KR20170029342A - 무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법 - Google Patents

Abstract

센싱 데이터가 세션 기간 내에 데이터 컬렉터로 주기적으로 전달되어야 하는, 다양한 정보를 수집하는 인프라에, 무선 센서 네트워킹 기술이 실제로 적용되고 있다. 효율적인 에너지 보존을 위해, 센싱 데이터의 송신이 시작되고 채널 이득에 반비례하는 전력으로 상기 센싱 데이터를 송신하기에 앞서, 각각의 센서 노드는 더 높은 채널 이득을 대기할 수 있다. 그러나 만약 상기 노드가 더 높은 채널 이득을 대기한다면, 휴면 모드로 전환되기에 더 많은 시간이 소요된다. 본 특허출원에서, 선형 제약을 지닌 최적화 문제를 사용하여 채널-인지형 데이터 송신 문제가 제안된다. 수치 시뮬레이션은, 다른 경험적 방법들과 비교하여 제안된 방법이 에너지 소비량을 상당히 절감시킨다는 것을, 나타낸다.

Description

무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법{A method for collecting data by repetitive sensing to reduce energy in wireless sensor network}

본 발명은 무선 센서 네트워크에서의 채널-인식 반복 데이터 수집에 관한 것이다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 확산되면서, 무선 센서 네트워크들(WSNs; Wireless Senser Networks)은 셀프-조직화 능력, 비용 효율적인 연결 프로비저닝 그리고 쉬운 배치에 기하여 주목되어 왔다.[1]

최근, 무선 센서 네트워킹 기술이 진보된 계량 인프라(AMI; Advanced Metering Infrastructure), 가정과 공장 자동화, 스마트 에너지 그리드 제어 및 관리 그리고 환경 모니터링 시스템과 같은 다양한 정보 수집 인프라에 실용적으로 적용되고 있다.[2], [3]

이러한 애플리케이션들에서, 센싱 데이터는 데이터 콜렉터에 특정 시간 기간 내에 또는 주기적으로 보고되어야만 한다. 예를 들어, AMI 시스템에서의 센싱 데이터 판독(reading)은 10초마다 혹은 몇분에 한번씩 콜렉터로 반복적으로 측정 및 보고되어야 한다. 이러한 반복적인 데이터 수집(collection)은 무선 센서 네트워크들의 설계 및 배치를 주의깊게 고려하여 수행되어야 한다.

또 하나의 다른 중요한 요소는 한정된 전원을 갖는 센서 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크들의 수명을 연장하기 위한 에너지 보존에 대한 것이다.[4] 기존 연구의 대부분은 이러한 수명 연장을 위해 에너지 효율 매체 액세스 제어(MAC; Medium Access Control)에 그 역량을 집중시켜왔다.[5]-[7]

선행기술문헌 [5]에서, 다양한 슬롯 경쟁-기반(slotted contention-based)의 에너지 효율적인 MAC 프로토콜들은 프로토콜들의 종합적인 검토(review) 및 분류에 의해 구현되었다. 선행기술문헌 [6]에서, M/G/1 큐잉 분석에 기반한 듀티 사이클 방식(duty cycling scheme)은 센서 노드들 사이의 충돌 발생을 완화시키기 위해 제안되었다.

선행기술문헌 [7]에서, 리얼타임 트래픽 패턴에 채택된 슬립/웨이크 상태 스케쥴링 방식은 서비스 품질(QoS; Quality of Service) 감소를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위한 방식으로 제안되었다. 반복적인 데이터 수집에서, 센싱 데이터는 즉각적으로 전달될 필요가 없는데, 이는 전달을 위한 데드라인 이전에 충분한 시간 갭이 있기 때문이다. 그러므로, 시간에 따른 채널 다이버시티의 이용은 무선 센서 네트워크 들에서 에너지 보존을 위한 전송 전력 감소를 가능하게 한다.

무선 센서 네트워크들에 존재하는 다양한 에너지-효율적인 데이터 전송 방식(scheme)이 있다. 선행기술문헌 [8]에서, 단위 전송 거리 당 에너지 소비(energy consumption per unit transmit distance)는 무선 센서 네트워크들에서의 에너지-효율적인 협력 전송을 위한 새로운 메트릭(metric)으로써 도입되었다. 이후, 알고리즘은 협력 전송을 위한 센서들의 집합을 허용함에 의해 새로운 에너지 효율 메트릭을 최소화하도록 제안되었다.

선행기술문헌 [9]에서, 스케쥴링 기반의 데이터 전송 방식이 에너지 최적 데이터 전송을 위해 제안되었다. 이 방식은 유한-상태 마르코프 무선 채널 모델(finite-state Markov wireless channel model)에 기반하여 유도되었다. 이후, 유한- 수평선 동적 프로그램 접근방식이 센싱 데이터를 전송할지 혹은 전송 큐에서 패킷 대기 시간 데드라인을 만족시키면서 에너지 효율을 최대화하기 위하여 센싱 데이터를 키핑(keep)할지 순차적으로 결정하기 위해 이용되었다.

선행기술문헌 [10]에서 원시 센서 데이터를 위한 수집 알고리즘은 무선 센서 네트워크를 위해 제안되었다. 센서들은 고도로 상관된 데이터들을 캡쳐하였기 때문에 부분 상관은 센싱 데이터를 콜렉터 노드에 전달할 때 에너지 소비를 감시시키는데에 이용될 수 있다.

선행기술문헌 [11]에서, 채널 인식 타입 기반의 멀티 액세스(TBMA; Type Based Multiple Access) 방식이 제안되었다. 이 문헌은 센서들이 이들의 채널 이득이 퓨전 센터에 의해 결정된 임계치보다 높을 때 센싱 데이터를 전송하도록 한다. 반면에 채널 인식 멀티 액세스 방식은 우리의 것과 유사하여, 시간 데이터 전송에 대한 어떠한 고려가 없이 기회 랜덤 액세스에 포커싱하며, 센서 노드들의 휴면 동작(sleep operation)을 이용한 추가의 에너지 절약은 고려하지 않았다.

[1] G. P. Hanck, V. C. Gungor. Guest editorial special section on industrial wireless sensor networks, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2014; 10(1):762-765. [2] X. Xu, J. Luo, Q. Zhang. Delay tolerant event collection in sensor networks with mobile sink, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), San Diego, CA, USA, March 15-19, 2010. [3] L. Xue, X. Guan, Z. Liu, B. Yang. TREE: Routing strategy with guarantee of QoS for industrial wireless sensor networks, International Journal of Communication Systems, 2014; 27(3):459-481. [4] N. