KR20060067563A - 에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워크 - Google Patents

Abstract

본 발명은 센서 네트워크에 관한 것으로, 더 상세히는 에너지 효율성이 높은 센서 네트워크에 관한 것이다.

본 발명은 복수개의 센서 노드로 구성되고, 각각의 상기 센서 노드는 센서와, 마이크로프로세서와, 상기 센서의 출력을 전기적 신호로 변화하여 상기 마이크로프로세서에 전달하기 위한 AD 컨버터와, 상기 마이크로프로세서에 의하여 제어되는 가동장치와 상기 마이크로프로세서가 처리한 데이터를 외부로 전송하는 트랜시버로 구성된 센서노드와, 상기 센서 노드의 위치를 검출하는 위치 검출장치를 포함하고, 상기 마이크로프로세서는 센서로부터 받아들인 신호를 처리하여 이들 데이터를 외부로 전송할 때 다른 센서노드들의 위치를 검출하여 아이들 센서노드를 검출하고, 아이들 센서노드들에 대하여 일정시간 동안 데이터의 전송을 금지시키는 에너지 효율성을 높인 센서 네트워크이다.

센서, 네트워크, 센서노드, 마이크로프로세서

Description

에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워크 {SENSOR NETWORK}

도 1은 전체적인 센서 네트워크 구성도이다.

도 2는 센서노드들의 연결관계를 나타내는 도면이다.

도 3은 본 발명에 따르는 센서 네트워크의 구성을 나타내는 도면이다.

도 4는 본 발명에 따르는 센서 너트워크의 마이크로 프로세서의 동작을 나타내는 도면이다.

본 발명은 센서 네트워크에 관한 것으로, 더 상세히는 에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워크에 관한 것이다.

다양한 환경에 대응하는 센서 및 검출기를 개발하기 위하여 어려 노력을 해오고 있다. 다수의 물리적인 현상, 예를 들면 지진의 감지, 오염 등을 감지하기 위한 센서가 개발되고 있으며 또, 개발될 것이다. 일반적으로, 이러한 센서는 어떤 외부의 자극을 받아들이는 장치로서, 또 다른 장치, 예를 들면 변환기들과 결합하여 외부의 자극을 전기적 신호로 변환한다.

센서 네트워크는 원거리에 배치된 다수의 센서들이 그룹화 되어 노드 또는 노드 프로세서에 연결되어 있는 구조이다. 여기서 연결되어 있다는 것은 유선 또는 무선을 모두 포함하는 통신 가능하게 신호적으로 결합되어 있는 것을 의미한다. 센서노드에 의한 감시 시스템은 도 1및 도 2에 나타나 있는 바와 같이 센서가 부착되어 있는 센서노드들(10)이 싱크(20)에 연결에 있고, 센서노드(20)들이 인터넷, 위성 통신 등으로 구성된 통신 네트워크(30)를 걸쳐 감시자가 있는 메인 컴퓨터(40)에 연결되어 있는 구성으로 되어 있다.

센서노드는 마이크로프로세서, 여기에 연결된 서포트 주변 구성요소 예를 들면 메모리, RAM, ROM, 기억장치, 그리고 트랜시버를 구비한다. 어떤 센서 네트워크의 아키텍쳐에서는 노드는 원격에서 간격을 두고 복수개 배치되어 설치된 장소의 파라메터를 검출하기 위하여 제공되고, 이들 장소에서는, 복수의 센서노드 크러스터를 갖는 통신 네트워크는 인터넷 또는 광대역 통신망에 의하여 서로 접속되어 있다.

센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하게 하는 중요한 기술로써 최근 활발히 연구되고 있다. 초기에 센서 네트워크는 주로 직접 접근하기 어려운 지역의 군사동향의 감시를 하는 무인 정찰 시스템에 사용되었다. 최근에는 그 응용분야가 외부 환경의 감시나 제어기능을 수향하는 지능형 교통시스템, 생산공정 자동 제어, 환자 상태 원격감지, 지능형 빌딩내의 환경 컨트롤 등으로 확장되는 추세이다. 이러한 센서 네트워크 시스템에서는 공간적으로 분산된 복수개의 센서노드들로 구성된다. 분산된 각각의 센서노드들은 각자 감시동작 상태로 들어가 이상 형상이 발생하거나 미리 설정된 시간 마다 감시 지역의 상태를 통신 네트워크를 통해 메인 컴퓨터로 전달한다.

따라서 이러한 분야에서 사용되는 센서 노드들은 주로 한정된 에너지원에 의하여 운영되며, 수개월 내지 수년간 전원의 교체없이 동작할 필요성을 갖는다.

