KR20160069185A - 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법 - Google Patents

무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20160069185A
KR20160069185A KR1020140174814A KR20140174814A KR20160069185A KR 20160069185 A KR20160069185 A KR 20160069185A KR 1020140174814 A KR1020140174814 A KR 1020140174814A KR 20140174814 A KR20140174814 A KR 20140174814A KR 20160069185 A KR20160069185 A KR 20160069185A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
packet
congestion
congestion control
avg
service time
Prior art date
Application number
KR1020140174814A
Other languages
English (en)
Inventor
이성근
김준형
박정현
Original Assignee
순천대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 순천대학교 산학협력단 filed Critical 순천대학교 산학협력단
Priority to KR1020140174814A priority Critical patent/KR20160069185A/ko
Publication of KR20160069185A publication Critical patent/KR20160069185A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

본 발명은 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법은, 무선 센서 네트워크 기반 통신시스템에서 혼잡제어 방법에 있어서, 패킷 서비스 시간(ts)과 패킷간의 도착시간(ta)을 이용하여 혼잡상황을 감지하는 혼잡 감지 과정과; 상기 혼잡 감지 과정에 의해 감지된 혼잡 상황 관련 정보를 이웃 노드로 전달하는 혼잡 통지 과정과; 상기 혼잡 상황 관련 정보에 따라 패킷 생성 주기를 조절하는 혼잡 제어 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법{CONGESTION CONTROL METHOD AT LARGE SCALE CROP MANAGEMENT SYSTEM BASED ON WIRELESS MULTIMEDIA SENSOR NETWORK}
본 발명은 무선 센서 네트워크에서의 혼잡제어 방법에 관한 것으로, 특히 대규모 농작물 관리와 같이 대용량의 관리시스템에서 네트워크에 유입되는 데이터량을 제어하여 효율적인 네트워크 상태를 유지시킬 수 있는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 농작물 관리 시스템에서는 농작물의 생장관리 및 병충해관리를 위해 이미지나 영상 데이터를 센싱하므로 무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network)를 구성해야한다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크는 온도, 습도, 조도와 같은 수치 데이터뿐만 아니라 이미지, 영상의 멀티미디어 데이터를 모니터링 하고 센싱하여, 싱크 노드로 전달하는 센서 노드들로 구성된 네트워크이다. 멀티미디어 데이터는 대용량이라는 특성상 패킷 단위로 나누어 전송하게 되는데 패킷의 손실이 발생하게 되면 데이터를 정상적으로 받을 수 없게 된다. 따라서 혼잡 상황 발생 시 나타나는 패킷 지연이나 패킷 손실에 민감할 수밖에 없으므로, 네트워크 망의 상태를 원활하게 유지시켜야 한다.
대한민국 공개특허 2011-0059440(2011.06.02)
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 일반적인 목적은 종래 기술에서의 한계와 단점에 의해 발생하는 다양한 문제점을 실질적으로 보완할 수 있는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 보다 구체적인 다른 목적은 네트워크에 유입되는 데이터량을 제어하여 네트워크 상태를 원활하게 유지시킬 수 있는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법은, 무선 센서 네트워크 기반 통신시스템에서 혼잡제어 방법에 있어서, 패킷 서비스 시간(ts)과 패킷간의 도착시간(ta)을 이용하여 혼잡상황을 감지하는 혼잡 감지 과정과; 상기 혼잡 감지 과정에 의해 감지된 혼잡 상황 관련 정보를 이웃 노드로 전달하는 혼잡 통지 과정과; 상기 혼잡 상황 관련 정보에 따라 패킷 생성 주기를 조절하는 혼잡 제어 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 상기 패킷 서비스 시간(ts)은 하기 [수학식 1]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 1]
ts = (1-ws)ts avg + ws x ti p
여기서, ws는 가중치, ts avg는 평균 패킷 서비스 시간, ti p는 패킷 대기 시간을 각각 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 상기 평균 패킷 서비스 시간(ts avg)은 최근 처리된 복수의 값을 최근 값일수록 더 높은 영향력을 가지도록 기설정된 상수 값을 곱해준 후의 평균을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 상기 평균 패킷 서비스 시간(ts avg)은 하기 [수학식 3]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 3]
ts avg = ((ts i -4 x 0.6)(ts i -3 x 0.8)(ts i -2 x 1.2)((ts i -1 x 1.4))/4
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 상기 패킷간의 평균 도착시간(ta avg)은 하기 [수학식 2]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 2]
ta = (1-wa)ta avg + wa x ti p
여기서, wa는 가중치, ta avg는 패킷간의 평균 도착시간을 각각 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 트래픽 종류에 따른 우선순위 마킹을 통해 네트워크의 트래픽을 제어하는 우선순위 라우팅 과정을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 상기 혼합 통지 과정은 암시적 혼잡 통지(Implicit Congestion Notification; ICN) 방법에 의해 이루어질 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 상기 혼합 제어 과정은 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 큰 경우, 버퍼 점유율이 60% 초과이면 패킷 생성 주기를 증가시켜 패킷 유입 속도를 감소시키고, 버퍼 점유율이 40% 초과이고 60% 미만이면 패킷 생성을 일시적으로 중지하며; 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 작고 패킷 점유율이 10% 미만이면 패킷 생성 주기를 감소시켜 패킷 유입 속도를 증가시키며; 그 외의 경우 패킷 생성 주기를 유지시켜 패킷 유입 속도를 유지시키도록 하는 과정으로 이루어질 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법은, 무선 센서 네트워크 기반 통신시스템에서 혼잡제어 방법에 있어서, 패킷 서비스 시간(ts), 패킷간의 도착시간(ta), 및 버퍼 점유율(qi)을 산출하는 과정과; 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 크고, 버퍼 점유율이 60% 초과이면 강한 혼잡(strong congestion) 상태라고 통지하고, 패킷 생성 주기를 증가시켜 패킷 유입 속도를 감소시키고; 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 크고, 버퍼 점유율이 40% 초과이고 60% 미만이면 약한 혼잡(weak congestion) 상태라고 통지하고, 패킷 생성을 일시적으로 중지하며; 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 작고 패킷 점유율이 10% 미만이면 부족(under-provision) 상태라고 통지하고, 패킷 생성 주기를 감소시키며, 그 외의 경우 양호한(well-provision) 상태라고 통지하고 패킷 생성 주기를 유지시키는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에서, 트래픽 종류에 따른 우선순위 마킹을 통해 네트워크의 트래픽을 제어하는 우선순위 라우팅 과정을 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법에 의하면, 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 우선순위 라우팅을 통해 트래픽을 제어할 뿐만 아니라 패킷 서비스 시간(packet service time), 패킷 도착 시간(inter-arrival time), 버퍼 점유율 등을 고려하여 혼잡 상황을 정밀하게 감지하고 통보하며, 이를 통해 네트워크에 유입되는 데이터량을 제어함으로써 혼잡상황을 효율적으로 제어하여 대용량의 데이터 시스템에서도 네트워크 상태를 안정적으로 유지시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명에 적용된 우선순위 라우팅을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션의 네트워크 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡제어 실행시의 패킷 지연을 나타낸 그래프이다.
도 5는 혼잡제어 미실행시의 패킷 지연을 나타낸 그래프이다.
도 6은 혼잡제어 여부에 따른 평균 패킷 지연을 나타낸 그래프이다.
도 7은 혼잡제어 여부에 따른 패킷 손실률을 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
농작물 관리 시스템에서는 농작물의 생장관리 및 병충해관리를 위해 이미지나 영상 데이터를 센싱하므로 무선 멀티미디어 센서 네트워크를 구성해야한다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network)는 온도, 습도, 조도 와 같은 수치 데이터 뿐만 아니라 이미지, 영상 등의 멀티미디어 데이터를 모니터링 하고 센싱하여, 싱크 노드로 전달하는 센서 노드들로 구성된 네트워크이다.
멀티미디어 데이터는 대용량이라는 특성상 패킷 단위로 나누어 전송하게 되는데 패킷의 손실이 발생하게 되면 데이터를 정상적으로 받을 수 없게 된다. 따라서 혼잡 상황 발생 시 나타나는 패킷 지연이나 패킷 손실에 민감할 수밖에 없으므로, 네트워크 망의 상태를 원활하게 유지시켜야 한다.
