KR20070072443A - 대규모 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 소비를 위한동심원 형태의 클러스터링 방법 - Google Patents

대규모 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 소비를 위한동심원 형태의 클러스터링 방법 Download PDF

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KR20070072443A KR1020070049013A KR20070049013A KR20070072443A KR 20070072443 A KR20070072443 A KR 20070072443A KR 1020070049013 A KR1020070049013 A KR 1020070049013A KR 20070049013 A KR20070049013 A KR 20070049013A KR 20070072443 A KR20070072443 A KR 20070072443A
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Abstract

본 발명은 대규모 센서 네트워크에서의 동심원 형태의 클러스터링 기법을 이용한 에너지 효율적인 라우팅 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 기법은 최종 데이터 수집 노드의 위치에 따라 적어도 하나의 센서 노드로 구성된 동심원 형태의 제 1내지 제n 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계; 상기 설정된 클러스터에 포함된 상기 센서 노드를 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계; 상기 형성된 체인 별 하나의 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계-여기서, 상기 헤드 노드는 각 체인을 형성하는 상기 센서 노드로부터 센싱된 데이터를 수집함-; 상기 수집된 데이터를 상기 헤드 노드를 통해 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 데이터 전송 단계를 포함한다. 따라서, 복수의 동심원 형태의 클러스터를 기반으로 하는 복수개의 체인을 이용한 라우팅 기법은 데이터의 불필요한 전달을 방지하여 에너지 효율적이고 대규모 네트워크에도 적합할 수 있다.
.
클러스터, 라우팅, 동심원, 센서 노드. 헤드 노드, 체인

Description

대규모 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 소비를 위한 동심원 형태의 클러스터링 방법{The Concentric Clustering Scheme for Efficient Energy Consumption in the Large-Scale Sensor Networks}
도 1은 종래 기술에 따른 센서 네트워크 구성도.
도 2는 종래 기술에 따른 평면적 라우팅 기법을 설명하기 위한 도면.
도 3은 종래 기술에 따른 일반적인 클러스터링을 이용한 계층적 라우팅 기법을 설명하기 위한 도면.
도 4는 종래 기술에 따른 체인을 이용한 계층적 라우팅 기법을 설명하기 위한 도면.
도 5는 종래의 계층적 라우팅 기법이 적용된 센서 네트워크의 단점을 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동심원 형태의 클러스터를 갖는 센서 네트워크의 구조를 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클러스터 레벨 별 체인을 형성하는 방법을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 헤드 노드를 선택하는 절차를 설명하기 위한 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 전달 절차를 설명하기 위한 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 체인 형성 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면.
도 11은 본 발명에 따른 알고리즘을 통해 획득한 시뮬레이션 결과 1.
도 12는 본 발명에 따른 알고리즘을 통해 획득한 시뮬레이션 결과 2.
*주요 도면 부호
900 : 센서 노드
910: 최종 데이터 수집 노드
920 : 클러스터 헤드 노드
930: 헤드 노드들 사이의 데이터 전달 경로
940: 각 레벨에서의 센싱 데이터 전달 경로
본 발명은 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법에 관한 것으로서, 좀 더 상세하게는, 주변의 센싱된 데이터를 수집하고 이를 송수신하는 다수 의 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 최종 데이터 수집 노드의 위치가 고려된 복수의 동심원 형태의 클러스터를 기반으로 수집된 데이터의 라우팅을 수행함으로써, 에너지 효율적이고 불필요한 데이터의 전달을 방지하는 것이 가능한 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법에 관한 것이다.
최근 상황인지를 위한 센싱 기능과 정보 처리 능력, 그리고 통신 능력을 갖춘 다수의 센서 노드를 이용하여 특정한 요청에 따라 원하는 정보를 수집하고, 이를 전달하는 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
센서 네트워크란 기존 인간과 컴퓨터간의 통신에 일상 생활에 산재된 사물과 물리적 대상을 추가시켜 협력 네트워크를 구성하는 것으로서, 필요로 하는 모든 곳에 다수의 센서 노드들을 부착하여 자율적으로 정보를 수집, 관리 및 제어하는 시스템이다.
즉, 물리 공간에 빛, 소리, 온도, 움직임 등과 같은 물리적 데이터를 센서 노드에서 감지 또는 측정하여 최종 데이터 수집 노드로 전달하는 구조를 가진다.
하지만, 센서 노드의 제한된 자원-여기서, 제한된 자원은 배터리 및 메모리를 포함함-으로 인해, 기존의 애드혹(Adhoc) 네트워크의 라우팅 기법은 대규모 센서 네트워크 환경에서 현실적으로 사용하기 어려운 문제점이 있다.
일반적으로, 센서 네트워크는 교환 및 충전이 어려운 작은 배터리로 동작하는 다수의 센서 노드들로 구성된다.
따라서, 센서 노드들의 에너지 소모를 줄이는 것은 무선 센서 네트워크의 효율적인 운용을 위해 매우 중요하다.
즉, 종단간(end-to-end) 데이터 전송시에 센서 노드에서 소모되는 에너지를 줄임으로써 센서 네트워크의 수명을 늘이는 것이, 무선 센서 네트워크를 설계할 때 최우선적으로 고려되어야 하는 사항이다.
그리고, 센서 네트워크의 특성상 센서 노드에서 수집된 정보는 일정 시간 내에서만 유효하기 때문에 센서 노드에서 수집된 정보는 제한된 시간 안에 최종 데이터 수집 장치에 전달되어야 한다.
예를 들면, 센서 네트워크는 자연 환경 모니터링, 기후 모니터링, 교통 상황 모니터링, 야생 동물의 서식 경로 모니터링, 군사 분쟁 지역 감시, 재해 모니터링 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다.
특히 대부분의 센서 네트워크의 응용 분야는 실시간으로 데이터를 수집하여 통계 분석함으로써, 유효한 정보를 생성하고, 이를 일반 고객 및 해당 기관에 제공하는 것을 특징으로 한다.
즉, 대규모 무선 센서 네트워크에서 개별 센서 노드에 의해 수집된 데이터가 최종 데이터 수집 장치까지 도달하는 시간을 단축시키는 것이 매우 중요하다.
하지만, 종래의 센서 네트워크에서 체인을 기반으로 하는 계층적 라우팅 기법은 각 센서 노드가 최종 데이터 수집 노드와 원홉(One-Hop) 통신을 할 수 있다는 비현실적인 가정을 가지고 있으므로, 대규모 센서 네트워크에는 적합하지 않은 문제점이 있었다.
예를 들면, 대규모 센서 네트워크에서, 데이터를 수집한 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드 사이의 거리가 먼 경우, 센서 노드는 수집된 데이터를 최종 데이 터 수집 노드에 전송하기 위해 많은 전송 파워를 소모해야 한다.
이는, 제한된 배터리 용량을 가진 센서 노드의 수명을 단축시킬 뿐만 아니라, 대규모 센서 네트워크의 유지/보수에 많은 비용을 투자해야 하는 문제점이 있다.
상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 목적은 센서 노드들에 의해 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드까지 전달하는데 소모되는 에너지를 최소화시키는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 센서 노드들에 의해 수집된 데이터를 제한된 시간내에 최종 데이터 수집 노드에 전달하는 것이 가능한 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 센서 노드의 배터리 소모를 최소화함으로써, 보다 안정적이고 수명이 긴 센서 네트워크를 운영하는 것이 가능한 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 동심원 형태의 클러스터링 기법을 통해 최단 경로 설정하고 에너지 사용 효율을 극대화시키는 것을 가능한 대규모 센서 네트워크에 적합한 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법을 제공하는 것이다
본 발명의 다른 목적들은 이하의 실시예에 대한 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 측면에 따르면, 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅 하는 방법이 개시된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅 하는 방법은 최종 데이터 수집 노드의 위치에 따라 적어도 하나의 센서 노드로 구성된 동심원 형태의 제 1내지 제n 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계; 상기 설정된 클러스터에 포함된 상기 센서 노드를 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계; 상기 형성된 체인 별 하나의 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계-여기서, 상기 헤드 노드는 각 체인을 형성하는 상기 센서 노드로부터 센싱된 데이터를 수집함-; 및 상기 수집된 데이터를 상기 헤드 노드를 통해 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 데이터 전송 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅 하는 방법을 실행하는 유형화된 명령어로 이루어진 프로그램이 기록된 전자 장치에서 판독할 수 있는 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 기록 매체는 최종 데이터 수집 노드의 위치에 따라 적어도 하나의 센서 노드로 구성된 동심원 형태의 제 1내지 제n 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계; 상기 설정된 클러스터에 포함된 상기 센서 노드를 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계; 상기 형성된 체인 별 하나의 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계-여기서, 상기 헤드 노드는 각 체인을 형성하는 상기 센서 노드로부터 센싱된 데이터를 수집함-; 및 상기 수집된 데이터를 상기 헤드 노드를 통해 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 데이터 전송 단계를 수행함으로써 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅 방법을 제공할 수 있다.