그러나, 분산된 복수개의 센서노드들은 감시동작 상태에 있을 때에는 모든 센서들이 동작할 필요성이 있으나, 각각의 센서노드들이 동시에 메인 컴퓨터로 데이터를 전송하게 되면 여러 다중 경로가 발생하게 되고 이에 따라 다수의 아이들 센서노드가 발생하게 된다. 이러한 아이들 센서노드가 발생하게 되면 아이들 센서노드에서의 전력 소모가 크게 되어 센서노드의 수명을 감소시키는 요인으로 작용한다.

본 발명은 에너지의 소모를 저감시킨 센서 네트워크를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

이러한 본 발명의 목적은 복수개의 센서 노드로 구성되고, 각각의 상기 센서 노드는 센서와, 마이크로 프로세서와, 상기 센서의 출력을 전기적 신호로 변화하여 상기 마이크로 프로세서에 전달하기 위한 AD 컨버터와, 상기 마이크로 프로세서에 의하여 제어되는 가동장치와 상기 마이크로 프로세서가 처리한 데이터를 외부로 전송하는 트랜시버로 구성된 센서노드와, 상기 센서 노드의 위치를 검출하는 위치 검출장치를 포함하고, 상기 마이크로프로세서는 센서로부터 받아들인 신호를 처리하여 이들 데이터를 외부로 전송할 때 다른 센서노드들의 위치를 검출하여 아이들 센서노드를 검출하고, 아이들 센서노드들에 대하여 일정시간 동안 데이터의 전송을 금지시키는 구성에 의하여 달성된다.

본 발명에서 아이들 센서노드는 에너지 효율이 극대화된 시점에서 최적의 패킷 길이를 계산함으로써 판단된다. 즉 하나의 센서 노드에서 에너지 효율이 극대화된 시점에서 패킷 길이를 계산하고, 그 패킷 길이내에 있는 나머지 센서노드들을 아이들 센서노드들로 판단하는 것이다.

본 발명에서, 마이크로프로세서는 하나의 센서노드가 데이터를 전송할 아이들 센서노드의 트랜시버의 전원을 OFF하여 불필요한 데이터의 전송을 금지시키고 데이터 전송이 완료된 후 아이들 센서 노드들의 트랜시버 전원을 ON시키는 구성에 의하여 불필요한 다중 경로가 발생하는 것을 방지한다.

본 발명에서 신호의 전송은 전체 코드에 대해 리던던시가 적은 BCH code에 의해 전송된다.

이하 본 발명의 구성을 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.

도 3은 본 발명에 따르는 센서노드의 예를 나타낸다. 이러한 센서노드들이 복수개 모여서 하나의 센서 네트워크를 구성하는 것이다.

전체적인 시스템을 제어하는 마이크로프로세서(101)에는 위치검출시스템(113), 가동장치(115), 트랜시버(109), 메모리(111)가 연결되어 있다. 주위 환경의 물리적 상태를 검출하는 센서(107)는 AD 컨버터(105)를 걸쳐 마이크로프로세서로 신호를 전송하도록 구성되어 있다.

마이크로 프로세서(101)는, 위치검출 시스템을 자신의 위치를 검출하고 이웃하는 센서노드(10)들의 위치를 파악하여 위치 데이터들을 메모리(111)에 저장한다. 그리고, 마이크로프로세서(101)가 처리한 데이터를 외부로 전송할 때가 되었을 때에는 메모리(111)에 저장된 위치 데이터에 의해 어느 센서노드가 아이들 센서노드가 되는지 판단한다.

아이들 센서노드는 에너지 효율이 극대화된 시점에서 최적의 패킷 길이를 계산함으로써 판단된다. 즉 하나의 센서 노드에서 에너지 효율이 극대화된 시점에서 패킷 길이를 계산하고, 그 패킷 길이내에 있는 나머지 센서노드들을 아이들 센서노드들로 판단하는 것이다.

그리고, 하나의 센서노드(10)가 데이터를 전송할 때에는 아이들 센서 노드로 판단된 센서노드에 대하여 데이터 전송기간 동안 트랜시버의 전원을 오프시킨다. 그리고 데이터 전송이 완료되면 마이크로 프로세서는 전원을 오프 시켰던 아이들 센서노드의 트랜시버 전원을 온 시킨다.

