KR20070050243A - Determination method of aggregation node in wireless sensor network - Google Patents
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Abstract
본 발명은 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법에 관한 것으로서, 상기 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법은, 싱크노드와 복수의 센서노드로 구성된 무선 센서 네트워크 시스템의 집합노드(aggregation node) 결정방법에 있어서, (a) 상기 복수의 센서노드로부터 전송되는 데이터를 수신하는 단계, (b) 상기 복수의 센서노드의 위치를 이용하여 페르마 포인트를 산출하고, 상기 페르마 포인트를 이용하여 집합노드를 설정하는 단계 및 (c) 상기 (b)단계에서 설정된 집합노드를 집합지점으로 설정하는 쿼리를 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법이다.The present invention relates to a method for determining a wireless sensor network aggregation node. The method for determining a wireless sensor network aggregation node includes a method for determining an aggregation node of a wireless sensor network system including a sink node and a plurality of sensor nodes. a) receiving data transmitted from the plurality of sensor nodes, (b) calculating a perma point using the positions of the plurality of sensor nodes, and setting up a set node using the ferma points; and (c The method for determining a wireless sensor network aggregation node comprising transmitting a query for setting the aggregation node set in the step (b) as an aggregation point.
본 발명에 따르면, 무선 센서 네트워크의 센서노드의 중복전송을 방지할 수 있으므로, 각 센서노드의 제한된 자원을 보다 장시간 사용할 수 있으며, 이로 인하여 무선 센서 네트워크의 전체 수명이 연장된다는 장점이 있다.According to the present invention, since the redundant transmission of the sensor nodes of the wireless sensor network can be prevented, the limited resources of each sensor node can be used for a longer time, which has the advantage of extending the overall life of the wireless sensor network.
무선 센서 네트워크, 집합노드, 페르마 포인트, 집합지점, 중계노드 Wireless Sensor Network, Aggregation Node, Ferma Point, Aggregation Point, Relay Node
Description
도 1은 집합노드 결정을 위한 페르마 포인트 개념도.1 is a conceptual diagram of Ferma points for determining a set node.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 싱크노드에서의 집합노드 결정과정을 나타낸 순서도.2 is a flowchart illustrating a process of determining an aggregate node in a sink node according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 토폴로지 구성도.3 is a schematic diagram of a wireless sensor network topology according to an embodiment of the present invention.
도 4와 도 5는 집합노드의 위치에 따른 전송 에너지 소모량을 시뮬레이션한 결과를 표시한 시뮬레이션도.4 and 5 are simulation diagrams showing the results of simulating the transmission energy consumption according to the position of the aggregation node.
도 6과 도 7은 무선 센서 네트워크 내의 센서노드의 총 수에 따른 네트워크 수명의 변화를 나타낸 시뮬레이션도.6 and 7 are simulation diagrams showing the change of network life according to the total number of sensor nodes in the wireless sensor network.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings
100 : 싱크노드 102, 104 : 센서노드100:
108 : 페르마 포인트(집합지점) 300 : 싱크노드108: Ferma point (set point) 300: Sync node
310a 내지 310g : 센서노드310a to 310g: sensor node
본 발명은 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 페르마 포인트를 이용하여 페르마 포인트 또는 페르마 포인트에 가장 근접한 센서노드를 집합노드(aggregation node)로 결정하는 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for determining a wireless sensor network aggregation node, and more particularly, to a method for determining a wireless sensor network aggregation node using a ferma point to determine a sensor node closest to a ferma point or a ferma point as an aggregation node. It is about.
최근 무선통신과 전자공학 기술의 발달로 인하여 저가격, 극소형 센서 간의 네트워크가 가능하게 되었으면, 이러한 센서들로 구성된 네트워크를 무선 센서 네트워크라고 한다.Recently, due to the development of wireless communication and electronics technology, a network between low-cost, ultra-small sensors is possible. A network composed of these sensors is called a wireless sensor network.
무선 센서 네트워크는 생태환경 감시, 지능형 환경 모니터링, 위치인지 서비스, 지능형 의료시스템, 지능형 로봇 시스템 등에 활용되고 있으며, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중심기술로서 발전하고 있다.Wireless sensor networks are used for ecological environment monitoring, intelligent environment monitoring, location awareness services, intelligent medical systems, and intelligent robotic systems, and are developing as a core technology of ubiquitous computing environment.