이에 본 발명은 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 우선순위 라우팅을 통해 트래픽을 제어할 뿐만 아니라 패킷 서비스 시간(packet service time), 패킷 도착 시간(inter-arrival time), 버퍼 점유율 등을 고려하여 혼잡 상황을 정밀하게 감지하고 통보하며, 이를 통해 네트워크에 유입되는 데이터량을 제어하여 효율적인 네트워크 상태를 유지시키고자 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 먼저, 우선순위 라우팅을 통해 트래픽을 제어한다(S110).
우선순위 라우팅은 트래픽 종류에 따른 우선순위 마킹을 통해 네트워크의 트래픽을 제어하는 기법이다. 농작물 관리 시스템에서 센싱하는 이미지, 영상 데이터의 경우 데이터 크기가 커서 패킷 단위로 나누어 보내야 한다. 이는 패킷들이 손실되거나 지연될 경우 센싱한 데이터에 대한 신뢰성에 문제가 생긴다는 뜻으로, 네트워크 혼잡 상황 시 치명적일 수 있다는 뜻이다. 멀티미디어 데이터에 높은 우선순위를 부여하여 패킷 지연을 줄이고 네트워크 망의 효율적인 운영으로 혼잡 상황 발생 또한 줄어든다.
도 2는 본 발명에 적용된 우선순위 라우팅을 설명하기 위한 개념도로, 패킷 전송을 위해 큐에서 다음 패킷을 가져오면 먼저 우선순위(제1순위: Green, 제순위: Yellow, 제3순위: Red)를 확인하고, 이 우선순위에 따라 라우팅하는 구성이다. 이러한 우선순위 라우팅 기술은 KR10-2011-0059440, KR10-2014-0122294 등에 개시된 기술을 적용할 수 있으며, 상세한 설명은 생략한다.
다시 도 1을 참조하면, 다음으로, 혼잡상황을 감지하는 혼잡 감지 과정을 수행한다(S120). 혼잡 감지는 평균 패킷 서비스 시간(packet service time; 이하 ts라 칭함)과 패킷간의 평균 도착시간(inter-arrival time; 이하 ta라 칭함)을 이용한다. ts는 패킷이 맥(Mac) 계층에 도착한 시간부터 완전히 전송될 때까지의 시간을 의미한다. ta는 노드에 패킷이 도착하고 다음 패킷이 도착하기까지의 시간을 의미한다. ts는 특정 패킷이 처리된 후에 얻을 수 있다. 그런데 만약 패킷의 급격한 유입량 증가로 인해 패킷이 처리되지 못하여 ts 값을 갱신하지 못하고 있을 경우 혼잡 상황 감지가 지연될 수 있다. 이를 방지하기 위해 패킷 대기 시간(packet wait time: 이하 tp라 칭함)을 사용한다. tp는 노드가 패킷을 수신할 때 계속 갱신되는 값으로 다음으로 처리되어야 할 패킷이 처리되지 못하고 얼마나 기다리고 있는지를 나타내는 값이다. 패킷을 처리할 경우 초기화되고 처리되지 못하는 도중 노드에게 다른 패킷이 수신될 경우 시간 값이 누적된다. 이를 통해 더 정밀하게 혼잡 상황을 감지할 수 있다.
아래 수학식 1, 2, 3은 혼잡을 판단하기 위한 값인 ts와 ta를 구하는 식이다.
[수학식 1]
ts = (1-ws)ts avg + ws x ti p
[수학식 2]
ta = (1-wa)ta avg + wa x ti p
위 수학식 1, 2에서 ts avg는 최근 처리된 네 번의 ts값을 최근 값일수록 더 높은 영향력을 가지도록 상수 값을 곱해준 후의 평균을 의미하는 것으로 아래 수학식 3에 의해 산출될 수 있다. 또한, w는 가중치(0과 1 사이의 실수)를 나타낸다.
