을 사용했으며, 다양한 실험을 통해 얻은 도 8의 결과 중에서 가장 적합한 α, β, γ 비율을 선택했다. 표 2는 자세한 실험 환경을 나타낸다.
[표 2]
Figure 112020127707202-pat00022
도 10은 1600개의 센서 노드 중 시간이 지남에 따라 정전된 노드 수를 보여준다. HSA-WSN은 첫 번째 정전 노드가 발생했으며 정전 노드의 증가율이 점차 상승했다. 그러나, 이는 가끔 다른 기법보다 적절한 노드를 클러스터 헤드로 선택하여 더 나은 성능을 가끔 보여주었다. E-LEACH는 헤드 노드 선택 과정에서 잔여 에너지의 양만 고려하여(인접 노드의 에너지 상태는 고려하지 않음) 잔여 에너지가 가장 많은 노드를 선택했다.
따라서, 인접 노드의 잔여 에너지가 낮거나 노드 밀도가 낮아 에너지 불균형이 심해져 정전 노드의 수가 급격히 증가하는 것을 관찰할 수 있다. HEEL은 HSA-WSN, E-LEACH보다 자신과 이웃의 에너지와 클러스터 관리를 위한 위치 정보를 반영하여 더 나은 결과를 보여주었다. 그러나, 대부분의 경우 클러스터 수가 많아 감당할 수 없어 모바일 싱크가 모든 클러스터 헤드를 방문하지 못했다. 그 결과, 모바일 싱크로부터 충전되지 못하는 클러스터 헤드가 많아 정전 노드 수가 본 발명의 제안 방법보다 더 많이 발생했다.
본 발명에서는 초기 단계에서 다른 기법과 유사한 결과를 보였음에도 불구하고 11일 후 시간이 지남에 따라 정전 노드 수의 차이가 보이기 시작했다. 처음에는 노드 간의 에너지 편차가 작은 영역이 평균 에너지가 높은 부분이라서 비슷한 위치에 존재하는 노드가 다음 클러스터 헤드로 선택될 가능성이 높다. 그러나, 시간이 지남에 따라 에너지 불균형이 발생하여 에너지 차이가 적은 노드와 평균 에너지가 높은 노드가 위치한 영역이 달라지기 시작한다. 이로 인해 정전 노드 수가 달라진다.
한편, E-LEACH의 경우 헤드 노드의 에너지만 높고 인접한 노드의 에너지는 불균형이 심하기 때문에 본 발명보다 훨씬 더 많은 정전 노드가 관찰되었다. 또한, 본 발명에서는 구성된 토폴로지에 따라 일시적으로 헤드를 변경한 것이 정전 노드 수를 감소시킨 이유 중 하나이다.
도 11은 1600개의 센서 노드에서 시간에 따라 모바일 싱크가 수집한 데이터의 양을 보여준다. HEEL에서 모바일 싱크는 너무 많은 클러스터를 구성했기 때문에 모든 클러스터 헤드를 방문할 수 없었다. 결과적으로, 모바일 싱크는 4 가지 방식 중 가장 적은 양의 데이터를 수집했다. HSA-WSN에서 결과는 정전 노드가 많이 발생하여 모바일 싱크가 수집한 데이터양이 크게 요동치는 것을 확인할 수 있다.
본 발명은 모바일 싱크에서 가장 많은 양의 데이터를 수집한 것을 확인할 수 있다. 이 결과에는 두 가지 이유가 있다고 추론된다. 첫 번째 이유는 다른 기법과 비교할 때 주로 성능에 치명적이지 않은 위치(즉, 클러스터 헤드 주변의 핫스팟 영역 이외의 위치)에서 정전이 발생했기 때문이다. 본 발명은 잔여 에너지뿐만 아니라 주변 노드의 에너지 분산과 밀도도 고려했기 때문이다.
두 번째 이유는 모바일 싱크가 모든 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하고 적절한 양의 에너지를 충전했기 때문이다. 날씨의 심각성이 증가함에 따라 더욱 두드러지게 확인 할 수 있다. 비 오는 날에는 여러 노드가 정전으로 인해 수집된 데이터가 헤드로 전달되지 않았다. 다른 세 가지 기법의 경우 맑은 날씨에 헤드로 전달된 데이터양이 급격히 낮아지는 것을 관찰할 수 있다. 그러나 본 발명은 기상 조건이 달라져도 상대적으로 작은 차이를 보여준다.
도 12 및 도 13은 노드 수 변경에 따라 평균 정전 노드 수와 모바일 싱크가 수집한 총 데이터양을 보여준다. 400개 노드의 경우 네 가지 방식 모두 유사한 결과를 나타냈다. 그 이유는 각 클러스터의 센서 노드 수가 많지 않아 각 노드가 데이터를 처리 및 전송하는데 부담이 크지 않기 때문이다.