무선 센서 네트워크는 물리공간의 상태인 빛, 소리, 온도, 움직임과 같은 물리적 데이터를 감지, 측정, 플러딩하는 센서 노드와 센서 노드로부터 플러딩되는 데이터를 수신하고 분석하는 중앙의 기본노드(싱크 노드, sink-node)로 구성되는 네트워크이다.A wireless sensor network is a sensor node that senses, measures, and floods physical data such as light, sound, temperature, and motion in the physical space, and a central primary node (sink node, sink) that receives and analyzes data flooded from the sensor node. -node).
통상적으로 센서 노드들은 하나 이상의 센서, 액추에이터(actuator), 마이크로 컨트롤러, 수 십KB 크기의 EEPROM, 수 KB의 SRAM, 수백 KB 크기의 플래시 메모 리, ADC(Analog to Digital Converter), 근거리 무선 통신 모듈 및 이러한 구성요소들에 전원을 공급해주기 위한 전원부(에너지원)로 구성된다.Sensor nodes typically include one or more sensors, actuators, microcontrollers, tens of kilobytes of EEPROM, several kilobytes of SRAM, hundreds of kilobytes of flash memory, analog-to-digital converters (ADCs), short-range wireless communication modules, and It consists of a power supply (energy source) for supplying power to these components.
센서노드의 제한적인 자원으로 인해 무선 센서 네트워크의 수명은 전적으로 센서노드의 수명에 의존한다.Due to the limited resources of a sensor node, the lifetime of a wireless sensor network depends entirely on the life of the sensor node.
센서노드의 에너지원은 수집된 데이터를 싱크노드로 전송시키기 위한 근거리 무선통신에 가장 많이 소비되므로, 이러한 무선통신을 효율적으로 수행하도록 무선 센서 네트워크를 구성하는 것이 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있는 방법이 된다.Since the sensor node's energy source is most often consumed by short-range wireless communication for transmitting collected data to the sink node, configuring the wireless sensor network to efficiently perform such wireless communication can extend the life of the wireless sensor network. It is a way.
이러한 에너지 문제는 센서 네트워크에서 가장 중요한 문제의 하나로 인식되고 있으며, 네트워크 수명을 연장하기 위한 여러 가지 방안들이 나오고 있다. This energy problem is recognized as one of the most important problems in the sensor network, and there are various ways to extend the life of the network.
일반적으로 맥(MAC) 프로토콜을 통한 슬립(sleep) 타임을 주는 방법과 어그러게이션(Aggregation)을 수행하여 중복된 전송횟수를 줄이는 방법이 연구되고 있다.In general, a method of giving a sleep time through the MAC protocol and a method of reducing the number of duplicate transmissions by performing aggregation are being studied.
일반적으로 각 센서노드로부터 정보를 얻기 위해서 싱크노드는 일정한 명령이 포함된 쿼리를 플러딩한다. In general, to obtain information from each sensor node, the sink node floods a query containing a certain command.
이 플러딩 정보에 해당되는 센서노드들은 플러딩된 정보에 포함된 명령에 따라 자신의 센싱반경 내의 데이터를 수집하여 싱크노드로 전송한다.The sensor nodes corresponding to the flooding information collect data in its sensing radius according to the command included in the flooded information and transmit the data to the sink node.
이때, 플러딩 정보에 해당되는 모든 센서노드들에 의하여 데이터가 싱크노드로 전송되므로, 동일한 정보가 싱크노드에 중복전송되는 문제점을 해결하기 위하여 어그러게이션 포인트(또는, 어그러게이션 노드)를 이용한 중복전송 방지방법이 연 구되고 있다.In this case, since data is transmitted to the sink node by all sensor nodes corresponding to the flooding information, to prevent duplicate transmission using an aggregation point (or an aggregation node) in order to solve the problem of duplicate transmission of the same information to the sink node. Methods are being studied.
어그러게이션을 통한 에너지 효율 향상 방법은, 무선 센서 네트워크 내에 각 센서노드로부터 전송되는 데이터를 일정한 지점(어그러게이션 노드)에서 집합하여 싱크노드로 전송시킴으로써, 중복전송을 방지하는 방법이다.The method for improving energy efficiency through aggregation is a method of preventing redundant transmission by collecting data transmitted from each sensor node in a wireless sensor network at a predetermined point (aggregation node) and transmitting the data to the sink node.
어그러게이션 노드(aggregation node, 이하 '집합노드')에서는 각 센서노드로부터 전송되는 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 압축 또는 첨부하여 패킷의 크기를 줄여 싱크노드로 전송하게 된다.The aggregation node (collective node) receives data transmitted from each sensor node, compresses or attaches the received data, and reduces the packet size to transmit to the sink node.
