KR20110098432A - 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 상호 인접하여 위치하는 노드들의 세트인 존(zone)을 기반으로 하는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 있어서, (A) 하나의 존을 구성하는 모든 노드들이 클러스터 헤드를 가지는 클러스터들에 분산되어 있고, 상기 클러스터 헤드들은 모두 동일한(unique) ID 및 비밀키(secret key)를 공유하고 있는 노드계층 네트워크; (B) 상기 각 클러스터를 구성하는 노드에서 클러스터 헤드를 제외한 모든 노드의 ID로 복소수 (1, i, -1, -i )를 할당되는 은닉계층 네트워크; (C) 상기 각 클러스터의 클러스터 헤드에 대하여 사전행동적(proactive) AVSS 비잔틴 동의 프로토콜이 수행되는 함수계층 네트워크; 로 구성되는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 관한 것이다.
이상과 같이 본 발명에 의하면, 모든 노드가 수명을 다한 경우 존에서의 분산 상호작용(함수계층의 자율 형성 클러스터 센서들의 사전 비동기 가변성의 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜)으로 해결되며, 클러스터 헤드와 싱크간의 전송 충돌은 클러스터에서 존을 형성할 때, 겹치는 클러스터 헤드를 배려하였고 사전 비동기 가변성의 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜로 부가적인 비용이 필요 없게 된다.

Description

무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법{Routing Method using Hierarchial Clustering in a Wireless Sensor Network}

본 발명은 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 관한 것이다.

무선 센서 네트워크란 물리적, 환경적 현상을 감지하기 위해 센서를 사용하는 수백 개에서 수천 개의 센서 노드로 구성된 네트워크를 말한다. 이러한 센서 노드들은 센싱부, 데이터 처리부, 통신부 등으로 구성된다. 매우 많은 수의 센서 노드들이 현상의 내부나 매우 밀접한 지역에 조밀하게 배치되어 형성되는 무선 센서 네트워크는 헬스, 군사, 홈 네트워크, 환경 감시, 공장 관리, 재난 감시 등의 다양한 응용분야에 적용될 수가 있다.

무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 위치는 미리 결정될 필요가 없으므로, 접근이 어려운 영역이나 재난 구조를 위한 응용을 위해 임의로 배치될 수 있다. 그러므로 센서 네트워크 프로토콜은 자가 구성(self-organizing) 능력을 가지며, 센서 노드들이 서로 협력하여 동작한다.

또한 응용 영역에 수많은 센서 노드들이 미리 결정된 형태없이 배치될 수 있고 근접한 센서 노드들이 유사한 정보를 감지하는 특성에 의해 임의의 센서 노드의 동작이 실패하거나 기능이 소멸되는 경우에도 네트워크의 전체적인 동작에는 영향을 미치지 않는 장점을 가진다. 그러나 무선 매체의 저속, 오류가 심한 전송 특성 및 제한된 전원 공급, 센서 노드의 임의 배치로 인한 교체 불가능 등의 문제가 있다. 그러므로 이러한 무선 센서 네트워크를 위한 프로토콜은 에너지 소비를 네트워크 전체에 분산시켜 전체적 시스템의 수명을 증가시키는 방향으로 설계되어야 하며, 센서 네트워크의 동적인 변화에 빠르게 대응할 수 있어야 한다.

무선센서 네트워크는 다음과 같은 특성이 있다. : 매우 많은 노드 수, 노드의조밀한 분포, 빈번하게 변하는 토폴로지, broadcast 방식의 통신, 제한된 전력, 연산 능력, 메모리 및 그에 의한 통신 실패 가능성, 데이터 중심적(data centric) 특성 및 그에 따른 유일 ID 기반의 라우팅 부적합성, 데이터 수집(data aggregation)에 적합성, 응용에 따라 네트워크 요구 사항이 변하는 응용 특정적(application-specific) 특성

따라서 기존 무선 ad-hoc 네트워크를 한 라우팅 프로토콜을 무선 센서 네트워크에 적용하기에 적합하지 않으며, 무선센서 네트워크를 위한 라우팅 프로토콜은 감지될 물리적 파라미터를 지시하는 속성 기반 어드레싱이 일반적으로 사용되어야 하며, 데이터가 위치에 기반을 두고 수집되므로 필요할 때마다 노드들의 위치를 알 수 있도록 위치에 기반하도록 해야 한다.