[수학식 3]
ts avg = ((ts i -4 x 0.6)(ts i -3 x 0.8)(ts i -2 x 1.2)((ts i -1 x 1.4))/4
또한, ta avg는 ts값 대신 ta로 계산한 값으로, 아래 수학식 4에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 4]
ta avg = ((ta i -4 x 0.6)(ta i -3 x 0.8)(ta i -2 x 1.2)((ta i -1 x 1.4))/4
지금까지의 망의 상태정보도 참조 되어야 하지만 현재 네트워크 망 상태가 중요하기 때문에 가중치는 tp 와 현재의 ta 쪽으로 조금 더 높게 설정한다. 패킷이 처리될 때마다 ts avg 값을 갱신하고, 패킷이 도착할 때마다 수학식 1, 2를 통해 주기적으로 ts 와 ta 값을 갱신한다.
구해진 ts 와 ta 값을 비교하여 ts 가 더 큰 경우, ts 가 더 작은 경우로 나누고 버퍼의 점유율(qi)도 확인하여 혼잡 판단을 위한 알고리즘을 만든다.
구체적으로는, ts 가 ta 보다 더 크고(ts > ta) 버퍼의 점유율이 높은 경우(예를 들어 60% 초과), 강한 혼잡(strong congestion) 상태라 정의하고, 버퍼의 점유율이 낮은 경우(예를 들어 40% 초과, 60% 이하) 혼잡 상황이 곧 심해질지도 모르는 약한 혼잡(week congestion) 상태라고 정의한다.
ts 가 ta 보다 더 작은(ts < ta) 경우, 혼잡하지 않으니 양호한(well-provision) 상태라고 정의한다. 다만, ts 가 ta 보다 더 작고(ts < ta) 점유율이 10% 이하인 경우, 부족(under-provision)상태로 정의한다.
다시 도 1을 참조하면, 다음으로, 혼잡상황을 통지하는 혼잡 통지 과정을 수행한다(S130). 혼잡 통지는 S120 과정을 통해 감지한 혼잡 상황과 관련된 정보들을 이웃 노드로 전달하는 과정으로, 암시적 혼잡 통지(Implicit Congestion Notification; ICN) 방법을 사용한다.
에너지가 제한적인 네트워크 환경에서는 효율적인 자원 관리를 위하여 최대한 오버헤드를 줄이는 것이 매우 중요하다. 따라서 명시적 혼잡 통지(Explicit Congestion Notification; ECN)에 비해 오버헤드가 적은 ICN 방식을 이용하여 혼잡 상황과 관련된 정보들을 이웃 노드로 전달한다.
다음으로, 혼잡제어 과정을 수행한다(S140). 혼잡제어는 S120 과정을 통해 감지한 혼잡 상황에 따라 패킷 생성(packet creation)을 제어하는 과정으로, 아래 표 1과 같이 제어한다.
Begin
if( ts > ta && qi > 0.6)
reduce packet creation
else if( ts > ta && 0.4 < qi ≤ 0.6)
stop packet creation for a few seconds
else if( ts < ta && qi < 0.1)
increse packet creation
else
continue packet creation
End
즉, ts > ta 인 경우에는 패킷이 처리되는 시간보다 패킷들이 도착하는 시간이 빠르므로 패킷이 버퍼에 쌓이게 될 것이다. 만약 버퍼 사용량이 40~60% 라면 혼잡상황이 발생할 수 있으므로 약한 혼잡(weak congestion) 상태라고 통지한 후 패킷의 생성을 일시적으로 멈추게 한다. 버퍼 사용량이 60%를 초과하면 혼잡상황이 곧 발생할 것이라고 보고 강한 혼잡(strong congestion) 상태라고 통지한 후 패킷 생성을 감소시켜(유입되는 패킷의 속도를 감소시킨다) 패킷이 유입되는 속도를 줄인다.
ts < ta 이고, 버퍼 사용량이 10% 미만일 경우 부족(under-provision)상태라 통지한 후 패킷 생성을 증가시킨다(유입되는 패킷의 속도를 증가시킨다). 그 외의 경우에는 각 상태들이 천이 되고 망의 상태가 바뀌기까지 시간이 걸리기 때문에 통지를 받은 후 일정 시간 동안은 상태 천이를 제한하여 네트워크 망을 효율적으로 관리한다. 작은 소망? 헐~~선배도 골대에 서고 싶은가보다 ㅋ
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션의 네트워크 구성을 나타낸 도면으로, 10 x 10, 100개의 노드를 배치하고 각 노드들 사이에 링크 품질 값(1.0~2.0 사이의 실수 값)을 설정하여 노드들 간의 전송에 차별을 두었다.