이러한 데이터의 집합을 어떠한 위치의 센서노드에서 수행하도록 구성하느냐에 따라서 에너지 소비가 다르게 나타나므로 가장 적절한 집합노드(aggreagtion node)를 결정하는 것이 중요한 문제가 된다.Since the energy consumption is different depending on the location of the sensor node configured to perform such a data collection, it is important to determine the most appropriate aggregation node.
따라서 근래에 집합노드를 설정 또는 결정하기 위한 방법으로서, 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 이용한 트리를 구성하여 집합(Aggregation)을 수행하는 방법과 기회적방법으로 집합(Aggregation)을 수행하는 방법이 연구되어 왔다.Therefore, in recent years, as a method for setting or determining a set node, a method of performing aggregation by constructing a tree using a greedy algorithm and a method of performing aggregation by an opportunistic method are studied. Has been.
그러나 상술한 방법을 사용하여 집합노드를 결정하는 것은 집합노드(Aggregation node)를 선택하기 위한 트리(Tree) 구성 등의 오버헤드(Overhead)가 필요하다는 문제점이 있었다.However, determining an aggregation node using the above-described method has a problem in that an overhead such as a tree configuration for selecting an aggregation node is required.
또한, 집합노드를 결정하기 위하여 무선 센서 네트워크의 토폴로지 정보를 필요로 하기 때문에, 싱크노드와 센서노드 간의 많은 부가적인 정보교환이 필요하여 집합노드를 결정하는데 많은 시간과 자원이 소비된다는 문제점이 있었다.In addition, since the topology information of the wireless sensor network is needed to determine the aggregation node, a lot of additional information exchange between the sink node and the sensor node is required, and thus, a large amount of time and resources are consumed in determining the aggregation node.
또한, 최적의 효율을 제공하는 집합노드의 위치를 정확히 산출해 낼 수 없다 는 문제점이 있었다.In addition, there is a problem in that it is not possible to accurately calculate the position of the aggregation node that provides the optimum efficiency.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 시간과 자원의 소비를 최소화하며, 동시에 최적의 효율을 보장할 수 있는 페르마 포인트를 이용한 무선 센서 네트워크의 집합노드 결정방법을 제공함을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a method for determining an aggregate node of a wireless sensor network using Ferma points that can minimize time and resource consumption and at the same time ensure optimal efficiency in order to solve the problems of the prior art as described above. It is done.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 싱크노드와 복수의 센서노드로 구성된 무선 센서 네트워크 시스템의 집합노드(aggregation node) 결정방법에 있어서, (a) 상기 복수의 센서노드로부터 전송되는 데이터를 수신하는 단계; (b) 상기 복수의 센서노드의 위치를 이용하여 페르마 포인트를 산출하고, 상기 페르마 포인트를 이용하여 집합노드를 설정하는 단계; 및 (c) 상기 (b)단계에서 설정된 집합노드를 집합지점으로 설정하는 쿼리를 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법이 제공된다.In order to achieve the above object, according to a preferred embodiment of the present invention, in a method of determining an aggregation node of a wireless sensor network system including a sync node and a plurality of sensor nodes, (a) the plurality of nodes; Receiving data transmitted from a sensor node of the sensor node; (b) calculating a Fermat point using the positions of the plurality of sensor nodes, and setting an aggregation node using the Fermat point; And (c) transmitting a query for setting the set node set in step (b) as the set point.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 무선 센서 네트워크 집합노드 결정방법에 대한 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of a method for determining a wireless sensor network aggregation node will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 집합노드 결정을 위한 페르마 포인트 개념도이다.1 is a conceptual diagram of Ferma points for determining a set node.
첨부된 도면을 참조하여 페르마 포인트의 개념 및 페르마 포인트 산출방법에 대하여 상세히 설명한다.With reference to the accompanying drawings will be described in detail the concept of the Ferma point and the method of calculating the Ferma point.
도 1에 도시된 바와 같이, 센싱필드 내의 임의의 세 지점에 하나의 싱크노드 P1(100)과 센서노드 P2(102), 센서노드 P3(104)가 존재하고, 센서노드 P2(102), P3(104)로부터 싱크노드 P1(100)으로 센싱데이터가 전송되는 경우, 센서 네트워크의 전송에너지 소모를 최소화하기 위해서는 센서노드 P2(102)와 센서노드 P3(104)로부터 싱크노드 P1(100)으로 데이터가 전송될 때 전송거리(즉, 전송시 거치게 되는 홉의 총 합)를 최소화할 수 있는 데이터 어그러게이션 포인트(aggregation point, 이하 '집합지점')가 결정되어야 한다.As shown in FIG. 1, one
집합지점이란 센서 네트워크 내의 특정 지점으로서, 자신의 센싱반경 내의 정보를 수집하여 전송하는 센서노드로부터 전송되는 센싱데이터의 집합지점을 말한다.The aggregation point is a specific point in the sensor network and refers to an aggregation point of sensing data transmitted from a sensor node that collects and transmits information in its sensing radius.
즉, 집합노드는 각 센서노드로부터 전송된 센싱데이터를 수신하여 센싱데이터를 압축 또는 첨부하여 패킷의 크기를 줄여 싱크노드로 한번에 전송하거나 또는 각 센서노드로부터 전송된 센싱데이터를 이용하여 일련의 계산을 수행한 후 이 결과를 싱크노드로 전송하게 된다.That is, the aggregation node receives the sensing data transmitted from each sensor node and compresses or attaches the sensing data to reduce the size of the packet and transmits it to the sink node at once, or performs a series of calculations using the sensing data transmitted from each sensor node. After executing, the result is transmitted to the sink node.
따라서 센서 네트워크에서 집합노드를 이용하는 경우, 센싱데이터를 전송하는 센서노드 P2(102)와 센서노드 P3(104)는 싱크노드 P1(100)으로 자신의 센싱데이터를 전송하는 것이 아니라, 집합지점에 위치한 노드 또는 집합지점에 해당되는 위 치에 노드가 존재하지 않는 경우 집합지점으로부터 최근접 위치에 있는 노드(이하 '집합노드'라 한다.)로 자신의 센싱데이터를 전송하게 된다.Therefore, when using the aggregate node in the sensor network, the sensor node P 2 (102) and sensor node P 3 (104) for transmitting the sensing data does not transmit its own sensing data to the sink node P 1 (100), but aggregate If a node does not exist at a node located at a point or a collection point, the sensing data is transmitted from the collection point to a node at the nearest location (hereinafter referred to as a 'gathering node').
이러한 과정을 통해서 중복된 데이터 전송을 제거할 수 있으며, 센서노드의 에너지 효율을 향상시킬 수 있게 된다.Through this process, redundant data transmission can be eliminated and the energy efficiency of the sensor node can be improved.
센싱데이터 전송거리를 최소화할 수 있는 집합지점을 결정하는 것은 각 센서노드(102, 104) 및 싱크노드(100)와 데이터 집합지점을 직선으로 연결한 거리의 합이 최소인 점을 찾음으로써 해결된다.Determining the aggregation point to minimize the sensing data transmission distance is solved by finding the point where the sum of the distances connecting the
이러한 센싱데이터 전송거리를 최소화할 수 있는 집합지점을 결정하는 방법으로서 본 발명에서는 페르마 포인트(Fermat's Point)를 이용한 집합지점 결정방법을 제시한다.As a method of determining an aggregation point that can minimize the sensing data transmission distance, the present invention proposes an aggregation point determination method using Fermat's Point.
페르마(Pierre de Fermat)는 삼각형의 각 꼭지점과의 거리의 합이 가장 최소인 지점을 발견하였으며, 이를 증명하였다. Pierre de Fermat found the point where the sum of the distances to each vertex of the triangle was the smallest and proved it.
페르마 포인트는 각 꼭지점(즉 2개의 센서노드 와 싱크노드)과 페르마 포인트 사이의 내각이 120도인 지점으로 정의된다.The Ferma point is defined as the point at which the cabinet between each vertex (ie two sensor nodes and sink nodes) and the Ferma point is 120 degrees.
단, 삼각형의 내각 중 어느 하나의 내각이라도 120도 이상인 경우에는, 그 내각의 꼭지점이 페르마 포인트로 정의된다.However, when any of the cabinets of the triangle is 120 degrees or more, the vertices of the cabinet are defined as Ferma points.
이 지점을 페르마의 포인트라고 하며, 페르마 포인트를 이용하여 집합지점(Aggregation Point)을 결정하면 중복된 전송을 최소로 줄일 수 있다. This point is called the point of Ferma, and it is possible to reduce the overlapped transmission to the minimum by determining the aggregation point using the Ferma point.