그러므로 클러스터 내에서 상대적으로 핫스팟이라 할지라도 센서 노드가 정전될 정도로 에너지를 소비하지 않아 헤드로 병합된 모든 데이터를 모바일 싱크가 수집했다. 이렇게 센서 노드의 밀도가 작을 때는 정전 노드가 발생하지 않아 적용된 방식 관계없이 비슷하게 동작했다. 그러나, 노드 수가 증가함에 따라 각 노드가 처리하고 중계해야 하는 데이터양이 증가하여 심각한 에너지 불균형이 발생하게 된다.
에너지 불균형을 고려하지 않은 HSA-WSN과 E-LEACH는 정전 노드 측면에서 최악의 결과를 보인 반면, HEEL과 제안 기법은 에너지뿐만 아니라 다양한 요인을 고려한 결과 더 좋은 결과를 보였다. 그러나 HEEL은 모바일 싱크의 이동 거리를 고려하지 않고 클러스터를 관리하기 때문에 모바일 싱크에서 수집되는 데이터양이 가장 적다.
요약하면 본 발명의 제안 방법이 모든 측면에서 최상의 성능을 보임을 확인했으며, 특히 본 발명을 사용하여 모바일 싱크에서 수집되는 데이터양이 부록에서 계산된 이론적 상한에 가장 근접함을 확인할 수 있었다. 노드 수를 변화시키면서 실험을 수행함으로써 많은 센서 노드에서도 문제없이 작동함을 확인했다. 또한, 노드 수가 증가함에 따라 본 발명과 다른 방식의 성능 차이가 뚜렷해졌다.
본 발명에서는 영구적으로 작동할 수 있는 SP-WSN에 대해 정전 노드로 인한 데이터 손실을 최소화하고 효율적인 클러스터링, 헤드 선택 방식 및 무선 전력 전송 기술을 사용하여 ENO를 보장하는 것이다. 본 발명은 베이스 스테이션에서 HSA를 사용하여 최적에 가까운 클러스터링을 구성했다. 다음으로, WPT을 지원하는 모바일 싱크는 데이터를 수집하고 클러스터 헤드에 자체 잔여 에너지를 충전시켜 헤드 노드의 에너지 부족 현상을 방지한다.
또한, 본 발명은 충분한 에너지가 있는 노드 중 다음 클러스터 헤드를 신중하게 결정하여 이전 에너지 핫스팟 노드가 에너지를 회복 할 수 있는 충분한 시간을 제공하여 핫스팟 문제를 해결 했다. 결과적으로, 본 발명은 다른 방식보다 더 많은 데이터를 수집하고 노드 수가 증가할수록 더 높은 효율성을 보여주었다.
이와 같은, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명은 사람이 접근하기 어렵거나 주변에 사람 인프라가 부족한 위치에 배치하여 WSN 응용 프로그램에 적용할 수 있다. 예를 들어, 숲, 사막, 빙하, 화산 및 전쟁터 이러한 위치에서 태양 에너지 수집은 WSN 수명을 연장하고 영구 작동을 가능하게 하는 매력적인 옵션이다. 그러나, 에너지원의 가용성은 배치 영역 전체에서 일관되지 않아 에너지 불균형을 초래할 수 있다. 각 노드에서 수행되는 비균일 워크로드는 이러한 에너지 불균형을 더욱 악화시킨다. 본 발명의 WPT를 사용하는 모바일 충전기는 에너지가 부족한 노드에 에너지를 효율적으로 분배하여 에너지 균형을 맞출 수 있으므로 유용하게 활용 가능하다.