무선센서 네트워크는 교신방식에 따라, 노드들이 주기적으로 싱크 또는 사용자와 교신하는 사전행동적 네트워크(proactive network)와, 노드들이 감지한 속성값이 급변할 시만 교신하는 반응적 네트워크(reactive network)로 구분될 수 있다.

종래 무선 센서 네트워크에 적용되는 라우팅 기법은 크게 평면 라우팅(flat routing)과 계층적 라우팅(hierarchical routing) 프로토콜로 나뉘어 진다. 평면 라우팅은 네트워크 전체를 하나의 영역으로 간주하여 모든 노드들이 동등하게 라우팅에 참여하는 멀티홉 라우팅이고, 계층적 라우팅은 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하여 각각의 영역내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하는 방식의 라우팅이다.

이중 평면 라우팅은, 전체 노드들에 의한 경로 요청 메시지가 발생하여 시간이 지연되고 에너지가 많이 소비(on-demand 방식)되거나, 수 많은 노드들에 대한 정보를 가진 라우팅 테이블을 유지하고 관리하기 위한 메모리용량의 한계(table-driven 방식)가 있다.

따라서 전역 노드들에 대해 로컬 클러스터를 형성함으로써 인접한 지역에서 발생한 사건에 대한 유사한 정보를 클러스터 헤드로 전송하고 클러스터 헤드가 데이터 수집(data aggregation)을 수행하여 보다 에너지 효율적인 라우팅을 가능하게 하며, 요청된 질의에 대한 클러스터 헤드에 의한 전달로 비효율적인 질의의 플러딩을 막을 수 있는 계층적 라우팅이 널리 활용되고 있다.

계층적 라우팅 기법으로, LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol), APTEEN(Adaptive Periodic Threshold-sensitive Energy Efficient Sensor Network Protocol) 등이 개발되어 사용되있다. 그러나 LEACH는 클러스터 구성에서 자기 스스로 선출하는 방법을 보장할수 없고, TEEN은 감지된 데이터의 값이 임계치에 도달하지 않는 경우 네트워크로부터 데이터를 얻어낼 수가 없어 모든 노드가 수명을 다한 경우에도 네트워크의 상태를 판단할 수 없으며, 클러스터내에서 TDMA 스케줄링을 사용하여 시계 임계적 데이터의 보고에 지연을 가지고 모든 노드들이 해당 슬롯에 전송할 데이터를 가지는 것이 아니므로 자원이 낭비될 수 있다는 문제가 있다. 또한 APTEEN은 클러스터 헤드와 싱크간의 전송 충돌을 막기 위해 TDMA 스케줄에 싱크를 위한 별도의 슬롯이 할당되며, 임계치 기능과 카운트 시간을 구현하는데 부가적인 비용이 요구되는 단점을 가진다.

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본 발명은 무선센서 네트워크에서 노드가 수명을 다한 경우 발생하는 종래 문제점을 해결하고자 하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은 무선센서 네트워크에서 노드의 총 ID 수를 대폭 줄임으로서 네트워크를 공격자로부터 보호하고, 나아가 네트워크의 에너지를 절약하고자 하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 상호 인접하여 위치하는 노드들의 세트인 존(zone)을 기반으로 하는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 있어서, (A) 하나의 존을 구성하는 모든 노드들이 클러스터 헤드를 가지는 클러스터들에 분산되어 있고, 상기 클러스터 헤드들은 모두 동일한(unique) ID 및 비밀키(secret key)를 공유하고 있는 노드계층 네트워크; (B) 상기 각 클러스터를 구성하는 노드에서 클러스터 헤드를 제외한 모든 노드의 ID로 복소수 (1, i, -1, -i )를 할당하는 은닉계층 네트워크; (C) 상기 각 클러스터의 클러스터 헤드에 대하여 사전행동적(proactive) AVSS 비잔틴 동의 프로토콜이 수행되는 함수계층 네트워크;로 구성되는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 관한 것이다.

본 발명의 상기 단계 (B)에서, ID 노출을 방지하기 위하여, 은닉계층 네트워크의 개별 노드는 잠정적으로(temporarily) 할당된 복소수를 4-제곱하는 연산을 수행하도록 하는 것이 바람직하다.

본 발명은, 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하여 각각의 영역내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여한 라우팅을 수행하는 계층적 라우팅에 관한 것이다. 또한 본 발명은, 사전반응적 프로토콜을 고려한 사전 비동기 가변성 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜로 구성된 클러스터링 기반 계층적 라우팅 프로토콜에 관한 것이다.

이상과 같이 본 발명에 의하면, 모든 노드가 수명을 다한 경우 존에서의 분산 상호작용(함수계층의 자율 형성 클러스터 센서들의 사전 비동기 가변성의 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜)으로 해결되며, 클러스터 헤드와 싱크간의 전송 충돌은 클러스터에서 존을 형성할 때, 겹치는 클러스터 헤드를 배려하였고 사전 비동기 가변성의 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜로 부가적인 비용이 필요없게 된다.

또한 ID 노출이 없으므로 공격자로부터 보호되며, ID 수를 최소화함으로써 에너지를 절약할 수 있다.

본 발명에 의하면, 통신 부담을 줄인 지리학적 위치 정보 없이 ID 할당을 개선시킨다. 뿐만 아니라 함수계층 존에서는 능동적이고 자율적인 프로토콜 때문에 몇몇 클러스터가 공모하더라도 안전하게 통신할 수 있으며 공격으로부터 ID 노출을 보호하고 안전하게 ID 수를 최소화하는 무선센서 네트워크 라우팅 프로토콜이 제공된다.

본 발명에 의하면, 자동 위치를 가진 존 기반 자율 형성 클러스터 알고리즘은 ID 할당이 복소수(1, i, -1, -i )를 사용하여 생성할 때마다 유일한 ID를 가진 존을 형성한다. 따라서 ID 할당수가 존 전체 노드 수의 사분의 일(1/4)로 된다.

본 발명에 의하면, 존의 함수계층은 보안을 위해 사전 비동기 가변성의 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜를 적용하기 때문에, 비밀키와 유일한 ID를 가진 존은 몇몇 클러스터가 실패하더라도 안전하게 통신을 할 수 있다. 그 결과, 통신 오버헤드와 네트워크 회복성이 좋아질 수 있다.

도 1은 새롭게 생성되는 클러스터에서 클러스터 헤드의 위치를 보여주는 도면.
도 2는 클러스터에서 복소수를 이용하여 ID들을 할당하는 형태를 보여주는 도면.
도 3은 존에서 4-제곱 연산하기 전(도 3a; IDs 값은 (1,i,-1,-i )) 및 후(도 3b; IDs 값은 1)의 은닉계층을 보여주는 도면.
도 4는 존에서 3-계층의 관계를 보여주는 도면.
도 5는 은닉계층에서 분산된 ID 할당을 보여주는 도면.
도 6은 사전행동적(proactive) AVSS 비잔틴 동의 프로토콜이 수행되는 과정을 보여주는 도면.
도 7은 본 발명에 의해 통신 오버헤드가 감소되는 것을 보여주는 그래프.
도 8은 본 발명에 의해 네트워크 회복성이 증가되는 것을 보여주는 그래프.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다. 그러나 첨부된 도면과 그에 대한 설명은 본 발명의 기술적 사상의 내용과 범위를 쉽게 설명하기 위한 예시일 뿐, 이에 의해 본 발명의 기술적 범위가 한정되거나 변경되는 것은 아니다. 또한 이러한 예시에 기초하여 본 발명의 기술적 사상의 범위 안에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 당업자에게는 당연할 것이다.