노 3에 도시된 바와 같이, 노드들은 싱크 노드(sink node), 소스 노드(source node), 중계 노드(relay node), 백그라운드 트래픽 노드(background traffic node)로 구성된다.
싱크 노드는 패킷들의 목적지 노드로서 도착한 모든 패킷들에 대한 정보를 가진다.
소스 노드는 결과 값을 도출해낼 패킷을 주기적으로 생성하며 가장 멀리 있는 노드로 설정한다.
중계 노드는 이웃 노드로부터 받은 패킷을 우선순위에 따라 다음 노드의 경로를 설정한다.
백그라운드 트래픽 노드는 망의 상태를 설정하기 위한 노드로 사용자가 설정한 주기에 따라 패킷을 생성한다.
각각의 노드들은 근접한 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽의 이웃 노드와 패킷 송수신이 가능하고 싱크 노드로 보내기 위하여 왼쪽과 오른쪽으로만 송신하도록 제한한다. 노드들은 패킷의 우선순위에 따른 라우팅 테이블을 가지며 이를 참조하여 패킷을 전송한다.
시뮬레이션은 비주얼 스튜디오 2010(Visual Studio 2010) 환경에서 수행되었고, 시뮬레이션 프로그램은 C++을 이용하였다.
각 노드들 사이의 링크 품질값(Link cost)은 범위 내의 랜덤한 값(1.0~2.0 사이 0.02단위)으로 설정하였고, 링크 품질값에 따라 전송 시간의 차이를 주었다. 링크 품질값이 1.0일 경우 전송시간은 0.96ms 이고, 링크 품질값이 2.0일 경우 전송시간은 1.92ms이다. 노드들의 초기 에너지값은 1000000uJ(1J)로 설정하였다.
소비되는 에너지값은 전송시 185uJ, 수신 시 83uJ, 충돌 대기 시 15uJ이며 싱크 노드는 에너지의 소비가 없도록 설정하였다. 시뮬레이션에 사용된 파라미터(매개변수)와 설정값은 아래 표 2와 같다.
시뮬레이션 매개변수와 설정값
매개변수 (0m, 0m)~(100m, 100m)
네트워크 크기 (0m, 0m)
싱크 노드 (99m, 99m)
소스 노드 (90m, 90m)~(96m, 96m)
트래픽 노드 (9m, 9m)~(69m, 69m)
전송 범위 1m
소스 패킷 생성 주기 0.1s
트래픽 패킷 생성 주기 0.01s~0.11s
초기 노드 에너지 1J
전송 에너지 소모 185uJ
수신 에너지 소모 83uJ
대기 에너지 소모 15uJ
시뮬레이션 시간 100ms
소스 노드에서는 생성되는 패킷에 랜덤하게 우선순위를 마킹하고 패킷을 전송한다. 네트워크망의 상태를 설정하기 위해 백그라운드 트래픽 노드들의 패킷 생성 주기를 10~110ms까지 10ms 단위로 조정하며 실험하였다.
주기는 10ms, 60ms, 110ms 각각 부족(under-provisioned network), 양호(well-provisioned network), 과잉(over-provisioned network) 상태라고 가정한다. 소스 노드의 패킷 생성 주기는 100ms로 고정하였으며 혼잡제어를 실행할 경우와 실행하지 않을 경우로 나누어서 실험하였다.
도 4 내지 도 7은 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡제어 실행시의 패킷 지연을 나타낸 그래프이고, 도 5는 혼잡제어 미실행시의 패킷 지연을 나타낸 그래프이다. 또한, 도 6은 혼잡제어 여부에 따른 평균 패킷 지연을 나타낸 그래프이고, 도 7은 혼잡제어 여부에 따른 패킷 손실률을 나타낸 그래프이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 그린(Green) 패킷의 지연이 레드(Red)나 옐로우(Yllow) 패킷보다 적은 지연시간을 가지므로 우선순위 기반 트래픽 제어는 타당하다고 볼 수 있다.
