KR20100021768A - 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템 - Google Patents

대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20100021768A
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Abstract

본 발명은 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅하는 방법에 관한 것으로, 상기 무선 센서 네트워크 내에 포함된 센서 노드의 전체 개수와 기설정된 클러스터의 개수에 따라 각 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수가 균등하게 설정되도록 동심원 형태의 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계, 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계, 상기 형성된 체인으로 연결된 센서 노드들로부터 데이터를 전달받고 이를 병합하는 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계, 및 상기 병합된 데이터가 최종 데이터 수집 노드로 전송되는 데이터 전송 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법은 동심원 형태로 클러스터를 설정하고 각 클러스터를 구성하는 센서 노드 개수를 균등하게 하여 센서 노드의 수명을 균등하게 유지할 수 있고, 각 센서 노드의 계산된 가중치로 매 라운드별 새로운 헤드 노드를 선택하여 멀티홉으로 데이터를 전송함으로써 각 센서 노드의 에너지 잔존기간을 늘릴 수 있는 효과가 있다.
클러스터, 라우팅, 센서 노드, 헤드 노드, 체인, 데이터 전송, 멀티홉

Description

대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템{The Routing method and system of sensing data in the Large-Scale Sensor Networks}
본 발명은 주변의 센싱된 데이터를 수집하고 이를 송수신하는 다수의 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 최종 수집 노드의 위치가 고려된 복수의 동심원 형태의 클러스터를 구성하는 센서 노드 중 헤드 노드를 통해 수집된 데이터의 라우팅을 수행함으로써 에너지 효율적이고 불필요한 데이터 전달을 방지하는 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템에 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 컴퓨터 간의 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.
일반적으로 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 정보 수집을 위해 무선 센서 및 센서 네트워크 기술의 중요도가 향상되고 있으나, 센서 노드의 제한된 자원(배터리 또는 메모리)으로 인해 관리상의 어려움이 있어 센서 에너지의 효율적 이용 등에 대한 관심이 증가하게 되었다.
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 늘리는 것이 무선 네트워크를 설계할 때 최우선으로 고려되어야 하는 사항이다.
또한, 센서 네트워크의 특성상 센서 노드에서 수집된 정보는 일정 시간 내에서만 유효하기 때문에 센서 노드에서 수집된 정보는 제한된 시간 안에 최종 데이터 수집 장치로 전달되어야 하므로 개별 센서 노드에 의해 수집된 데이터가 최종 데이터 수집 장치까지 도달되는 시간을 단축시키는 것이 매우 중요하다.
하지만, 종래의 센서 네트워크에서의 라우팅 방법은 에너지 효율 면에서 대규모 센서 네트워크에는 적합하지 않은 문제점이 있었다. 이하, 도면을 참조하여 종래의 센서 네트워크에서의 라우팅 방법의 문제점을 검토하도록 한다.
도 1은 종래의 평면적 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크 구조를 도시한 것으로, 특정 센서 노드가 특정 센싱 이벤트(120)를 감지하면 해당 센싱 이벤트(120)에 상응하여 수집된 데이터가 라우팅 경로를 따라 최종 데이터 수집 장치(110)로 전달된다.
여기서, 센싱 이벤트(120)는 센싱 네트워크의 응용 분야에 따라 주기적 방 식, 요구 응답 방식, 이벤트 트리거(Triggered) 방식 중 어느 하나에 의해 발생될 수 있다.
상기 센싱 이벤트(120)를 감지한 센서 노드는 데이터를 수집하여 인접한 모든 센서 노드로 전달하며, 데이터를 전달 받은 센서 노드는 자신과 인접한 센서 노드로 데이터를 전달하는 방식으로 최종 데이터 수집 노드(110)까지 센싱된 데이터가 전달된다.