이하의 설명에서는 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅하는 방법에 대한 이해를 돕기 위해, 도면1 내지 도면 5를 참조하여 일반적인 센서 네트워크의 구성 및 종래 기술에 따른 센싱 데이터 라우팅 방법을 살펴보기로 한다.
도 1은 센서 네트워크의 일반적인 구성을 도시하고 있다.
도 1을 참조하면, 일반적인 센서 네트워크는 상황 인지를 위한 센싱 기능, 정보 처리 기능 및 통신 기능을 탑재한 다수의 센서 노드(100)와 센서 노드(100)들에 의해 센싱된 데이터를 최종적으로 수집하는 최종 데이터 수집 장치(110)를 포함할 수 있다.
하지만, 센서 노드(100)는 제한적인 메모리와 배터리 자원을 가지고 있으므로, 기존의 애드혹 네트워크에 적용된 라우팅 방법을 통해서는 센싱된 데이터를 에너지 효율적으로 최종 데이터 수집 장치(110)에 전송하는데 한계가 있다.
도 2는 종래 기술에 따른 평면적 라우팅 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 특정 센서 노드가 특정 센싱 이벤트(220)를 감지하는 경우, 해당 센싱 이벤트(220)에 상응하여 수집된 데이터가 라우팅 경로를 따라 최종 데이터 수집 장치(210)로 전달되게 된다.
여기서, 센싱 이벤트(220)는 센서 네트워크의 응용 분야에 따라, 주기적인 방식, 요구 응답 방식, 이벤트 트리거(Triggered) 방식 중 어느 하나에 의해 발생될 수 있다.
예를 들면, 주기적인 방식은 소정의 주기마다 센서 노드가 깨어나서 미리 정의된 센싱 대상의 정보를 획득하는 방식일 수 있다.
여기서, 센싱 대상은 자연 환경 모니터링, 기후 모니터링, 교통 상황 모니터링, 야생 동물의 서식 경로 모니터링, 군사 분쟁 지역 감시, 재해 모니터링 등을 포함할 수 있다.
반면, 요구 응답 방식은 센서 노드가 특정 노드(예를 들면, 최종 데이터 수집 노드가 될 수 있음)의 제어 신호에 따라, 센싱 데이터를 획득하고 이를 최종 데이터 수집 노드에 전달하는 방식일 수 있다.
이벤트 트리거 방식은 센서 노드가 일정 주기를 갖고 측정한 값이 미리 정의된 이벤트 발생 기준을 만족하는 경우, 센싱 데이터를 생성하여 최종 데이터 수집 노드에 전달하는 방식일 수 있다.
센싱 이벤트(220)를 감지한 센서 노드는 데이터를 수집하여 인접한 모든 센서 노드에게 전달하며, 데이터를 전달 받은 센서 노드는 자신과 인접한 센서 노드에게 데이터를 전달하는 방식으로 최종 데이터 수집 노드(210)까지 센싱된 데이터가 전달된다.
이러한 전달 방법은 센서 네트워크상에 중복된 데이터의 전송을 야기할 수 있으므로, 센서 노드에 불필요한 에너지 낭비를 초래할 수 있는 단점을 가진다.
또한, 센싱 이벤트(220)가 센싱 네트워크 상에서 동시 다발적으로 발생하는 경우, 데이터의 중복 전달로 인한 네트워크 폭주가 발생할 수도 있다.
도 3은 종래 기술에 따른 일반적인 클러스터링을 이용한 계층적 라우팅 기법을 설명하기 위한 도면이다.
좀 더 상세하게는, 도 3에 도시된 계층적 라우팅 기법은 전체 센서 네트워크를 일정 규모의 지리적 영역으로 분할된 복수의 클러스터 및 클러스터 별 선택된 헤드 노드를 이용한 라우팅 방법이다.