10: 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치
110: 초기 클러스터링부
130: 트리구조 구성부
150: 데이터 수집부
170: 클러스터 헤드 선택부
190: 에너지 재충전부

Claims (14)

  1. 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드를 선택하는 초기화 단계;
    클러스터의 멤버 노드가 수집된 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리구조를 구성하는 단계;
    클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기인 한 라운드 동안 각 노드에서 데이터를 수집하는 단계;
    모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 후보 헤드와 인접 노드 간의 에너지 분산(EV), 후보 헤드의 인접한 노드 수(NN) 및 후보 헤드와 현재 클러스터 헤드와의 거리를 기초로 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계; 및
    모바일 싱크가 선택된 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하는 에너지 재충전 단계;를 포함하고,
    상기 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계는, 모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 각 노드는 자신의 여분 에너지와 이웃 노드 번호를 현재 클러스터 헤드에 전송하는 단계;
    클러스터 헤드는 각 노드의 잔여 에너지를 기초로 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하는 단계;
    후보 노드 중 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수를 기초로 목적함수를 계산하는 단계; 및
    목적함수의 계산 결과 가장 높은 결과 값을 갖는 후보 노드를 다음 라운드의 클러스터 헤드로 선택하는 단계;를 포함하고,
    상기 각 노드의 잔여 에너지를 기초로 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하는 단계는,
    잔여 에너지가 특정 클러스터의 클러스터 헤드 기능을 위해 소비되는 평균 에너지와 센서 노드가 소비하는 평균 에너지를 더한 것 보다 커야 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하고,
    상기 초기화 단계는,
    각 센서 노드가 후보 헤드에 속하는 정도로써 소속도를 이용하여 클러스터 간의 간격과 각 클러스터 멤버들 간의 응집도 총합을 비율로 정의되는 목적함수가 최솟값이 되는 클러스터, 클러스터 헤드 및 클러스터 구성원의 수를 결정하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 목적함수를 계산하는 단계는,
    후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수에 각각 가중치를 부여하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    이웃한 클러스터의 헤드가 1 홉(hop)의 거리에 존재할 경우 트리 구조로 설정된 부모 노드 대신 이웃한 클러스터 헤드에게 전송하는 클러스터 헤드의 임시 변경 단계;를 더 포함하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 단계 및 상기 에너지 재충전 단계를 라운드마다 반복적으로 수행하여 데이터를 수집하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서, 상기 에너지 재충전 단계는,
    모바일 싱크가 출발하기 전에 모바일 싱크가 이동할 최단 이동 경로와 각 클러스터 헤드로 전송할 수 있는 에너지양을 계산하는 단계;를 포함하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법.
  8. 제1항에 따른 상기 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체.
  9. 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 클러스터로 분할하고 각 클러스터의 헤드를 선택하는 초기 클러스터링부;
    클러스터의 멤버 노드가 수집된 데이터를 클러스터 헤드로 전달할 수 있는 트리 구조를 구성하는 트리구조 구성부;
    클러스터 헤드를 방문하는 모바일 싱크의 주기인 한 라운드 동안 각 노드에서 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    모바일 싱크가 클러스터 헤드 도착하기 전에 후보 헤드와 인접 노드 간의 에너지 분산(EV), 후보 헤드의 인접한 노드 수(NN) 및 후보 헤드와 현재 클러스터 헤드와의 거리를 기초로 다음 라운드의 클러스터 헤드를 선택하는 클러스터 헤드 선택부; 및
    모바일 싱크가 선택된 클러스터 헤드를 방문하여 데이터를 수집하는 동시에 에너지를 클러스터 헤드에 전송하는 에너지 재충전부;를 포함하고,
    상기 클러스터 헤드 선택부는, 각 노드의 잔여 에너지를 기초로 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하고, 후보 노드 중 후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수를 기초로 목적함수를 계산하여, 가장 높은 결과 값을 갖는 후보 노드를 다음 라운드의 클러스터 헤드로 선택하고,
    상기 클러스터 헤드 선택부의 잔여 에너지는,
    특정 클러스터의 클러스터 헤드 기능을 위해 소비되는 평균 에너지와 센서 노드가 소비하는 평균 에너지를 더한 것 보다 커야 다음 라운드 클러스터 후보 헤드로 선택하고,
    상기 초기 클러스터링부는, 각 센서 노드가 후보 헤드에 속하는 정도로써 소속도를 이용하여 클러스터 간의 간격과 각 클러스터 멤버들 간의 응집도 총합을 비율로 정의되는 목적함수가 최솟값이 되는 클러스터, 클러스터 헤드 및 클러스터 구성원의 수를 결정하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서, 상기 클러스터 헤드 선택부는,
    후보 노드와 인접 노드 간의 에너지 분산, 후보 노드의 인접 노드 수 및 현재 헤드와 후보 노드 사이의 홉 수에 각각 가중치를 부여하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    이웃한 클러스터의 헤드가 1 홉(hop)의 거리에 존재할 경우 트리 구조로 설정된 부모 노드 대신 이웃한 클러스터 헤드에게 전송하는 클러스터 헤드의 임시 변경부;를 더 포함하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치.
  13. 삭제
  14. 제9항에 있어서, 상기 에너지 재충전부는,
    모바일 싱크가 출발하기 전에 모바일 싱크가 이동할 최단 이동 경로와 각 클러스터 헤드로 전송할 수 있는 에너지양을 계산하는, 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 모바일 충전을 이용한 클러스터 관리 장치.
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