따라서 도 1에 도시된 바와 같이 싱크노드 P1(x1, y1)(100), 센서노드 P2(x2, y2)(102), 센서노드 P3(x3, y3)(104)를 꼭지점으로 하는 △P1P2P3와 △P1P2P3의 내부에 존재하는 페르마 포인트를 X(x, y)(108)라고 할 때, 페르마 포인트 X(108)와 각 노드(100, 102, 104)와의 관계는 수학식 1로 정의된다.Accordingly, as shown in FIG. 1, the sink node P 1 (x 1 , y 1 ) 100, the sensor node P 2 (x 2 , y 2 ) 102, and the sensor node P 3 (x 3 , y 3 ) ( 104) when the Fermat points present in the interior of △ P 1 P 2 P 3 and △ P 1 P 2 P 3 to the vertex to as x (x, y) (108 ), Fermat point x (108) and each The relationship with the
상술한 바와 같은 페르마 포인트의 정의에 따라 페르마 포인트를 산출하기 위해, 먼저 △P1P2P3의 세 변 위에 각각 정삼각형을 작도한다.In order to calculate the Fermat point according to the definition of the Fermat point as described above, an equilateral triangle is first constructed on three sides of ΔP 1 P 2 P 3 .
△P1P2P3의 세 변 위에 그려진 각 정삼각형의 새로운 꼭지점의 좌표는 수학식 2에 따라 각각 좌표 T1(x1',y1')(110), T2(x2',y2')(112), T3(x3',y3')(114)로 산출된다.ΔP 1 P 2 The coordinates of the new vertex of each equilateral triangle drawn on three sides of P 3 are coordinates T 1 (x 1 ', y 1 ') (110) and T 2 (x 2 ', y, respectively, according to equation (2). 2 ') 112, T3 (x 3 ', y 3 ') (114).
수학식 2에서 d12, d23, 및 d31은 꼭지점 P1(100), P2(102), P3(104)간의 거리로 정의되며, α1(116), α2(118), α3(120)는 직선 P12(P1(100)과 P2(102)를 잇는 직선), 직선 P23, 직선 P31이 기준면과 이루는 각으로 정의된다.In Equation 2, d 12 , d 23 , and d 31 are defined as the distances between vertices P 1 (100), P 2 (102), and P 3 (104), and α 1 (116), α 2 (118), α 3 (120) is defined as the angle between the straight line P 12 (a straight line connecting P 1 (100) and P 2 102), straight line P 23 , and straight line P 31 with the reference plane.
다음으로, P1(100)과 T1(110)을 연결하는 직선 P1T1과 P2(102)와 T2(112)를 연결하는 직선 P2T2 및 P3(104)와 T3(114)를 연결하는 직선 P3T3를 작도하게 되면, 세 직선의 교점이 바로 페르마 포인트 X(108)가 된다.Next, the straight lines P 1 T 1 and P 2 (102) connecting P 1 (100) and T 1 (110), and the straight lines P 2 T 2 and P 3 (104) and T 3 connecting T 2 (112). When constructing a straight line P 3 T 3 connecting 114, the intersection of the three straight lines becomes the
따라서 페르마 포인트의 좌표는 아래의 수학식 3으로 산출된다.Therefore, the coordinates of the Ferma point are calculated by
단, 센서노드 P2(102), 센서노드 P3(104) 와 싱크노드 P1(100)을 꼭지점으로 하는 삼각형의 어느 한 내각이 120도 이상인 경우에는, 페르마 포인트는 120도 이상의 내각을 가지는 꼭지점으로 정의된다.However, if any of the angles of the triangle whose
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 싱크노드에서의 집합노드 결정 과정을 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a process of determining an aggregation node in a sink node according to an embodiment of the present invention.
첨부된 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 싱크노드에서의 집합노드 결정과정을 상세히 설명한다.With reference to the accompanying Figure 2 will be described in detail the aggregation node determination process in the sink node according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 2개의 센서노드(102, 104)로부터 센싱데이터가 전송되는 경우를 기준으로 하여 싱크노드(100)에서의 집합노드 결정과정을 설명한다.Hereinafter, a process of determining an aggregate node in the
싱크노드(100)는 센서노드(102, 104)로부터 전송되는 데이터를 수신하고(S200), 데이터를 전송하는 센서노드(102, 104)의 위치정보를 이용하여 페르마 포인트(집합지점)(108)를 산출한다(S202).The
센서노드(102, 104)의 위치정보는 센서 네트워크가 구성될 때 이미 싱크노드(100)에 저장되어 있도록 구성될 수도 있으며, 또는, 센서노드(102, 104)로부터 전송되는 센싱데이터에 센서노드(102, 104)의 위치정보가 포함되어 싱크노드(100)로 전송되도록 구성될 수도 있다.The location information of the
싱크노드(100)와 두개의 센서노드(102, 104)의 위치를 이용하여 페르마 포인트를 산출하는 방법에 대해서는 상술하였으므로 더 이상의 상세한 설명은 생략하도록 한다.Since the method of calculating the Ferma point using the positions of the
싱크노드(100)는 페르마 포인트를 산출한 후, 센서 네트워크 정보를 이용하여 페르마 포인트에 해당되는 위치의 센서노드 존재여부를 판단한다(S204).After calculating the Ferma point, the
싱크노드(100)는 센서노드의 존재여부를 판단한 결과, 해당되는 위치에 센서노드가 존재하면, 해당되는 센서노드를 집합노드로 설정하고(S208), 이 결과를 인터레스트(interest) 쿼리에 포함시켜 센싱데이터를 전송하는 센서노드(102, 104)로 전송한다(S210).As a result of determining whether the sensor node exists, if the sensor node exists at the corresponding position, the
만약, 싱크노드(100)에서 센서노드의 존재여부를 판단한 결과, 해당되는 위치에 센서노드가 존재하지 않는 경우, 싱크노드(100)는 센서 네트워크 정보를 이용하여 페르마 포인트에 가장 근접한 센서노드를 검색하고(S206), 가장 근접한 센서노드를 집합노드로 설정하고(S208), 이 결과를 인터레스트(interest) 쿼리에 포함시켜서 센싱데이터를 전송하는 센서노드(102, 104)로 전송한다(S210).If, as a result of determining whether the sensor node is present in the
싱크노드(100)로부터 전송된 인터레스트(Interest) 쿼리를 수신한 페르마 포인트(108)에 해당되는 센서노드(또는, 페르마 포인트에 최근접 센서노드)는 집합노드로서 기능하도록 자신의 상태를 재설정하게 되고, 싱크노드(100)로부터 전송된 인터레스트(Interest) 쿼리를 수신한 센싱데이터 전송 센서노드(102, 104)는 쿼리를 수신한 이후부터는 집합노드로 자신의 센싱데이터를 전송한다.The sensor node (or sensor node closest to the Ferma point) that receives the interest query transmitted from the
집합노드는 두 센서노드(102, 104)로부터 전송되는 센싱데이터를 집합 혹은 압축하거나 또는, 두 데이터를 이용하여 계산한 어떠한 결과를 싱크노드(100)로 전송한다.The aggregation node aggregates or compresses the sensing data transmitted from the two
이러한 과정으로 전송횟수를 감소시킬 수 있게 되므로, 센싱데이터 전송 센서노드(102, 104)의 에너지 효율이 향상되며, 따라서 결과적으로 센서 네트워크의 수명이 증가 되게 된다.Since the number of transmissions can be reduced by this process, the energy efficiency of the sensing data
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 토폴로지 구성도이고, 도 4와 도5는 집합노드의 위치에 따른 전송 에너지 소모량을 시뮬레이 션한 결과를 표시한 시뮬레이션도이다.3 is a configuration diagram of a wireless sensor network topology according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIGS. 4 and 5 are simulation diagrams showing the results of simulating transmission energy consumption according to the location of an aggregation node.
전송 에너지 소모량 시뮬레이션을 위하여, 도 3에 도시된 바와 같은 형태의 센서 네트워크 토폴로지가 구성되어 이용되었다.For the transmission energy consumption simulation, a sensor network topology of the type shown in FIG. 3 is constructed and used.
도 3에 도시된 바와 같이, 전송 에너지 소모량 시뮬레이션에 이용된 센서 네트워크 토폴로지는 1000m*1000m 넓이의 센서필드에 1개의 싱크노드(300)와 10,000 개의 센서노드를 포함하며, 센서 필드의 경계상에 위치한 센서노드를 제외한 모든 센서노드가 6각형 모양으로 연결된 6개의 이웃노드를 가지도록 구성되었다.As shown in FIG. 3, the sensor network topology used in the transmission energy consumption simulation includes one
즉, (10,10)의 좌표를 가지는 센서노드(310C)는 주변의 이웃노드로서 6각형 모양으로 연결된 6개의 센서노드(310a, 310b, 310d, 310e, 310f, 310g)를 가지게 되며, 이러한 방식으로 모든 센서노드가 배치된다.That is, the sensor node 310C having a coordinate of (10, 10) has six
도 4와 도5는 어그러게이션 노드의 위치에 따른 전송 에너지 소모량을 시뮬레이션한 결과를 표시한 시뮬레이션도이다.4 and 5 are simulation diagrams showing the results of simulating the transmission energy consumption according to the location of the aggregation node.