일반적으로, 계층적 라우팅 기법은 앞서 기술한 평면적 라우팅 기법의 단점인 센서 노드간에 센싱된 데이터가 중복 전달되는 것을 피할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 계층적 라우팅 기법은 전체 센서 네트워크를 일정 규모의 지리적인 영역을 커버하는4개의 클러스터로 구분하고, 각 클러스터에 포함된 센서 노드(300)들 중 어느 하나를 해당 클러스터의 헤드 노드(330)로 선택한다.
특히, 해당 클러스터 내부에서 특정 센싱 이벤트(320)이 발생된 경우, 해당 클러스터 내부의 센서 노드들에 의해 센싱된 모든 데이터는 헤드 노드(330)로 전달되며, 해당 헤드 노드(330)는 전달된 센싱 데이터를 병합하여, 원홉으로 최종 데이터 수집 노드(310)에 전달한다.
상기한 바와 같이, 도 3에 도시된 계층적 라우팅 기법은 클러스터를 나누는 단계; 클러스터 별 헤드 노드를 선택하는 단계; 선택된 헤드 노드가 센싱된 데이터를 병합하는 단계; 병합된 데이터를 최종 데이터 수집 노드에 원홉으로 전달하는 단계를 순차적으로 수행함으로써, 센싱된 데이터를 최종 데이터 수집 노드(310)에 전달할 수 있다.
도 4는 종래 기술에 따른 체인을 이용한 계층적 라우팅 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 체인을 이용한 계층적 라우팅 기법은 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 이용해서 센서 네트워크를 구성하는 모든 센서 노드가 인접 노드와 체인을 형성한 후 각 라운드 마다 체인에 속한 노드 중 어느 하나가 헤드 노드(430)의 역할을 수행할 수 있다.
헤드 노드(430)는 해당 라운드에 수집된 센싱 데이터를 병합하여 최종 데이터 수집 노드(410)로 전달한다.
상기한 도 3내지 도 4에서 설명한 바와 같이, 계층적 라우팅 기법은 크게 일반적인 클러스터링을 이용하는 방법과 체인을 이용하는 방법이 있을 수 있다.
하지만, 두가지 방법 모두 헤드 노드가 병합한 데이터를 원홉으로 최종 데이터 수집 노드에 전달하는 것을 가정하므로, 제한된 배터리 용량을 갖는 센서 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크 환경에 적용하기 힘든 문제점이 있다.
도 5은 종래의 계층적 라우팅 기법이 적용된 센서 네트워크의 단점을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 종래의 계층적 라우팅 기법은 특정 센싱 이벤트(520)에 따라 센싱된 데이터를 수집한 센서 노드(500)-여기서, 센서 노드는 헤드 노드를 포함할 수 있음-와 최종 데이터 수집 노드(510)와의 거리가 너무 먼 경우, 통신이 불가능한 상태가 발생될 수 있음을 보여준다.
특히, 통신 불능 상태는 센서 네트워크의 규모가 커짐에 따라 좀 더 자주 발생할 수 있음은 당업자라면 자명한 사실이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동심원 형태의 클러스터를 갖는 센서 네트워크의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드(600)들은 최종 데이터 수집 노드(610)에서 송출한 파일롯 신호의 세기를 측정하고, 측정한 파일롯 신호의 세기에 따라 해당 센서 노드(600)가 어느 클러스터에 포함되어야 하는지를 알 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 센서 노드(600)는 측정한 파일롯 신호 세기와 클러스터 레벨간의 대응 관계를 지시하는 소정의 클러스터 레벨 매핑 테이블을 참조하여 자신의 레벨을 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 센서 노드(600)는 소정의 알고리즘에 의해 측정된 파일롯 신호의 세기에 대응하는 클러스터 레벨을 산출할 수 있다.
이때, 클러스터 레벨은 제 1내지 제 n 레벨을 가질 수 있으며, n 값은 센서 네트워크의 규모에 따라 달라질 수 있다.
예를 들면, 센서 네트워크를 구성하는 레벨의 개수는 전체 센서 노드의 개수의 제곱한 값을 센서 네트워크의 서비스 면적- 여기서, 센서 네트워트의 서비스 면적은 평방 미터(m2)일 수 있음-으로 나눈 몫이 될 수 있다.
상기한 레벨 개수 계산 방식에 따르면, 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 개수가 300이고 서비스 면적이 10000 평방 미터인 경우, 레벨의 개수는 하기와 같이 9개로 계산된다.
(300 x 300) / (10000) = 9
본 발명에 따른 제 1 레벨은 최종 데이터 수집 노드(610)에 가장 근접한 클러스터일 수 있으며, 제 n 레벨은 최종 데이터 수집 노드(610)로부터 가장 멀리 떨어진 클러스터일 수 있다.
즉, 레벨이 낮은 클러스터에 속한 센서 노드는 최종 데이터 수집 노드(610)로부터 수신된 파일롯 신호의 세기가 높게 측정되며, 레벨이 증가할수록 센서 노드에 수신되는 파일롯 신호의 세기는 낮게 측정될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 클러스터 레벨 별 체인을 형성하는 방법을 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 동일 레벨을 갖는 센서 노드는 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 이용하여 최종 데이터 수집 노드(710)로부터 먼 곳에 위치한 센서 노드부터 체인을 형성할 수 있다.
본 발명에 따른 체인을 형성하기 위해 사용되는 그리디 알고리즘은 우선 각 센서 노드에서 가장 근접한 센서 노드를 찾아서 자신의 이웃 노드로 선택하고, 다시 이웃한 노드는 자신과 가장 근접한 노드를 이웃 노드로 선택함으로써, 전체 센서 노드가 클러스털 별 체인을 형성할 때까지 상기한 절차를 수행하는 것을 특징으로 하는 알고리즘이다.
좀 더 상세히 설명하면, 각 레벨 별로 최종 데이터 수집 노드와 가장 먼 센서 노드부터 체인 형성이 시작될 수 있다.
즉, 해당 레벨에서 최종 데이터 수집 노드로부터 가장 멀리 위치한 센서 노드(이하, 'A 노드'이라 함)는 자신과 제일 근접한 이웃 노드(이하, 'B 노드'이라 함)를 선택하고 체인을 형성한다.
B 노드는 체인에 포함되지 않은 센서 노드 중 자신과 가장 근접한 이웃 노드(이하, 'C 노드'이라 함)를 체인에 추가한다.
이러한 방식으로, 해당 레벨에 포함된 모든 센서 노드가 하나의 체인을 형성하면, 체인 형성 절차를 종료하게 된다.
즉, 센서 노드는 자신의 이웃 노드에 센싱된 데이터를 전달 가능하도록 신호 세기를 조절하고, 조절된 세기로 센싱된 데이터를 전달함으로써, 에너지 소비를 최소화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 헤드 노드를 선택하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 헤드 노드는 매 라운드 마다 새롭게 선택될 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 각 레벨 별 제 1라운드 클러스터 헤드 노드(820)와 제 2라운드 클러스터 헤드 노드(830)가 서로 상이하게 선택될 수 있음을 알 수 있다.
좀 더 상세히 설명하면, 헤드 노드를 선택하는 절차는 제n번째 레벨을 갖는 클러스터의 헤드 노드를 결정하는 단계 및 최종 데이터 수집 노드(810)까지 최단 거리를 갖도록 제 n-1 내지 제 1 레벨의 헤드 노드를 순차적으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 하기의 수식 :
Current_Round Modulo N_Level_SN
Current_Round : 매 라운드 마다 1씩 증가하는 카운터 변수
N_Level_SN : n번째 레벨 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수
에 의해 계산된 인텍스 값에 대응하는 센서 노드가 제n번째 레벨의 해당 라운드에서의 헤드 노드로 선택될 수 있다.
예를 들면, 현재 라운드(Current_Round)가 3200이고, n번째 레벨 클러스터에 포함된 센서 노드의 개수가 300인 경우, 하기 계산식 :
3200 modulo 300 = 200
에 의해 인텍스 값이 200인 센서 노드가 해당 라운드의 헤드 노드로 선택될 수 있다.
상기한 바와 같이, 본 발명은 매 라운드 마다 헤드 노드를 새롭게 선택하는 수단을 통해 모든 센서 노드들의 배터리 용량을 비슷한 수준으로 유지시킬 수 있으며, 이를 통해, 보다 안정적이고, 수명이 긴 센서 네트워크를 제공할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 전달 절차를 설명하기 위한 도면이다.