또한, 도 6은 도 4와 도 5의 평균을 취한 것으로, 혼잡제어를 하지 않았을 경우에 유입되는 패킷량이 많을 시, 네트워크가 마비되어 패킷의 지연시간이 기하급수적으로 늘어나는 것이 관찰되는데 본 발명에 따라 혼잡제어 알고리즘을 적용하였을 경우 혼잡 상황을 성공적으로 제어하여 안정적으로 유지됨을 알 수 있다.
또한, 도 7은 혼잡 발생시 네트워크 과부하로 인한 패킷 손실을 나타낸 것으로, 소스 노드에서는 시뮬레이션 시간 동안 패킷 생성 주기가 고정되어 있으므로 항상 100개의 패킷을 생성한다. 혼잡제어를 하지 않았을 경우에는 네트워크 혼잡도가 90% 이상이면 패킷 손실이 나타나고 100% 이면 42%의 패킷이 손실된다. 이에 비해, 본 발명에 따라 혼잡제어 알고리즘을 적용하였을 경우 패킷 손실이 0%로 개선됨을 확인할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
한편, 본 발명의 상세한 설명 및 첨부도면에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명은 개시된 실시예에 한정되지 않고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다.
따라서, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들을 포함하는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 무선 센서 네트워크 기반 통신시스템에서 혼잡제어 방법에 있어서,
    패킷 서비스 시간(ts)과 패킷간의 도착시간(ta)을 이용하여 혼잡상황을 감지하는 혼잡 감지 과정과;
    상기 혼잡 감지 과정에 의해 감지된 혼잡 상황 관련 정보를 이웃 노드로 전달하는 혼잡 통지 과정과;
    상기 혼잡 상황 관련 정보에 따라 패킷 생성 주기를 조절하는 혼잡 제어 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 패킷 서비스 시간(ts)은
    하기 [수학식 1]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
    [수학식 1]
    ts = (1-ws)ts avg + ws x ti p
    여기서, ws는 가중치, ts avg는 평균 패킷 서비스 시간, ti p는 패킷 대기 시간을 각각 나타낸다.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 평균 패킷 서비스 시간(ts avg)은
    최근 처리된 복수의 값을 최근 값일수록 더 높은 영향력을 가지도록 기설정된 상수 값을 곱해준 후의 평균을 의미하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 평균 패킷 서비스 시간(ts avg)은
    하기 [수학식 3]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
    [수학식 3]
    ts avg = ((ts i -4 x 0.6)(ts i -3 x 0.8)(ts i -2 x 1.2)((ts i -1 x 1.4))/4
  5. 제 2 항에 있어서, 상기 패킷간의 평균 도착시간(ta avg)은
    하기 [수학식 2]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
    [수학식 2]
    ta = (1-wa)ta avg + wa x ti p
    여기서, wa는 가중치, ta avg는 패킷간의 평균 도착시간을 각각 나타낸다.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    트래픽 종류에 따른 우선순위 마킹을 통해 네트워크의 트래픽을 제어하는 우선순위 라우팅 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 혼합 통지 과정은
    암시적 혼잡 통지(Implicit Congestion Notification; ICN) 방법에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 혼합 제어 과정은
    패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 큰 경우, 버퍼 점유율이 60% 초과이면 패킷 생성 주기를 증가시켜 패킷 유입 속도를 감소시키고, 버퍼 점유율이 40% 초과이고 60% 미만이면 패킷 생성을 일시적으로 중지하며;
    패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 작고 패킷 점유율이 10% 미만이면 패킷 생성 주기를 감소시켜 패킷 유입 속도를 증가시키며;
    그 외의 경우 패킷 생성 주기를 유지시켜 패킷 유입 속도를 유지시키도록 하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
  9. 무선 센서 네트워크 기반 통신시스템에서 혼잡제어 방법에 있어서,
    패킷 서비스 시간(ts), 패킷간의 도착시간(ta), 및 버퍼 점유율(qi)을 산출하는 과정과;
    패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 크고, 버퍼 점유율이 60% 초과이면 강한 혼잡(strong congestion) 상태라고 통지하고, 패킷 생성 주기를 증가시켜 패킷 유입 속도를 감소시키고; 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 크고, 버퍼 점유율이 40% 초과이고 60% 미만이면 약한 혼잡(weak congestion) 상태라고 통지하고, 패킷 생성을 일시적으로 중지하며; 패킷 서비스 시간(ts)이 패킷간의 도착시간(ta)보다 작고 패킷 점유율이 10% 미만이면 부족(under-provision) 상태라고 통지하고, 패킷 생성 주기를 감소시키며, 그 외의 경우 양호한(well-provision) 상태라고 통지하고 패킷 생성 주기를 유지시키는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 트래픽 종류에 따른 우선순위 마킹을 통해 네트워크의 트래픽을 제어하는 우선순위 라우팅 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법.
KR1020140174814A 2014-12-08 2014-12-08 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법 KR20160069185A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140174814A KR20160069185A (ko) 2014-12-08 2014-12-08 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140174814A KR20160069185A (ko) 2014-12-08 2014-12-08 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160069185A true KR20160069185A (ko) 2016-06-16

Family

ID=56354746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140174814A KR20160069185A (ko) 2014-12-08 2014-12-08 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20160069185A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109246015A (zh) * 2018-09-14 2019-01-18 常熟理工学院 一种可靠的多媒体传感网数据通信实现方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110059440A (ko) 2009-11-27 2011-06-02 순천대학교 산학협력단 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 혼잡 제어방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110059440A (ko) 2009-11-27 2011-06-02 순천대학교 산학협력단 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 혼잡 제어방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109246015A (zh) * 2018-09-14 2019-01-18 常熟理工学院 一种可靠的多媒体传感网数据通信实现方法
CN109246015B (zh) * 2018-09-14 2020-10-30 常熟理工学院 一种可靠的多媒体传感网数据通信实现方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9906448B2 (en) Communication system, control device, node controlling method, and program
US9185047B2 (en) Hierarchical profiled scheduling and shaping
JP5233504B2 (ja) 経路制御装置およびパケット廃棄方法
US9813351B2 (en) Method and apparatus for adaptive packet aggregation
WO2017199209A2 (en) Traffic management in a network switching system with remote physical ports
EP2538630B1 (en) High-speed communication system and high-speed communication method
Aamir et al. A buffer management scheme for packet queues in MANET
US9548928B2 (en) Network system, controller, and load distribution method
KR101458245B1 (ko) 무선 메쉬 네트워크에서 데이터 전송의 혼잡 상황을 통지/회피하는 방법 및 이를 위한 메쉬 노드
US9559932B2 (en) Route determination apparatus and transfer route determination method
CN109548030A (zh) 基于行为认知的无线自组织网络恶意节点检测方法
US9516543B2 (en) Congestion control method and wireless communication equipment
US10749803B1 (en) Enhanced congestion avoidance in network devices
KR20160069185A (ko) 무선 센서 네트워크 기반 대규모 농작물 관리시스템에서의 혼잡제어 방법
KR20150072512A (ko) 단방향 지연을 제어하는 프레임 전송 방법 및 장치
Seifaddini et al. RED, GRED, AGRED congestion control algorithms in heterogeneous traffic types
Simaiya et al. IRED algorithm for improvement in performance of mobile ad hoc networks
JP2015162719A (ja) 通信装置、通信方法及びプログラム
KR20170083194A (ko) 혼잡제어 기능을 구비한 센서 네트워크
Lee et al. Congestion control for streaming service in IEEE 802.11 multihop networks
Liu et al. Queue management algorithm for multi-terminal and multi-service models of priority
Zhang et al. Adaptive fast TCP
Poddar et al. A channel trust based approach for congestion control in IoT
Tiwari et al. An Ecn Approach to Congestion Control Mechanisms in Mobile Adhoc Networks
JP2009206733A (ja) エッジノードおよび帯域制御方法

Legal Events

Date Code Title Description
E601 Decision to refuse application