도 4의 X축과 Y축은 노드의 X,Y좌표를 나타내며, Z축은 에너지 소비 정도를 나타내고 있다.X-axis and Y-axis in Fig. 4 represents the X, Y coordinates of the node, Z-axis represents the degree of energy consumption.
따라서 Z축 상의 좌표가 가장 낮은 지점이 에너지 소비가 최소인 지점이 된다.Therefore, the point with the lowest coordinate on the Z axis becomes the point with the lowest energy consumption.
도 4는 센싱 데이터를 플러딩하는 센서노드 P2가 (20, 980)에, 센서노드 P3가 (980,980)에 위치되고, 싱크노드 P1이 (0,0)에 위치된 경우의 전송 에너지 소모 량을 시뮬레이션 한 시뮬레이션도이다.4 illustrates the transmission energy consumption when sensor node P 2 flooding sensing data is located at (20, 980), sensor node P 3 is located at (980,980), and sink node P 1 is located at (0,0). It is a simulation diagram simulating the amount.
도 4에서 페르마 포인트는 상기 수식 3에 의해서 산출되며, △P1P2P3의 모든 내각이 120도 미만이므로, 이러한 경우의 페르마 포인트 X의 위치는 (215,781)가 된다.In FIG. 4, the Ferma point is calculated by
그러나 페르마 포인트에 정확히 일치하는 좌표를 가진 센서노드가 존재하지 아니하므로, 싱크노드 P1은 페르마 포인트 (215,781)에 가장 근접한 (220,780) 좌표를 가진 센서노드를 집합노드로 선택된다.However, since there is no sensor node with the coordinates exactly matching the Ferma point, the sink node P 1 selects the sensor node having the (220,780) coordinate closest to the Ferma point (215,781) as the aggregation node.
시뮬레이션 결과를 살펴보면, 도시된 바와 같이 (220,780)에 위치된 센서노드를 집합노드로 설정할 때 에너지 소비 정도가 가장 낮음을 확인할 수 있다.Looking at the simulation result, it can be seen that the energy consumption degree is the lowest when setting the sensor node located at (220,780) as a set node as shown.
도 5는 센싱 데이터를 플러딩하는 센서노드 P2가 (650,550)에, 센서노드 P3가 (980,980)에 위치되고, 싱크노드 P1이 (0,0)에 위치된 경우의 전송 에너지 소모량을 시뮬레이션 한 시뮬레이션도이다.FIG. 5 simulates transmission energy consumption when sensor node P 2 flooding sensing data is located at (650,550), sensor node P 3 is located at (980,980), and sink node P 1 is located at (0,0). One simulation diagram.
도 5에서 △P1P2P3의 센서노드 P2의 내각이 120도 이상이 되므로, 페르마 포인트는 P2(650,550)으로 산출되며, 따라서 싱크노드는 센서노드 P2를 집합노드로 선택된다.In FIG. 5, since the internal angle of the sensor node P 2 of ΔP 1 P 2 P 3 is greater than or equal to 120 degrees, the Ferma point is calculated as P 2 (650,550), and thus the sink node is selected as the sensor node P 2 as the aggregation node. .
시뮬레이션 결과를 살펴보면, 도 5에 도시된 바와 같이 (650,550)에 위치된 센서노드 P2를 집합노드로 설정할 때 에너지 소비 정도가 가장 낮음을 확인할 수 있다.Looking at the simulation result, it can be seen that the energy consumption degree is the lowest when setting the sensor node P 2 located at (650,550) as a set node as shown in FIG.
도 6과 도 7은 네트워크 내의 센서노드 총 수에 따른 네트워크 수명의 변화를 나타낸 시뮬레이션도이다.6 and 7 are simulation diagrams showing the change of network life according to the total number of sensor nodes in the network.
