KR20070114672A - 애드 혹 무선 네트워크에서 적응적 헬로우 메시지주기제어를 통한 효율적인 클러스터링 기법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 광범위 하고 이동성 많은 애드 혹 무선 네트워크에서 가상의 그룹인 클러스터를 형성하고 생성된 클러스터를 효율적으로 관리하는 방법에 관한 발명으로서, 클러스터 별 "Hello"메시지 전송 주기 조정을 통해 불필요한 네트워크 부하를 줄이고, 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지하는 것을 목적으로 한다.

보다 상세하게는 각 클러스터에 해당하는 노드의 이동성에 따라 클러스터 별 이동성 특성을 판단하고 그에 따라 "Hello"메시지 전송 주기를 조정하는 것으로서, 클러스터 기반의 애드 혹 네트워크에서 문제가 되는 오버헤드를 줄이는 방법에 관한 것이다.

본 발명에 따른 애드 혹 무선 네트워크의 효율적인 클러스터링 기법은, 임의의 시간에서 클러스터에 대한 이동성 판단 단계, 가중치 평균을 통한 클러스터 별 이동성 판단 단계, 클러스터 별 이동성에 따른 "Hello"메시지 전송 주기 조정 단계를 포함한다.

이와 같이 본 발명에 의하면, 애드 혹 무선 네트워크의 통신 과정에서 이동 노드들의 자유로운 이동성에 따른 네트워크 토폴로지의 잦은 변화로 인해 주변 노드들을 인지하는데 많은 양의 제어 메시지가 필요하게 되는 기존의 문제점을 해결하기 위해, 다수의 이동 애드 혹 단말로 구성된 가상의 그룹인 클러스터를 생성하고 생성된 각 클러스터별 이동 단말의 이동성을 파악하여, 측정된 이동성에 따라 클러스터별로 "Hello" 메시지 전송 주기를 다르게 조정함으로써, 애드 혹 무선 네 트워크의 주변 노드의 인지로 인해 발생하는 제어 메시지의 오버헤드를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 그에 따라 이동 단말의 전력을 최소화시켜 단말의 수명을 최대화 시킬 수 있는 효과가 기대된다.

모바일 애드 혹 네트워크, 클러스터, 노드의 이동성, Hello 메시지 주기

Description

애드 혹 무선 네트워크에서 적응적 헬로우 메시지 주기제어를 통한 효율적인 클러스터링 기법 {An efficient clustering scheme for ad hoc networks with adaptive control of hello message peridos}

본 발명은 무선 단말기들로만 구성되는 애드 혹 네트워크 환경에서 효율적인 클러스터링 알고리즘을 통해 이동 노드들끼리 불필요하게 보내지는 제어 메시지 수를 줄이고, 그에 따라 효율적으로 클러스터를 유지함으로서 전체적인 네트워크 수명을 연장시켜 안정적인 통신 환경을 지원할 수 있게 한다. 더욱 상세하게는 각각의 클러스터에 가입하거나 탈퇴하는 이동 노드의 수에 따라 클러스터의 이동성을 판단하고 측정된 이동성에 따라 클러스터별 "Hello" 메시지 전송 주기를 조정하여 제어 메시지에 대한 오버헤드를 줄이는 것이다.

도 1에 도시된 바와 같이 애드 혹 네트워크는 기존의 유선이나 셀룰러 네트워크와는 달리 네트워크를 관리, 유지하는 기반 시설 없이 이동 노드들 간에 자율적으로 구성되는 네트워크로서 자율성과 융통성이 매우 높은 구조를 가지고 있다.

이러한 구조적 특징을 가지는 애드 혹 네트워크는 재해, 재난 지역이나 전쟁터와 같이 기존의 네트워크 기반 시설을 사용할 수 없는 환경에서 사용할 수 있으며, 네트워크의 자율적인 구성과 노드의 이동성을 지원하여 미래의 유비쿼터스 환경에서 사용할 수 있는 기술이다.

그러나 애드 혹 네트워크는 노드의 잦은 이동으로 각 노드 간 연결 상태를 파악하기 힘들기 때문에 네트워크 토폴로지가 불안정하게 되며, 주변 노드의 인지를 위해 많은 양의 제어 메시지 전송이 불가피해지는 문제점을 갖는다.

따라서 최근 애드 혹 네트워크에서 보다 안정적으로 토폴로지를 유지하고 효율적인 네트워크 관리를 위해, 가상의 그룹을 만들고 그 생성된 그룹에서의 관리 노드(클러스터 헤드)를 선정하여 해당 그룹에 속한 노드들을 관리하는 여러 가지 클러스터링 기법이 제안되고 있다.

현재 애드 혹 네트워크의 다양한 클러스터링 기법 중에 가장 대표적인 기법에는 Lowest-ID(LID) 기법, Highest-Degree(HD) 기법과 Vote-based Clustering (VC) 기법 등이 있다.

먼저, Lowest-ID 기법은 노드의 고유한 식별자를 사용하여 네트워크를 클러스터링 한다.

각 노드는 자신의 식별자를 주기적으로 브로드캐스팅하며 자신보다 높은 식별자의 노드만을 이웃 노드로 가지는 노드가 클러스터 헤드가 된다.

즉, 가장 낮은 식별자를 가지고 있는 노드가 클러스터 헤드가 된다.

다른 노드들은 가장 가까운 클러스터 헤드의 멤버가 되며 두 개 이상의 클러스터 헤드를 이웃 노드로 가지는 노드는 게이트웨이가 된다.

Highest- Degree기법은 노드의 연결 상태를 고려하여 네트워크를 클러스터링 한다.

즉, 각 노드는 자신의 이웃 노드 정보를 브로드캐스팅하며 가장 많은 이웃 노드를 가지는 노드가 클러스터 헤드가 된다.

다른 노드들은 Lowest-ID기법과 마찬가지로 가장 가까운 클러스터 헤드의 멤버가 되고 둘 이상의 클러스터 헤드를 이웃 노드로 가지는 노드는 게이트웨이가 된다.

Vote-based Clustering 기법은 LID와 HD와 달리 클러스터 헤드를 선정할 때 많은 수의 이웃 노드를 가지며 잔여 배터리 상황이 충분한 노드를 선택한다.

상기와 같이 기존에 제시되었던 단일 홉 기반의 클러스터링 알고리즘들은 주변 노드들의 인지를 위해 클러스터 마다 클러스터 헤드의 통제 아래 동일한 주기로 "Hello" 메시지를 전송하게 된다.

따라서 클러스터 마다 동일하게 초기에 설정되어 있는 "Hello" 메시지 주기에 따라서만 "Hello" 메시지를 전송하기 때문에 각 클러스터는 노드들의 이동성에 유기적으로 대응하지 못하게 되고 이에 따라 불필요한 네트워크 부하를 증가시키는 문제점을 가지게 된다.

따라서 본 발명은 상기의 제시된 클러스터 기반의 애드 혹 무선 네트워크에서의 무분별한 제어 메시지로 인해 야기되는 문제점을 해결하고자 각 클러스터의 노드 이동성을 판단하고 이에 따라 클러스터별로 적응적으로 "Hello" 메시지 전송 주기를 조정함으로써 불필요한 제어 메시지를 줄이고 전체 네트워크의 오버헤드를 감소시키는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 본 발명은, 애드 혹 무선 네트워크에서 자유로운 이동 노드들의 이동성에 따른 네트워크 토폴로지의 불안정성을 해결하기 위해 클러스터라는 가상 그룹을 형성하고 클러스터 별로 노드의 가입/탈퇴 수 및 클러스터 밀도를 고려한 이동성을 반영하고, 이를 통해 적응적으로 "Hello"메시지 전송 주기를 조정하여, 불필요한 데이터 통신을 줄이기 위해 효율적인 클러스터링 기법을 제시하였다.

이를 통해 노드의 이동이 많은 애드 혹 무선 네트워크 환경에서 주변 노드의 인지를 위한 불필요한 네트워크 부하를 줄임으로서 안정적인 네트워크 토폴로지를 유지하며, 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효과가 있다.

상술한 문제점을 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명에 따른 애드 혹 무선 네트워크의 효율적인 클러스터링 기법은 임의의 시간에서 클러스터에 대한 이동성 판단 단계, 가중치 평균을 통한 클러스터 별 이동성 판단 단계, 클러스터 별 이동 성에 따른 "Hello"메시지 전송 주기 조정 단계를 포함한다.

이하에서는 도면을 참고하여 본 발명의 바람직한 실시예를 구체적으로 설명한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 애드 혹 무선 네트워크 환경을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 일반적은 애드 혹 무선 네트워크는 하나 이상의 이동 노드(100)의 두 이동 노드 사이에 존재하는 하나의 무선 링크(101)들의 집합으로 구성된다.

이때 이동 노드는 상황에 따라 각기 독립적인 이동 속도를 가지며, 클러스터 구성 시 일정 제약 조건을 만족할 때 클러스터 헤드로 선정될 수 있다.

도 2는 일반 애드 혹 무선 네트워크 환경에서 가상의 그룹인 클러스터를 형성하고, 다수의 이동 노드 중 하나의 클러스터 헤드를 설정하여, 이를 통해 네트워크를 관리하는 클러스터 기반의 애드 혹 무선 네트워크 환경을 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 클러스터는 하나의 클러스터 헤드(200)와 다수의 일반 이동 노드(201)로 구성되며, 이때 일반 이동 노드는 한 개 이상의 클러스터에 포함될 수 있지만, 해당 이동 노드는 하나의 클러스터 헤드에 의해서만 제어된다.

이러한 클러스터 환경에서 클러스터 헤드는 모든 이동 노드 즉, 클러스터 멤버들과 직접적인 통신이 가능하다.

따라서 클러스터 헤드가 데이터를 브로드캐스트하면 해당 클러스터 내 모든 이동 노드는 해당 정보를 수신할 수 있다.

도 3은 단일 홉으로 구성된 클러스터가 존재할 때 각 클러스터 마다 노드 이동성의 차이를 갖고 있음을 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 왼쪽 그림 (이동성이 낮은 클러스터 A)과 같은 환경은 도서관과 같이 노드의 이동성이 작은 지역에서 구성되는 클러스터를 나타내고 있으며, 오른쪽 그림 (이동성이 높은 클러스터 B)은 백화점과 같이 다수의 이동 노드가 각기 다른 이동 속도를 가지고 있을 뿐 아니라 급격하게 변화하는 특징을 가진 클러스터를 나타내고 있다.

이와 같은 환경을 참고하였을 때 본 발명에서 고려하는 클러스터 구성 방법은 노드의 이동성과 직접적인 영향을 받게 된다.

도 4는 클러스터별 이동성 계산 방법을 설명하기 위한 클러스터 환경의 실시 예를 나타내는 도면이다.

이때 본 발명에서의 이동성은 이동 노도들이 임의의 클러스터에 새로운 멤버로 가입하거나 탈퇴하는 노드의 수로 정의하였다.

즉, 클러스터에 가입하거나 탈퇴하는 노드의 수를 측정하여, 측정치가 높을 경우 이동성이 높다고 판단하고, 반대로 측정치가 낮을 경우 이동성이 낮다고 판단한다.

수학식 1은 본 발명에서 정의한 이동성 계산 과정을 나타내고 있다.

이때,

는 현재 시간

에서 클러스터

의 이동성을 나타내며,

은 클러스터

에 새로 가입하는 노드 수,

는 클러스터

에서 탈퇴하는 노드 수를 의미한다.

그러나 상기와 같이 단순히 가입 노드의 수와 탈퇴 노드의 수만을 합하여 이동성을 판단하게 되면, 다음과 같은 문제점을 야기할 수 있다.

이에 대한 설명을 위해 도 4를 참고하여 설명하면, 클러스터에 새로 가입하는 노드와 탈퇴하는 노드의 수가 각각 한 개씩 존재하고, 클러스터 내 10개의 노드가 존재하는 클러스터 a와 50개의 노드가 존재하는 클러스터 b가 있다.

이러한 상황에서 수학식 1의 계산에 따르면 클러스터 a와 b는 동일한

값 2를 갖기 때문에 같은 이동성을 나타낸다고 판단할 수 있다.

그러나 클러스터에 가입/탈퇴 확률을 계산하면 클러스터 a가 20%, 클러스터 b가 4%의 확률을 갖는다.

따라서 클러스터 a가 클러스터 b 보다 약 5배 높은 노드의 가입/탈퇴 확률을 가지게 된다.

이러한 가입/탈퇴 확률을 반영하여 이동성을 수학식 2와 같이 계산하면 단순히 노 드의 가입 및 탈퇴 수를 합해 계산한 값에서 발생할 수 있는 문제점을 해결할 수 있다.

상기의 이동성 계산을 통해 측정된 이동성을 각 클러스터 헤드는 주기적으로 모니터링 하여 클러스터의 이동성 변화를 체크하고, 이에 적응적으로 "Hello" 메시지의 주기를 변화시켜, 네트워크 전체의 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 이를 위한 "Hello" 메시지 주기의 조정 기준은 수학식 3과 같다.

이때 는 Hello 메시지 주기(Hello message period)를 나타낸다.

수학식 3를 참조하면,

값은

와 반비례 관계에 있기 때문에, 클러 스터의 노드 이동성

값이 높은 클러스터는 짧은 주기로 "Hello" 메시지를 전송하고, 반대로

값이 낮은 클러스터는 긴 주기로 “Hello" 메시지를 전송하게 된다.

상기의 방법을 통해 클러스터별 이동성에 따라 적응적으로 "Hello" 메시지 주기를 조절할 수 있게 된다.

이후 클러스터는 주기적인 모니터링을 통해 클러스터 멤버들의 이동성을 체크하고, 이를 가중치 평균화하여 클러스터 이동성을 계산한다.

이를 위해 수학식 4를 사용한다.

이때

은 현재 시간

에서 클러스터

의 가중치 평균 이동성을 나타내며,

값은 임의의 변수로

의 값을 갖는다.

도 5는 클러스터 기반의 애드 혹 무선 네트워크 환경에서 클러스터별 이동성에 따른 "Hello" 메시지 주기 조절 과정을 나타낸 순서도이다.

도 5를 참조하면, 먼저 클러스터 구성 단계(S501)에서는 단일 홉 환경으로 클러스터를 구성한 다음 그 중 하나의 클러스터 헤드를 선정하여, 해당 클러스터를 관리하게 한다.

이때 클러스터 헤드의 선정 방법은 기존의 헤드 선정 방법을 이용할 수 있다. 이후 클러스터의 밀도를 측정(S502)하기 위해 클러스터 헤드가 수신하는 메시지 내 이동 노드의 ID를 인지하여, 해당 클러스터 내 이동 노드의 수를 파악하여 밀도를 계산한다.

이후 클러스터 내 노드의 가입/탈퇴 수를 계산(S503)한다. 이를 위해 클러스터 헤드는 자신이 가지고 있는 클러스터 멤버 노드들의 ID를 테이블화 하여 보관하고, 일정 시간 동안 응답 또는 전송이 없는 노드를 탈퇴 노드로 가정, 테이블에서 삭제한다.

이와 달리 가입 노드는 클러스터에 유입되게 되면 반드시 클러스터 헤드에 자신의 정보를 전달하는 과정을 수행한다.

이를 통해 클러스터 헤드는 이동 단말의 가입/탈퇴 수를 파악할 수 있다.

상기와 같이 클러스터의 밀도 및 이동 노드의 가입/탈퇴 수를 파악한 후, 각 클러스터별 이동성을 수학식 2를 통해 계산한다(S504).

이후 각 클러스터별 이동성을 가중치 평균화하여 "Hello" 메시지 주기 조정 기준을 수립한다(S505).

이를 위해 수학식 4를 사용한다.

또한, 수학식 4를 통해 계산된 각 클러스터의 이동성을 기준으로 "Hello" 메시지 전송 주기를 조정(S506)한다.

이때 "Hello" 메시지 전송 주기 조정은

값이 높은 클러스터는 짧은 주기로 "Hello" 메시지를 전송하고, 반대로

값이 낮은 클러스터는 긴 주기로 "Hello" 메시지를 전송한다.

마지막으로 클러스터 헤드의 소멸(이동, 전력 고갈, 방해 등)(S508)로 인해 클러스터가 파손된 경우를 제외하고 상기와 같은 "Hello" 메시지 전송 주기 조정 과정은 적응적으로 조정된 "Hello" 메시지 전송 주기마다 반복적으로 수행(S508)되어 진다.

도 1은 일반적인 애드 혹 무선 네트워크 환경을 나타내는 도면.

도 2는 클러스터 기반의 애드 혹 무선 네트워크 환경에 대한 도면.

도 3은 노드 이동성의 차이를 갖는 클러스터를 나타내는 도면.

도 4는 클러스터별 이동성 계산 방법의 실시예를 나타내는 도면.

도 5는 클러스터 기반의 애드 혹 무선 네트워크 환경에서 클러스터별 이동성에 따른 "Hello" 메시지 주기 조절 과정을 나타낸 순서도.

Claims (6)

1. 클러스터 기반의 애드 혹 무선 네트워크에서 클러스터마다 노드의 이동성이 다르다는 점을 착안하여 클러스터 별로 이동성 특성에 맞게 제어 메시지 전송 주기를 조정하는 방법에 있어서,

   (a) 임의의 시간에서 클러스터에 대한 이동성 판단 단계;

   (b) 가중치 평균 이동성을 통한 클러스터별 이동성 판단 단계;

   (c) 클러스터별 이동성에 따른 "Hello" 메시지 전송 주기 조정 단계를 포함한다.
2. 제 1항에 있어서 클러스터 내 이동 노드들의 가입/탈퇴의 수 및 클러스터의 밀도를 계산하여 이동성을 계산하는 것을 특징으로 하는 이동성 판단 방법.
3. 제 1항에서 있어서 가중치 평균 이동성을 통한 클러스터별 가중치 평균값을 클러스터 헤드가 테이블화 하여 저장/유지하는 방법.
4. 제 1항에 있어서 가중치 평균 이동성을 토대로 적응적인 "Hello" 메시지 전송 주기를 조절하는 방법.
5. 제 4항에 있어서 가중치 평균 이동성이 높은 클러스터는 짧은 주기의 "Hello" 메시지를 전송하는 방법.
6. 제 4항에 있어서 가중치 평균 이동성이 낮은 클러스터는 긴 주기의 "Hello" 메시지를 전송하는 방법.

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