1. 존( zone )을 기본으로 한 노드 배치

일반 배치 모형은 모든 센서 노드가 전체 배치 지역에 균일하게 분산되어있다는 문제를 가지고 있다. 그래서 존의 센서들은 단일 배치점에 배치되어 있고 존의 모든 센서들은 마지막 거주의 평균 배치 분산은 같다.

본 발명에서는 다음과 같이 배치 지식을 모형하는 존을 기본으로 한 배치로 가정한다.

1) 배치된 N센서 노드들은 각 존 Z _{i ,j} , for i=1,…,t j=1,…,n이 인덱스 (i,j)의 배치점에 배치된다. (x _i ,y _j )은 Z _{i , j} 를 위한 배치점을 나타낸다.

2) 배치점은 그리드에 배열되고 그리드를 기본으로한 배치는 다른 배치 전략에 쉽게 확장할 수 있다.

3) Z _{i ,j} 에 있는 노드 k의 거주점은 평균 배치 분산에 따른다.

(x,y|k

Z _{i ,j} )=f(x-x _i ,y-y _j )

평균 배치 분산 f(x,y)은 2차원 가우시안 분산이다.

두 개의 다른 존으로부터 두 노드가 서로 이웃이 될 확률은 두 개의 배치점 사이 거리 증가에 따라 감소한다. 특별한 존으로부터 노드들은 f(x,y)이 균일하지 않을 때 가까이 있는 존 그리고 같은 존으로부터 노드들이 이웃이 되기 쉽다. 그러므로 두 존이 서로 떨어져 있을 때 그들의 ID 풀은 같은 글로벌 ID 풀 D 와 다를 수 있다. D _{i ,j} 은 존 Z _{i ,j} 에 의해 사용된 ID 풀을 나타낸다. D _{i , j} 의 연합(for i=1,…,t and j=1,…,n)은 D와 같다.

두 개의 Z _{a ,b} 와 Z _{c ,d} 배치점이 서로 떨어져 있다면 D _{a ,b} 와 D _{c ,d} 사이의 오버랩은 거의 제로에 가깝다.

2. 분산 배치

본 발명에서는 가우시안 분산으로 센서 배치 분산을 모형화하였고, Z _{i ,j} 에 있는 k노드에 대한 배치 분산이 2차원 가우시안 분산을 따른다고 가정하였다.

Z _{i , j} 의 배치점이 ( x _i ,y _i ),

=(x _i ,y _i )에 있을 때, Z _{i ,j} 에 있는 k노드에 대한 평균 배치 분산은 다음과 같다[24]:

(1)

여기서 f(x,y) =

,

은 가우시안 분산의 표준 편차

본 발명에서는 각 존의 평균 배치 분산이 동일하다고 가정하여

(x,y|k∈ Z _{i ,j} ) 대신

(x,y|k∈ Z _{i ,j} ) 을 사용한다.

하나의 존을 위한 분산 함수가 균일하지 않을 지라도 센서 노드가 전체 영역을 통해 배치되어 있는 것으로 볼 수 있다. 각 배치 그룹의 평균 배치 분산에서

에 관한 이웃 배치점 사이의 적당한 거리를 선택함으로써 작은 영역에 있는 노드를 찾을 확률은 거의 동등할 수 있다. 센서 노드가 같은 확률

을 가진 존에서 선택된다고 가정하면 전체 영역에서 어떤 센서 노드의 평균 배치 분산은 다음과 같다[25]:

(2)

식 (2)는, 평균 배치 분산이 경계 부분을 제외한 전체 영역에서 공정하게 분산됨을 의미한다.

3. 클러스터링에서 존 형성

자가 형성(self-organized) 클러스터링 시나리오에 의하면, 클러스터 헤드가 그 클러스터 밖으로 이탈했을 경우 도 1과 같이 새로운 클러스터가 형성되며, 이전의 클러스터와 중복되지 않는다. 즉 G₁ 클러스터 헤드가 클러스터 G₁을 이탈했을지라도 클러스터 G₂는 G₁의 같은 클러스터를 가지지 않는다.