이를 보다 상세히 설명하면, 도 6은 싱크노드가 (0,0)에 위치한 경우, 본 발명에 따른 센서 네트워크의 수명과 GIT 방법에 의한 센서 네트워크의 수명을 노드의 총 수에 따라 비교한 시뮬레이션도이고, 도 7은 싱크노드가 (0,0)에 위치한 경우, 본 발명에 따른 센서 네트워크의 수명과 GIT 방법에 의한 센서 네트워크의 수명을 노드의 총 수에 따라 비교한 시뮬레이션도이다.In more detail, FIG. 6 is a simulation diagram comparing the lifespan of the sensor network according to the present invention and the lifespan of the sensor network according to the GIT method according to the total number of nodes when the sink node is located at (0,0). 7 is a simulation diagram comparing the lifetime of the sensor network according to the present invention and the lifetime of the sensor network according to the GIT method according to the total number of nodes when the sink node is located at (0,0).
네트워크 수명(network lifetime)은 모든 소스가 싱크노드로 전송을 완료할 때까지의 총 라운드 수로 정의된다.Network lifetime is defined as the total number of rounds until all sources have completed sending to the sink node.
시뮬레이션에 이용된 센서필드는 100m*100m의 넓이로 설정되었다.The sensor field used in the simulation was set to a width of 100m * 100m.
도 6과 도 7에 도시된 바와 같이, 동일한 면적의 센서필드 내에 보다 많은 수의 노드가 배치될 때, 즉, 노드의 밀집도가 큰 경우 네트워크 수명이 증가됨을 확인할 수 있다.As shown in FIG. 6 and FIG. 7, it can be seen that the network life is increased when a larger number of nodes are arranged in the sensor field of the same area, that is, when the density of nodes is large.
또한, 기존에 사용하던 GIT 방법과 비교해 보았을 때, 본 발명에 따른 어그러게이션 포인트 결정방법을 이용한 센서 네트워크의 네트워크 수명이 월등하게 향상된 결과를 확인할 수 있다.In addition, when compared with the existing GIT method, it can be seen that the network life of the sensor network using the aggregation point determination method according to the present invention significantly improved.
또한, 도 6과 도 7을 비교해보면, 싱크노드가 (0,0)에 위치한 경우 보다는 (50,50)에 위치한 경우에 네트워크 수명이 향상됨을 알 수 있다.In addition, comparing FIG. 6 and FIG. 7, it can be seen that the network life is improved when the sink node is located at (50,50) rather than when it is located at (0,0).
즉, 싱크노드가 센서필드의 중앙부에 위치하는 경우, 센서필드의 외곽부에 존재할 때 보다 더 많은 유효한 패스를 가질 수 있기 때문에, 네트워크 수명이 증가되는 효과를 가져오게 된다.That is, when the sink node is located in the center of the sensor field, since the sink node can have more valid paths than when present in the outer part of the sensor field, the network life is increased.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.Preferred embodiments of the present invention described above are disclosed for purposes of illustration, and those skilled in the art will be able to make various modifications, changes and additions within the spirit and scope of the present invention. Additions should be considered to be within the scope of the following claims.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 페르마 포인트를 이용한 집합노드 결정방법에 따르면 저전력 배터리를 사용하는 센서노드의 데이터 전송에너지를 절약할 수 있다는 장점이 있다.As described above, according to the method of determining a set node using Ferma points according to the present invention, there is an advantage in that data transmission energy of a sensor node using a low power battery can be saved.
또한, 본 발명에 따르면 센서노드의 데이터 전송에너지를 절약함으로 인하여 센서 네트워크의 수명이 증가된다는 장점이 있다.In addition, according to the present invention has the advantage that the life of the sensor network is increased by saving the data transmission energy of the sensor node.
또한, 본 발명에 따르면 센서 네트워크 토폴로지에 대한 정보를 수집하지 않고 지역정보만을 가지고 효율적인 라우팅을 수행할 수 있다는 장점이 있다.In addition, according to the present invention there is an advantage that efficient routing can be performed using only local information without collecting information on the sensor network topology.
Claims (4)
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KR1020050107574A KR20070050243A (en) | 2005-11-10 | 2005-11-10 | Determination method of aggregation node in wireless sensor network |
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CN109905883A (en) * | 2019-03-29 | 2019-06-18 | 福建师范大学 | A kind of method and terminal being connected to wireless sensor network |
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2005
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CN109905883A (en) * | 2019-03-29 | 2019-06-18 | 福建师范大学 | A kind of method and terminal being connected to wireless sensor network |
CN109905883B (en) * | 2019-03-29 | 2021-11-09 | 福建师范大学 | Method and terminal for connecting wireless sensor network |
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