이러한 전달 방법은 센서 네트워크상에 중복된 데이터의 전송을 야기할 수 있으므로, 센서 노드에 불필요한 에너지 낭비를 초래할 수 있는 문제점이 있으며, 센싱 이벤트(120)가 센싱 네트워크상에서 동시 다발적으로 발생하는 경우 데이터의 중복 전달로 인한 네트워크 폭주가 발생할 수 있다.
도 2는 종래의 일반적인 클러스터링에 의한 계층적 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크 구조를 도시한 것으로, 계층적 라우팅 기법은 전체 센서 네트워크를 일정 규모의 지리적 영역으로 분할된 복수의 클러스터 및 클러스터별 선택된 헤드 노드를 이용한 라우팅 방법이다.
일반적으로, 계층적 라우팅 기법은 앞서 기술한 평면적 라우팅 기법의 문제점을 보완한 것으로 센서 노드 간에 데이터가 중복 전달되는 것을 피할 수 있다. 즉, 계층적 라우팅 기법은 전체 센서 네트워크를 일정 규모의 지리적인 영역을 커버하는 4개의 클러스터로 구분하고, 각 클러스터에 포함된 센서 노드(200)들 중 어느 하나를 해당 클러스터의 헤드 노드(230)로 선택한다. 특히, 해당 클러스터 내부에서 특정 센싱 이벤트(220)가 발생 된 경우 해당 클러스터 내부의 센서 노드들에 의해 센싱된 모든 데이터는 헤드 노드(230)로 전달되며, 해당 헤드 노드(230)는 전달된 센싱 데이터를 병합하여, 원홉(one-hop)으로 최종 데이터 수집 노드(210)에 전달한다.
이러한 계층적 라우팅 기법은 헤드 노드(230)와 최종 데이터 수집 노드(210)의 거리 차이로 에너지 효율이 떨어지는 문제점이 있다.
도 3은 종래의 체인을 기반으로 하는 계층적 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크 구조를 도시한 것으로, 체인을 이용한 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(330)의 역할을 수행할 수 있고, 헤드 노드(330)는 해당 라운드에 수집된 센싱 데이터를 병합하여 최종 데이터 수집 노드(310)로 전달한다.
그러나, 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 있다.
따라서 본 발명은 상기한 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 것으로, 센서 노드들에 의해 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드까지 전달하는데 소모되는 에너지를 최소화시키고, 각 센서 노드에서 수집된 데이터를 제한된 시간 내에 최종 데이터 수집 노드로 전달하고, 동심원 형태의 클러스터링 기법을 통해 최단 경로를 설정하고 각 클러스터 내에 균등한 개수의 센서 노드가 배치되도록 클러스터를 설정함으로써 각 센서 노드의 에너지 분배 및 에너지 사용 효율을 극대화시키는 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법은 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅하는 방법에 있어서, 상기 무선 센서 네트워크 내에 포함된 센서 노드의 전체 개수와 기설정된 클러스터의 개수에 따라 각 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수가 균등하게 설정되도록 동심원 형태의 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계, 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계, 상기 형성된 체인으로 연결된 센서 노드들로부터 데이터를 전달받고 이를 병합하는 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계, 및 상기 병합된 데이터가 최종 데이터 수집 노드로 전송되는 데이터 전송 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템은 무선 센서 네트워크에서 다수의 센서 노드로부터 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 센싱 데이터 라우팅 시스템에 있어서, 데이터 수집 기능과 수집된 데이터 병합 기능을 갖는 다수의 센서 노드, 상기 센서 노드와 무선 네트워크를 통하여 연결되고 상기 센서 노드로부터 데이터를 전송받아 처리하는 최종 데이터 수집 노드, 및 상기 다수의 센서 노드를 상기 최종 데이터 수집 노드를 기준으로 동심원 형태를 가지며 균등한 개수의 센서 노드로 구성되는 클러스터로 구분하고, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드를 체인으로 연결하며, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드 중 헤드 노드를 선택하여 상기 헤드 노드를 통해 상기 센서 노드들로부터 수집된 데이터가 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송되도록 제어하는 제어수단을 포함한다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 동심원 형태의 클러스터링 기법을 이용한 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템은 센서 노드들에 의해 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드까지 전달하는데 소모되는 에너지를 최소화시킬 수 있고, 각 클러스터별로 균등한 개수의 센서 노드로 구성되어 각 센서 노드의 에너지 소비 확률이 동일하므로 전체적인 네트워크 수명을 연장시킬 수 있고, 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 발명은 각 클러스터의 헤드 노드의 가중치를 계산하여 매 라운드별로 새로운 헤드 노드를 선정함으로써 센서 노드의 수명을 균등하게 유지할 수 있어 안정적이고 수명이 긴 세서 네트워크를 유지할 수 있는 우수한 효과가 있다.
이하, 본 발명에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법 및 시스템에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 전체 흐름도를 도시한 것으로, 상기 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법은 클러스터 설정 단계(S410), 체인 형성 단계(S420), 헤드 노드 선택 단계(S430), 데이터 전송 단계(S440)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 상기 클러스터 설정 단계(S410)는 상기 무선 센서 네트워크 내에 포함된 센서 노드의 전체 개수와 기설정된 클러스터의 개수에 따라 각 클러스터를 구성하는 노드의 개수가 균등하게 설정되도록 동심원 형태의 클러스터를 설정하며, 상기 센서 노드가 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 수신되는 파일롯 신호의 세기를 측정하여 상기 측정된 파일롯 신호의 세기에 따라 클러스터의 개수가 미리 설정될 수 있다. 즉, 상기 클러스터 설정 단계(S410)는 소정의 알고리즘에 의해 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 수신되는 파일롯 신호의 세기와 센싱 데이터의 에너지 소비를 고려하여 클러스터의 개수를 미리 설정할 수 있다. 여기서 노드의 개수가 균 등하다 함은 각 클러스터의 노드 개수를 동일하게 하거나, 클러스터 간에 균분할 수 없는 경우 가능한 균일하게 배분하는 것을 의미한다.
일반적으로 각 센서 노드의 에너지가 적게 소모되기 위해서 10개 내지 20개의 클러스터가 설정되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 전체 네트워크 내에 센서 노드가 100개인 경우, 클러스터 개수가 10개로 설정되면 각 클러스터를 구성하는 센서 노드는 10개가 된다. 도 5는 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 클러스터 설정 방법으로, 전체 네트워크 내에 30개의 센서 노드가 있고 5개의 클러스터가 설정될 경우, 최종 데이터 수집 노드를 중심으로 동심원 형태로 6개의 센서노드가 포함되도록 클러스터를 설정한 것으로 각 동심원의 반지름은 반드시 일정한 비율로 변화되지는 않는다.
상기 체인 형성 단계(S420)는 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 하나의 체인으로 형성하며, 상기 생성된 클러스터별로 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 가장 원거리에 있는 센서 노드부터 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 통해 하나의 체인을 형성할 수 있다. 도 6은 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 체인 형성 방법으로, 5개로 구분된 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 이용하여 한 개의 오픈된(opened) 체인으로 연결할 수 있으며, 상기 연결된 체인으로 각 센서 노드가 수집한 데이터가 전달된다.
상기 헤드 노드 선택 단계(S430)는 상기 형성된 체인으로 연결된 센서 노드들 중 하나의 센서 노드를 헤드 노드로 선택하며 상기 체인으로 연결된 센서 노드 들로부터 전달된 데이터를 병합하는 단계이며, 이는 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들이 갖는 전체 평균에너지량을 계산하는 단계, 상기 계산된 평균에너지량, 상기 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리, 및 상기 각 센서 노드가 갖는 에너지량을 이용하여 각 센서 노드의 가중치를 계산하는 단계, 및 상기 각 센서 노드의 가중치를 비교하여 헤드 노드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 각 센서 노드의 가중치는 하기 수식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112008058553457-PAT00001
(단, Weight : 가중치, Eoneself : 각 센서 노드의 에너지량, Eavg : 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들의 평균에너지량, d: 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리)
상기 각 센서 노드의 가중치를 비교하여 선택된 헤드 노드는 각 클러스터를 구성하는 센서 노드 중 가중치가 가장 큰 센서 노드로 선택되며, 각 센서 노드가 갖는 에너지량이 클수록 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리가 가까울 수록 가중치는 커진다.
상기 연결된 체인으로 각 센서 노드들의 센싱 데이터와 각 센서 노드가 갖는 에너지량에 대한 데이터가 함께 전송될 수 있으며, 상기 전송된 각 센서 노드의 에너지량을 이용하여 가중치를 계산할 수 있다. 또한, 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리는 각 센서 노드로 전송된 파일롯 신호로부터 구할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 선택된 헤드 노드를 표시한 것으로, 클러스터 1을 구성하는 6개의 센서 노드 중 최종 데이터 수집 노드로부터의 거리가 유사한 노드가 3개 라면 이들 센서 노드들 중 보유 에너지량이 가장 큰 센서 노드가 헤드 노드로 선택된다. 마찬가지로, 클러스터 5를 구성하는 6개의 센서 노드 중 최종 데이터 수집 노드와 거리가 가장 먼 센서 노드가 헤드 노드로 선택된 것은 상기 헤드 노드의 에너지량이 다른 센서 노드보다 커서 가중치가 상대적으로 큰 값으로 계산된 것이다.
이러한, 헤드 노드 선택은 매 라운드마다 진행되므로 헤드 노드가 센싱 데이터를 최종 데이터 수집 노드로 전송하면서 소비된 에너지를 고려하여 다음 라운드에서는 새로운 헤드 노드가 선택된다.
상기 데이터 전송 단계(S440)는 상기 선택된 헤드 노드를 통해 병합된 데이터가 최종 데이터 수집 노드로 전송되는 단계를 의미하며, 상기 최종 데이터 수집 노드에 가까운 헤드 노드 쪽으로 상기 병합된 데이터를 전달할 수 있다.
이러한 방식은 멀티홉(multi-hop) 데이터 전송으로, 특정 헤드 노드가 수집한 데이터를 최종 데이터 수집 노드로 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 8은 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방 법의 데이터 전송 방법을 도시한 것으로, 각각의 클러스터 내부의 데이터 전송은 헤드 노드를 향하며(점선) 각 클러스터들 간의 데이터 전송은 최종 데이터 수집 노드로부터 가장 멀리 위치한 클러스터(클러스터 5)의 헤드 노드로부터 종 데이터 가장 가까운 거리에 위치한 클러스터(클러스터 1)의 헤드 노드로 전달되며(실선), 상기 최종 데이터 수집 노드와 가장 가까운 거리에 위치한 클러스터(클러스터 1)의 헤드 노드는 병합된 데이터를 최종 데이터 수집 노드로 전달한다.
도 9는 일반적인 동심원 형태의 체인 형성 시뮬레이션 결과이고, 도 10은 본 발명에 따른 동심원 형태의 체인 형성 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수가 클러스터 1(X축에 가까운 클러스터부터 클러스터 1, 클러스터 2 등으로 구성됨)은 13개의 센서 노드, 클러스터 2는 9개의 센서 노드, 클러스터 3은 8개의 센서 노드, 클러스터 4는 9개의 센서 노드 등으로 구성되며 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들이 헤드 노드로 선택될 확률이 1/13, 1/9, 1/8, 1/9 로 각각 상이하다.
반면, 도 10을 참조하면, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수가 모두 10개로 동일하므로 각 센서 노드가 헤드 노드가 될 확률은 1/10로 동일하다. 따라서, 본 발명에 의할 경우 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들이 에너지를 소비할 확률이 동일하게 되어 불균형적 에너지 소모를 방지할 수 있으므로 전체적인 네트워크를 오래 지속시킬 수 있다.
도 11은 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법과 종래의 라우팅 방법의 잔류에너지량을 비교한 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다.
본 시뮬레이션 결과는 종래의 체인 기반의 계층적 라우팅 기법인 페가시스(PEGASIS) 기법과 본 발명에 의한 라우팅 기법(Advanced Concentric-Clustering Routing Scheme)의 에너지 효율 차이를 보여준다. 즉, 본 시뮬레이션은 매 라운드마다 센서 노드에 남아 있는 에너지의 총합을 산출하고, 이를 비교한 것으로 100*100m의 규모를 갖는 센서 네트워크상에 100개의 센서 노드가 랜덤하게 분포된 경우에 관한 시뮬레이션 결과이다.
상기 시뮬레이션 결과는 본 발명에 따른 라우팅 방법이 에너지 소비면에서 훨씬 효율적임을 보여준다. 즉, 본 발명에 개시된 라우팅 알고리즘을 적용한 센서 네트워크가 보다 긴 수명을 가질 수 있음을 알 수 있다.
도 12는 본 발명에 따른 라우팅 방법과 종래의 라우팅 방법에 대해서 최초로 에너지가 고갈된 센서 노드가 발견된 라운드 평균 및 표준편차를 비교한 표이다.
도 12에 도시된 표는 본 발명에 따른 라우팅 방법(제안 기법)과 종래의 페가시스 방법(PEGASIS)을 비교한 것으로, 100*100m 의 규모를 갖는 센서 네트워크상에 100개의 센서 노드를 랜덤하게 분포시킨 경우를 예로 들어 본다.
센서 네트워크 내에 최초 에너지 고갈 센서 노드가 발생되는 라운드는 본 발명의 경우 평균 1701.2회이며 페가시스 방법에 의한 경우 1221.6회이고, 표준편차 는 본 발명의 경우 169.7회이고 페가시스 방법은 480회이다. 따라서, 본 발명에 의한 라우팅 방법을 이용하여 센싱 데이터를 전송할 경우 종래의 라우팅 방법을 이용한 경우보다 평균 479.6회의 라운드를 더 지속시킬 수 있으며, 표준편차가 본 발명의 라우팅 방법을 이용한 경우가 종래의 라우팅 방법을 이용한 경우보다 현저히 작아 안정적으로 네트워크를 유지할 수 있음을 나타낸다.
또한, 네트워크의 크기 및 센서 노드 수가 증가함에 따라 본 발명에 의한 라우팅 방법의 효과가 커지는 것을 알 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템은 무선 센서 네트워크에서 다수의 센서 노드로부터 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 센싱 데이터 라우팅 시스템에 있어서, 데이터 수집 r기능과 수집된 데이터 병합 기능을 갖는 다수의 센서 노드, 상기 센서 노드와 무선 네트워크를 통하여 연결되고 상기 센서 노드로부터 데이터를 전송받아 처리하는 최종 데이터 수집 노드, 및 상기 다수의 센서 노드를 상기 최종 데이터 수집 노드를 기준으로 동심원 형태를 가지며 균등한 개수의 센서 노드로 구성되는 클러스터로 구분하고, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드를 체인으로 연결하며, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드 중 헤드 노드를 선택하여 상기 헤드 노드를 통해 상기 센서 노드들로부터 수집된 데이터가 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송되도록 제어하는 제어수단을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어수단에서 상기 센서 노드가 상기 최종 데이터 수집 노드로부 터 수신되는 파일롯 신호의 세기를 측정하여 상기 측정된 파일롯 신호의 세기에 따라 클러스터의 개수가 미리 설정될 수 있고, 상기 생성된 클러스터별로 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 가장 원거리에 있는 센서 노드부터 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 통해 하나의 체인이 형성될 수 있다.
또한, 상기 제어수단에서 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들이 갖는 전체 평균에너지량을 계산하고 상기 계산된 평균에너지량, 상기 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리, 및 상기 각 센서 노드가 갖는 에너지량을 이용하여 각 센서 노드의 가중치를 계산하고 상기 각 센서 노드의 가중치를 비교하여 헤드 노드가 선택될 수 있으며, 상기 가중치는 하기 수식에 의해 계산될 수 있고, 가중치가 가장 큰 센서 노드가 헤드 노드로 선택될 수 있다.
Figure 112008058553457-PAT00002
(단, Weight : 가중치, Eoneself : 각 센서 노드의 에너지량, Eavg : 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들의 평균에너지량, d: 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리)
또한, 상기 제어수단에서 상기 체인으로 연결된 센서 노드들로부터 전달된 데이터에는 상기 각 센서 노드들이 갖는 에너지량에 대한 데이터가 더 포함될 수 있고, 상기 최종 데이터 수집 노드에 가까운 헤드 노드 쪽으로 상기 데이터가 전달될 수 있다.
상기 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer reader media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 무선 센서 네트워크의 센싱 데이터 라우팅 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
상기한 본 발명의 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.
도 1은 종래의 평면적 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크 구조를 도시한 도면.
도 2는 종래의 일반적인 클러스터링에 의한 계층적 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크 구조를 도시한 도면.
도 3은 종래의 체인을 기반으로 하는 계층적 라우팅 기법을 이용한 센서 네트워크 구조를 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 전체 흐름도.
도 5는 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 클러스터 설정 방법을 도시한 도면.
도 6은 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 체인 형성 방법을 도시한 도면.
도 7은 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 선택된 헤드 노드를 표시한 도면.
도 8은 일 실시예에 따른 대규모 센서 네트워크에서 센싱 데이터 라우팅 방법의 데이터 전송 방법을 도시한 도면.
도 9는 일반적인 동심원 형태의 체인 형성 시뮬레이션 결과를 도시한 도면.
도 10은 본 발명에 따른 동심원 형태의 체인 형성 시뮬레이션 결과를 도시한 도면.
도 11은 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법과 종래의 라우팅 방법의 잔류에너지량을 비교한 시뮬레이션 결과를 도시한 도면.
도 12는 본 발명에 따른 라우팅 방법과 종래의 라우팅 방법에 대해서 최초로 에너지가 고갈된 센서 노드가 발견된 라운드 평균 및 표준편차를 비교한 표를 도시한 도면.

Claims (17)

  1. 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터를 라우팅하는 방법에 있어서,
    상기 무선 센서 네트워크 내에 포함된 센서 노드의 전체 개수와 기설정된 클러스터의 개수에 따라 각 클러스터를 구성하는 센서 노드의 개수가 균등하게 설정되도록 동심원 형태의 클러스터를 설정하는 클러스터 설정 단계;
    상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들을 하나의 체인으로 형성하는 체인 형성 단계;
    상기 형성된 체인으로 연결된 센서 노드들로부터 데이터를 전달받고 이를 병합하는 헤드 노드를 선택하는 헤드 노드 선택 단계; 및
    상기 병합된 데이터가 최종 데이터 수집 노드로 전송되는 데이터 전송 단계를 포함하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 클러스터 설정 단계에서,
    상기 센서 노드가 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 수신되는 파일롯 신호의 세기를 측정하여 상기 측정된 파일롯 신호의 세기에 따라 클러스터의 개수가 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  3. 제 1항에 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.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 헤드 노드 선택 단계는,
    상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들이 갖는 전체 평균에너지량을 계산하는 단계;
    상기 계산된 평균에너지량, 상기 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리, 및 상기 각 센서 노드가 갖는 에너지량을 이용하여 각 센서 노드의 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 각 센서 노드의 가중치를 비교하여 헤드 노드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 각 센서 노드의 가중치를 계산하는 단계에서,
    상기 가중치는 하기 수식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
    Figure 112008058553457-PAT00003
    (여기서, Weight : 가중치, Eoneself : 각 센서 노드의 에너지량, Eavg : 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들의 평균에너지량, d: 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리)
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 각 센서 노드의 가중치를 비교하여 헤드 노드를 선택하는 단계에서,
    상기 헤드 노드는 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들 중 가중치가 가장 큰 센서 노드로 선택되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 헤드 노드 선택 단계에서,
    상기 체인으로 연결된 센서 노드들로부터 전달된 데이터에는 상기 각 센서 노드들이 갖는 에너지량에 대한 데이터가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 전송 단계는 상기 최종 데이터 수집 노드에 가까운 헤드 노드 쪽으로 상기 병합된 데이터를 연쇄적으로 전달하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법.