4. 존의 3 레벨 계층 구성 및 존에서의 ID 할당

무선센서 네트워크는 인접한 센서 노드들이 유사한 데이터를 가지므로, 각 센서 노드들이 데이터를 각각 전송하는 것보다, 전송 전에 데이터들을 모아서 전송하는 방법이 효과적이다. 또한 무선센서 네트워크는 데이터 중심적 특성을 가지면서 특정 노드간 라우팅이 필요하지 않으므로, 유일한 식별자를 기반으로 한 라우팅 기법은 적합하지 않다. 따라서 데이터 보안을 위한 라우팅으로 센서 네트워크 특징에 맞는 ID 할당이 필요하다.

센서 네트워크의 ID 할당은 센서 네트워크의 제한된 에너지 때문에 가능한 가장 짧은 주소를 생성해야만 한다. 전역의 모든 노드에 대한 개별 ID 할당은 개별 노드와 여러 가지 보안 메카니즘을 모니터링하는데 편리하지만, 각 노드에 할당된 ID가 최소 자원을 요구하는 문제를 가진다.

이를 해결하기 위해 본 발명에서는, 존에 있는 모든 노드는 반복되는 존에 단지 1, i, -1, -i 로 할당되는 효율적인 ID 할당을 제안한다. 이러한 존 과정은 분산적으로 이루어진다. 따라서 본 발명에서는 ID를 코드할 라우팅 테이블 없이 복소수 평면 1, i, -1, -i 를 요구한다.

존 기반 센서 네트워크의 각 노드는 도 2에 도시되었듯이, ID 할당을 위한 1, i, -1, -i와 같은 할당값을 가진다. 1, i, -1, -i와 같은 할당값을 가짐으로써 n의 존 기반 센서 네트워크는 복소수의 ID를 할당한다. 존 기반 센서 네트워크의 존 수가 n일 때, ID 할당 수는 r≥

이다(클러스터 헤드 수는 센서 네트워크 노드 수에서 무시할 수 있다).

자동 위치 존 기반 클러스팅 알고리즘[23]은 ID 할당이 복소수 1, i, -1, -i를 사용할 때 마다 유일한 ID를 가진 존을 형성한다. 효율적인 계산을 위하여 복소수 1, i, -1, -i를 가진 할당 값은 도 3a에서와 같이 센서 네트워크의 존에 할당된다.

본 발명에 의하면, 존은 ID 할당으로 효율적인 라우팅을 위해 3 레벨(노드, 은닉, 함수계층) 계층 네트워크를 가진다. 특히, 은닉계층 존은 여러 가지 공격으로부터 ID 노출을 보호하기 위해 복소수를 사용한 ID 할당을 한다.

은닉계층 센서 네트워크의 각 노드는 ID 노출을 방지하기 위해 임시로 스스로 4번 곱한다. 곱해진 각 노드의 할당 값은 도 3b에서와 같이 1이 된다. 왜냐하면 복소수 각각의 수를 4번 곱하면 각 수가 1이 되는 복소수의 특별한 특성 때문이다.

결국 존의 은닉계층 네트워크의 모든 노드는 할당값 1을 가진다. 이것은 은닉계층 네트워크의 모든 노드가 유일한 ID를 가지며 이 ID는 존의 모든 노드들을 효과적으로 라우팅한다. 또한 이는 ID 코드에 요구되는 바이트 수를 최소하며, 각 노드에 대한 ID 코드할 라우팅 테이블이 필요 없다. 왜냐하면 센서 네트워크의 첨가 삭제 노드는 존의 네트워크 유지를 제공하지 않기 때문이다.

존의 은닉계층 네트워크의 모든 노드의 복소수 곱셈은 전체 네트워크가 모든 노드의 할당값 1을 가지는 클러스터가 쉽게 실패하고 떠날지라도 영향을 받지 않기 때문에 라우팅 테이블과 어떤 알고리즘 없이 효과적으로 라우터한다.

5. 존에서의 분산 상호작용

센서 네트워크에서 존이 생성된다면 존은 도 4에서와 같이 3 레벨 계층 네트워크를 가진다.

첫째 레벨 네트워크는 클러스터 헤드를 가진 클러스터의 일반 노드를 구성한다. 두 번째 레벨 네트워크는 복소수를 4번 곱한 할당값 때문에 라우터된 노드를 가진 은닉계층을 가진다. 마지막 계층 네트워크는 클러스터 헤드를 가진 사전행동의(proactive) 비동기 가변성 비밀 공유(Asynchronous Veriable Secret Sharing; AVSS) 비잔틴 동의 프로토콜이 작동한다.

노드계층의 모든 노드들은 클러스터 헤드가 있는 클러스터로 구성되며, 그 클러스터는 유일한 ID를 가진 존을 구성한다. ID 코드를 요구하는 복소수는 은닉계층에서 스스로 계산한다. 은닉계층 네트워크는 은닉계층 네트워크의 모든 노드들이 스스로 계산하기 때문에 센서 네트워크의 쉽게 실패하는 약점을 개선한다.

존은 zone _n 의 유일한 ID를 공유하며 클러스터는 클러스터 G _i 에 있는 클러스터 헤드의 유일한 ID를 공유한다. 물론 유일한 ID를 가진 존은 이웃하는 정보를 전체 센서 네트워크에 전달하지 않고 같은 존에 있는 정보를 다른 존에 방송한다.

zone _n 은 클러스터 헤드 ID _r 를 가지고 클러스터 G _i 는 클러스터 헤드를 가진다(도 5). 뿐만 아니라 zone _n 은 클러스터 헤드 ID를 가진 클러스터 G _i 를 가지고 각 클러스터 헤드는 클러스터 헤드 ID의 비밀키를 공유한다.

존의 분산 상호 작용을 하는 은닉계층은 클러스터 노드들이 쉽게 실패하고 떠나고 추가되고 제거될지라도 유일한 ID 소유의 클러스터 헤드를 가진 클러스터를 쉽게 모은다. 왜냐하면 클러스터의 클러스터 헤드를 제외한 노드들은 1, i, -1, -i 로만 할당되어서 다른 클러스터가 빠르게 구성될 수 있기 때문이다. 따라서 이러한 간편한 ID 할당은 센서 네트워크의 자원을 절약할 수 있다.

함수계층 네트워크의 모든 클러스터는 존 기반 자율 형성 클러스터의 센서 노드들이 사전행동의 비동기 가변성 비밀 공유 비잔틴 동의 프로토콜 때문에 감염된 노드에 의해 위협을 받더라도 안전하게 ID를 분산시키고 목적하는 작업을 수행한다(도 4).

본 발명에서, 공유 프로토콜에서 보내는 존의 클러스터는 유일한 ID를 가진 비밀키를 공유한다(도 6). 사전행동의 비밀 공유는 비밀키 재구성 없이 예전 공유로부터 같은 비밀키를 위한 새로운 공유 집합을 생성함으로써 모든 공유를 새롭게 만들고 예전 공유는 각각의 공유를 새롭게 한 후 필요가 없다. 그러므로 사전행동의 비밀 공유는 비밀키 노출 위험에 대한 탈출 방법이다.

도 6에 도시되었듯이, 재구성 프로토콜은 네트워크에 악의적인 노드 혹은 위조 노드가 있는지 네트워크 모든 노드에게 방송한다. 그래서 분산 상호작용은 존 형성 과정에서 감염된 노드가 있을지라도 안전하게 통신할 수 있다.

< 실시예 >

시뮬레이션을 통해, 본 발명에 의한 라우팅 방법을 평가하였다.

존의 센서 노드 수를 1000, 배치 영역을 100m×100m , 아이디 풀 크기 |D|=10,000, 각 노드를 위한 무선 통신 영역은 10m로 가정하였다. 또한 사각 영역의 임의 분산으로 BRITE v2.1b[26]의 위상을 생성하였다.

충돌과 혼잡은 고려하지 않았다.

A. 통신 오버헤드 분석

통신 오버헤드

는 모든 센서 노드가 클러스터 헤드를 향해 한 패킷을 보낸다면 네트워크에 있는 패킷들의 아이디 영역에 전송될 총 비트 수로서, 다음과 같이 표기된다.