따라서, 종래 복수개의 센서노드들로 구성된 센서 네트워크에서는 다수의 아이들 센서노드가 발생하고 이에 따라 다중 경로가 발생하여 센서노드에서는 전력 소모가 크게 되는 문제점을 해결할 수 있다. 그러나, 본 발명의 센서 네트워크는 데이터를 외부로 전송할 때 센서노드들의 위치를 검출하여 아이들 센서노드를 검출하여, 아이들 센서노드들에 대하여 일정시간 동안 파워를 OFF하여 전송하고 데이터 전송이 완료된 후 아이들 센서 노드들에 대하여 파워를 ON시킴으로써 다중경로를 없앰으로써 에너지 소모를 저감시킬 수 있는 것이다.

본 발명의 동작을 도 4를 참조하면서 설명한다.

먼저, 본 발명의 장치는 동작이 시작되면 센서 노드들의 위치를 검출하고(스텝 301), 각 센서노드들에 대한 위치 데이터를 메모리에 저장해 둔다(스텝 303).

그리고 데이터의 전송 시점인지를 판단하고(스텝 307), 데이터의 전송시점이면, 에너지 효율이 극대화된 시점에서 최적의 패킷 길이를 연산한다(스텝 309).

그리고, 연산된 최적 패킷 길이 내에 있는 나머지 센서노드들을 아이들 센서노드들로 판단하고(스텝 311), 아이들 센서노드들에 대하여 트랜시버 전원을 오프시키고(스텝 313), 데이터를 전송한다(스텝 315).

그리고 데이터의 전송이 완료되었는가를 판단하고(스텝 317), 전송이 완료되 면 전원을 오프시켰던 센서노드들의 트랜시버 전원을 온 시키고(스텝 319), 종료한다.

이러한 발명을 사용하여 다음과 같은 실험을 하여 에너지 소모가 저감되는 것을 실험해 보았다.

센서 네트워크는 수많은 노드들로 구성되어 있기 때문에 여러 개의 다중 경로가 발생되게 되는데, 다중 경로에 의해 전송신호의 왜곡이 발생하여 비트 에러 확률을 높인다.

예를 들면, 비트에러 확률(Pb)은 레리 페이딩(Rayleigh fading) 채널 모델에서 F나 변조방식을 사용할 때 식(1)과 같다.

...................................(1)

r : 비트에너지/잡음 밀도 (E_b/N_o) 로 되는데, r은 이웃노드와의 거리(d)에 관련된다.

위 식 (1)에 의하여 평균 -9dBm의 출력 전력, 7.5dB 잡음지수, 6dB 수행손실을 갖는 TFM-TR1000에서 r은 식(2)와 같다.

............................................(2)

그림[1] 이웃노드사이의 거리에 따른 비트 에러 확률

그림[1]은 주어진 식(1)에 의해 이웃노드 사이의 거리변화에 따른 에러 확률을 나타낸 것이다.

실제 센서 네트워크상에는 대부분 이웃노드 사이의 거리가 10~20m 사이에 센서노드가 존재한다. 즉, 에러 확률(P_b)가 2x10^-4~3x10^-3에서 발생한다는 것을 그래프를 통해 알 수 있다.

센서네트워크는 수많은 노드들로 구성되어 있기 때문에 여러 개의 다중 경로가 발생되고, 이에 따른 다수의 비활성(Idle)노드가 생성될 수 있다. 이 같은 비활성(Idle)노드에서의 전력 소모가 크기 때문에 실제 data 전송시만 라디오 트랜시버 를 off시킴으로서 에너지의 소비를 줄일 수 있다.

식(3)은 에너지 효율성을 나타낸 식이다.

.......................................................(3)

η: 에너지 효율성

E_th: 에너지 처리량

R: reliability

식(4)는 Power Management를 적용한 식이고, 식(5)는 적용하지 않은 경우의 식이다.

....................................(4)

..............................................(5)

Ec: 통신시 에너지 소비

Es: 스타트 업시 소비 에너지

l: payload 길이

α: 헤더길이

PER: 패킷 에러 레이트

식(4)을 이용한 그림[2]은 2장에서 측정한 이웃노드의 거리가 10m일 때, 식(5)를 이용한 그림[3]은 이웃노드 사이의 거리가 20m일때, Power Management를 적 용한 경우와 적용하지 않은 경우를 각각 비교 측정하였다.

실험결과 Power Management를 적용하지 않은 경우가 적용한 경우 (Idle 상태에서 off시킨 경우)보다 에너지 효율성은 높지만, 계속 전력이 on상태이므로 에너지 낭비가 심하다.