각 레별 별 선택된 헤드 노드(920)는 해당 레벨의 센서 노드에 의해 센싱된 데이터를 수집 및 병합한 후 한 단계 하위 레벨의 헤드 노드로 병합된 데이터를 전달한다.
도 9를 참조하면, 헤드 노드들 사이의 데이터 전달 경로(930) 및 각 레벨에서의 센싱 데이터 전달 경로(940)가 어떻게 설정되는지를 알 수 있다.
이러한 방식으로 레별 별 병합된 데이터는 최종 데이터 수집 노드(910)에 전달될 수 있다.
즉, 레벨 별 병합된 데이터가 헤드 노드(920)를 통해서 최종 수집 데이터 노드(910)까지 전달되므로, 센서 노드간의 데이터 중복 전달을 피할 수 있다.
또한, 도 9를 참조하면, 각 레벨 별 수집된 센싱 데이터가 최종 데이터 수집 노드(910)까지 전달되기 위해서는 해당 레벨 만큼의 홉수를 거쳐야 함을 알 수 있다.
예를 들면, 제 2레벨의 헤드 노드(950)는 해당 레벨에서 병합된 데이터를 제 1레벨에 전달하고, 제 1레벨의 헤드 노드(960)는 전달 받은 데이터를 최종 수집 데 이터 노드(910)에 전달할 수 있다. 즉 제 2레벨 헤드 노드(950)에서 수집된 데이터는 2홉으로 최종 데이터 수집 노드(910)에 전달될 수 있다.
이러한 방식은 특정 헤드 노드가 수집한 데이터를 최종 데이터 수집 노드에 전송하기 위해 한번에 과도한 에너지를 소모하는 것을 방지할 수 있다.
특히, 종래의 계층적 라우팅 방법의 단점인 원홉 통신에 따른 통신 두절 현상을 미연에 방지할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 체인 형성 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 100m x 100m 의 규모를 갖는 센서 네트워크에서, 300개의 센서 노드가 랜덤(Random)하게 위치한 경우, 9개의 체인이 해당 센서 네트워크상에 형성됨을 알 수 있다.
도 11 내지 도 12는 본 발명에 따른 알고리즘을 통해 획득한 시뮬레이션 결과이다.
본 시뮬레이션 결과는 종래의 체인 기반의 계층적 라우팅 기법인 페가시스(PEGASIS) 기법과 본 발명에 게시된 사상을 통해 구현된 라우팅 기법의 에너지 효율 차이를 보여준다.
좀더 상세하게는, 본 시뮬레이션은 상기한 2가지 기법에 대해 매 라운드 마다 센서 노드에 남아 있는 에너지의 총합을 산출하고, 이를 비교하는 것을 목적으 로 한다.
도 11은 100m x 100m의 규모를 갖는 센서 네트워크상에 600개의 센서 노드가 랜덤하게 분포하는 경우에 관한 시뮬레이션 결과이다. 이때, 각 센서 노드의 초기 에너지는 0.5주울(J)로 설정하였다.
도 12는 200m x 200m의 규모를 갖는 센서 네트워크상에 600개의 센서 노드가 랜덤하게 분포하는 경우에 관한 시뮬레이션 결과이다. 이때, 각 센서 노드의 초기 에너지는 1J로 설정하였다.
도 11내지 도 12에 도시된 시뮬레이션 결과는 본 발명에 따른 라우팅 기법이 에너지 소비면에서 훨씬 효율적임을 보여준다.
예를 들면, 도 12를 참조하면, 3000라운드에서 종래 페가시스(PEGASIS) 기법은 잔여 에너지 총량이 약 180J인 반면, 본 발명에 따른 라우팅 기법은 잔여 에너지 총량이 약 230J인 것을 알 수 있다.
즉, 본 발명에 개시된 사상을 기반으로 구현된 라우팅 알고리즘을 적용한 센서 네트워크가 보다 긴 수명을 가질 수 있음을 알 수 있다.