  9. 제 1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독가능한 기록매체.
  10. 무선 센서 네트워크에서 다수의 센서 노드로부터 수집된 데이터를 최종 데이터 수집 노드로 전송하는 센싱 데이터 라우팅 시스템에 있어서,
    데이터 수집 기능과 수집된 데이터 병합 기능을 갖는 다수의 센서 노드;
    상기 센서 노드와 무선 네트워크를 통하여 연결되고 상기 센서 노드로부터 데이터를 전송받아 처리하는 최종 데이터 수집 노드; 및
    상기 다수의 센서 노드를 상기 최종 데이터 수집 노드를 기준으로 동심원 형태를 가지며 균등한 개수의 센서 노드로 구성되는 클러스터로 구분하고, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드를 체인으로 연결하며, 각 클러스터를 구성하는 센서 노드 중 헤드 노드를 선택하여 상기 헤드 노드를 통해 상기 센서 노드들로부터 수집된 데이터가 상기 최종 데이터 수집 노드로 전송되도록 제어하는 제어수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 센서 노드가 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 수신되는 파일롯 신호의 세기를 측정하여 상기 측정된 파일롯 신호의 세기에 따라 클러스터의 개수가 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
  12. 제 10항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 생성된 클러스터별로 상기 최종 데이터 수집 노드로부터 가장 원거리에 있는 센서 노드부터 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 통해 하나의 체인이 형성되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데 이터 라우팅 시스템.
  13. 제 10항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들이 갖는 전체 평균에너지량을 계산하고 상기 계산된 평균에너지량, 상기 각 센서 노드와 최종 데이터 수집 노드의 거리, 및 상기 각 센서 노드가 갖는 에너지량을 이용하여 각 센서 노드의 가중치를 계산하고 상기 각 센서 노드의 가중치를 비교하여 헤드 노드가 선택되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 가중치는 하기 수식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
    Figure 112008058553457-PAT00004
    (여기서, Weight : 가중치, Eoneself : 각 센서 노드의 에너지량, Eavg : 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들의 평균에너지량, d: 각 센서 노드와 최종 데이터 수 집 노드의 거리)
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 헤드 노드는 상기 각 클러스터를 구성하는 센서 노드들 중 가중치가 가장 큰 센서 노드로 선택되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
  16. 제 10항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 체인으로 연결된 센서 노드들로부터 전달된 데이터에는 상기 각 센서 노드들이 갖는 에너지량에 대한 데이터가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
  17. 제 10항에 있어서,
    상기 제어수단에서 상기 최종 데이터 수집 노드에 가까운 헤드 노드 쪽으로 상기 데이터가 연쇄적으로 전달되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크에서의 센싱 데이터 라우팅 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101387248B1 (ko) * 2011-12-13 2014-04-24 성균관대학교산학협력단 무선 센서 네트워크에서 균형 체인 토폴로지를 생성하는 방법
US10715432B2 (en) 2018-03-28 2020-07-14 Cisco Technology, Inc. Chained collection of information
CN112218280A (zh) * 2020-10-16 2021-01-12 北京杰睿中恒科技有限公司 一种利用并行通信方式提高本地网络通信效率的方法

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