그림[2] Payload 길이의 변화에 따른 에너지 효율성

(이웃노드와의 거리가 10m, α=16bits)

그림[3] Payload 길이의 변화에 따른 에너지 효율성

(이웃노드와의 거리가 20m, α=16bits)

또한, 에너지 효율성이 극대화된 시점에서 최적 패킷 길이는 이웃노드의 거리가 10m, 20m일 경우 각각 280bits, 60bits로, 에너지 효율성은 0.88, 0.62로 측정된다.

한편 에너지 효율은 신호의 코딩 방식에도 관련된다.

식(6)은 콘번루셔널 code의 에너지 효율성을 나타낸 식이다.

....................................(6)

식(7)은 Convolutional code의 에러 확률을 나타낸 식이고,

.....................................(7)

식(8)은 BCH code의 에너지 효율성을 나타낸 식이다.

.......................(8)

두 경우 모두 에러 확률을 10^-3으로 하여 평가하였다.

E_add과 E_mlt은 GF(2^m)에서 (m=ㅣlog 2n+1ㅣ각각 addition과 multiplication이다. 식(9)은 Decoding 에너지를 나타내는 식이다.

.........................(9)

그림[4]는 Convolutional code의 에너지 효율성의 식(6)과 BCH code의 에너지 효율성의 식(8)을 이용한 것이다.

실험 결과를 통해 첫째로, FEC(Forward Error Correction) 사용이 사용하지 않은 경우보다 에너지 효율성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 둘째로, Convolutional code의 에너지 효율성은 BCH code에 비해 거의 절반 정도의 에너지 효율성을 보였다. Convolutional code가 낮은 에너지 효율성을 보이는 이유는 Convolutional code는 오버헤드가 크고, Packet의 1/2은 실제 data을 쓰고 나머지는 redundancy로 사용하는, 1/2 rate을 기본으로 하기 때문이다. 반면에 BCH code는 전체 코드에 대해서 Convolutional code에 비해 redundancy가 적다. 그러므로, 높은 에너지 효율성이 필요한 센서 네트워크상에서 BCH code의 사용은 적합하다고 할 수 있다. 셋째로 에러 수정 가능성(t)이 증가할수록 에너지 효율성의 감소율이 작아짐을 알 수 있다. 넷째로, Convolutional code의 경우 constraint length가 작은 K=5일때 높은 에너지 효율성을 나타냈다. 다섯째로, BCH code의 에러 수정 가능성(t)이 2와 4일 경우, 최적 패킷 길이가 각각 700bits, 1400bits에서 에너지 효율 성이 0.90, 0.93이었다.

그림[4] Packet 길이 변화에 따른 에너지 효율성

(BCH와 Convolutional code의 비교, a = 16bits)

따라서, 본 발명에서는 데이터의 전송시 아이들 센서노드들의 전원을 오프시켜 다중 경로의 발생을 없앰으로써 에너지의 소비를 줄일 수 있다.

본 발명은 상기 실시 예에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양하게 변형 실시될 수 있다.

Claims (4)

1. 복수개의 센서 노드로 구성되고, 각각의 상기 센서 노드는 센서와, 마이크로 프로세서와, 상기 센서의 출력을 전기적 신호로 변화하여 상기 마이크로 프로세서에 전달하기 위한 AD 컨버터와, 상기 마이크로 프로세서에 의하여 제어되는 가동장치와 상기 마이크로 프로세서가 처리한 데이터를 외부로 전송하는 트랜시버로 구성된 센서노드와, 상기 센서 노드의 위치를 검출하는 위치 검출장치를 포함하고, 상기 마이크로프로세서는 센서로부터 받아들인 신호를 처리하여 이들 데이터를 외부로 전송할 때 다른 센서노드들의 위치를 검출하여 아이들 센서노드를 검출하고, 아이들 센서노드들에 대하여 일정시간 동안 데이터의 전송을 금지시키는 에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워크.
2. 제1항에 있어서, 아이들 센서노드는 에너지 효율이 극대화된 시점에서 최적의 패킷 길이를 계산함하고, 상기 패킷 길이내에 있는 나머지 센서 노드들을 아이들 센서노드들로 판단하는 에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워크.
3. 제2항에 있어서, 상기 마이크로프로세서는 하나의 센서노드가 데이터를 전송할 아이들 센서노드의 트랜시버의 전원을 OFF하여 불필요한 데이터의 전송을 금지시키고 데이터 전송이 완료된 후 아이들 센서 노드들의 트랜시버 전원을 ON시켜 불필요한 다중 경로가 발생하는 것을 방지하는 에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워 크.
4. 제1항 내지 제3항에 있어서, 신호의 전송을 BHC 코드로 전송되는 에너지 소모를 저감시킨 센서 네트워크.

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