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, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 동심원 형태의 클러스터링 기법을 이용한 센싱 데이터 라우팅 방법을 제공함으로써, 센서 노드들에 의해 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드까지 전달하는데 소모되는 에너지를 최소화시키기 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 라우팅 기법은 클러스터 별 하나의 체인을 구성하고, 체인 별 선택된 헤드 노드가 해당 클러스터를 구성하는 센서 노드들에 의해 센싱된 데이터를 수신 및 병합하는 기능을 추가함으로써, 불필요한 데이터가 센서 네트워크상에 전달되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 라우팅 기법은 최종 데이터 수집 노드까지의 최단 전송 경로를 유지하도록 헤드 노드를 결정하는 수단을 추가함으로써, 센서 노드들에 의해 수집된 데이터를 보다 실시간적으로 최종 데이터 수집 노드에 전달하는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 라우팅 기법은 실시간 데이터의 수집하고 이를 통계 분석하는 것이 필요한 다양한 센서 네트워크 응용 분야에 활용될 수 있는 장점이 있다.
본 발명에 따른 라우팅 기법은 센서 노드에 의해 수집된 데이터를 송수신하기 위해 사용되는 배터리의 소모를 최소화함으로써, 보다 안정적이고 수명이 긴 센서 네트워크를 운영하는 것이 가능하게 하는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 매 라운드 마다 새로운 헤드 노드를 선택하는 수단을 통해, 센서 노드의 수명을 균등하게 유지할 수 있을 뿐만 아니라 전체 센서 네트워크의 성능을 지속적으로 유지하는 효과를 얻을 수 있다.

Claims (8)

  1. 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅 하는 방법에 있어서,
    최종 데이터 수집 노드의 위치에 따라 적어도 하나의 센서 노드로 구성된 동심원 형태의 제 1내지 제n 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계;
    상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계;
    상기 형성된 체인 별 하나의 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계-여기서, 상기 헤드 노드는 각 체인을 형성하는 상기 센서 노드로부터 센싱된 데이터를 수집 및 병합함-;
    상기 병합된 데이터를 상기 헤드 노드를 통해 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 데이터 전송 단계
    를 포함하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터 설정 단계에서, 상기 클러스터의 개수는 상기 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 개수를 제곱한 값을 상기 무선 센서 네트워크의 서비스 면적으로 나눈 몫으로 하되, 상기 서비스 면적은 평방 미터로 산출되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터 설정 단계에서,
    상기 센서 노드가 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 수신되는 파일롯 신호의 세기를 측정하며, 상기 측정된 파일롯 신호의 세기에 따라 해당 센서 노드의 클러스터가 결정되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 체인 형성 단계는 상기 생성된 클러스터 별로 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 가장 원거리에 있는 센서 노드부터 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 통해 하나의 체인을 형성하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 최종 데이터 수집 노드로부터 가까운 클러스터 순으로 제 1 내지 제 n 레벨을 오름차순으로 하나씩 할당하며,
    상기 헤드 노드 선택 단계는
    상기 n레벨을 갖는 클러스터의 헤드 노드를 결정하는 단계; 및
    상기 최종 데이터 수집 노드까지 최단 거리를 갖도록 제 n-1 내지 제 1 레벨의 헤드 노드를 순차적으로 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    매 라운드 마다 하기의 수식 :
    Current_Round Modulo N_Level_SN
    에 의해 계산된 인덱스 값에 대응되는 센서 노드가 상기 n레벨의 헤드 노드로 선택되며, 상기 Current_Round은 매 라운드 마다 1씩 증가하는 카운터 변수, N_Level_SN 은 n번째 레벨 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수인 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 .데이터 전송 단계는 상기 최종 데이터 수집 노드에 가까운 헤드 노드쪽으로 상기 병합된 데이터를 전달하는 것을 특징으로 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  8. 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅 하는 방법을 실행하는 유형화된 명령어로 이루어진 프로그램이 기록된 전자 장치에서 판독할 수 있는 기록 매체에 있어서,
    최종 데이터 수집 노드의 위치에 따라 적어도 하나의 센서 노드로 구성된 동심원 형태의 제 1내지 제n 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계;
    상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계;
    상기 형성된 체인 별 하나의 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계-여기서, 상기 헤드 노드는 각 체인을 형성하는 상기 센서 노드로부터 센싱된 데이터를 수집 및 병합함-;
    상기 병합된 데이터를 상기 헤드 노드를 통해 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 데이터 전송 단계
    를 포함하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법을 실행하는 프로그램이 기록된 기록 매체.
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