(3)

여기서, NID(x) : 노드 x의 아이디, LI(x): 노드 x의 길이 지표, Len(bit): 아이디 값과 같은 바이트 길이, H(x): 클러스터 i에 있는 노드 x에서 클러스터 헤드까지의 홉 거리.

는 네트워크에 있는 아이디 영역과 연계된 통신 오버헤드를 측정한다. 가장 좋은 경우는 패스 길이를 더 짧게 하는 것이다. pr(l)은 두 개의 이웃하는 노드를 연결하기에 필요로 하는 가장 적은 홉의 수가 l이다는 확률을 나타낸다. 본 발명에서는, 많은 아이디 셋업이 l=1,2,… 에 대한 l홉이 어떻게 진행되어야만 하는지 추산하기 위해 시뮬레이션하였다.

두 개의 이웃 노드가 직접 연결되어 있지 않을 때 노드들은 두 개의 이웃 노드들이 아이디를 공유할 확률이 1보다 작기 때문에 서로 연결할 링크를 찾을 필요가 있다. 더 많은 홉이 두 개의 이웃 노드를 연결할 필요가 있을 때 이들 사이의 아이디를 셋업할 통신 오버헤드는 더 높아진다.

pr(1) 은 각 노드가 130 아이디보다 많은 아이디를 옮길 때 거의 1이고 pr(2) 와 pr(3) 은 각 노드가 300 아이디보다 많이 옮길 때 거의 1이다(도 7). 각 노드가 40 아이디보다 많이 옮길 때, 합은 거의 1이고 이는 대부분의 아이디 셋업은 3홉 이내로 이루어진다 것을 의미한다.

B. 네트워크 회복성 분석

실제 센서 노드는 전체 영역에 임의로 분산되지 않는다. 대신 그들은 공격자가 그들 위치 근처에 더 높은 확률의 감염 노드를 가지고 있기 때문에 지역에 집중되어 있다. D는 감염된 두 노드 사이 링크를 위해 사용된 통신 아이디를 나타낸다. 이러한 두 노드가 아닌 다른 노드가 감염되었을 때, 감염되지 않을 확률은 (1-

) ^x 이다. 그러므로 감염된 총 아이디의 기대치는 다음과 같이 계산된다.

(4)

도 8에 도시되었듯이, 본 발명에 의하면, 존에 있는 x노드가 감염된 후 감염된 통신 분수값이 더 낮아진다. 이는 같은 아이디 풀 사이즈 |D|를 사용하는 동안 같은 지역 연결을 위해 더 작은 m을 요구하기 때문이다. 식 (4)에서 m의 값이 작아질수록 회복성은 더 좋아진다. 따라서, 본 발명에 의하면 네트워크 회복성도 우수해질 분만 아니라, 각 센서 노드에 의해 운반된 불필요한 아이디 수를 줄일 수 있게 된다.

Claims (2)

1. 상호 인접하여 위치하는 노드들의 세트인 존(zone)을 기반으로 하는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법에 있어서,
   (A) 하나의 존을 구성하는 모든 노드들이 클러스터 헤드를 가지는 클러스터들에 분산되어 있고, 상기 클러스터 헤드들은 모두 동일한(unique) ID 및 비밀키(secret key)를 공유하고 있는 노드계층 네트워크;
   (B) 상기 각 클러스터를 구성하는 노드에서 클러스터 헤드를 제외한 모든 노드의 ID로 복소수 (1, i, -1, -i )를 할당되는 은닉계층 네트워크;
   (C) 상기 각 클러스터의 클러스터 헤드에 대하여 사전행동적(proactive) AVSS 비잔틴 동의 프로토콜이 수행되는 함수계층 네트워크;
   로 구성되는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 단계 (B)에서
   ID 노출을 방지하기 위하여, 은닉계층 네트워크의 개별 노드는 잠정적으로(temporarily) 할당된 복소수를 4-제곱하는 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 무선센서 네트워크의 계층적 클러스터 라우팅 방법.

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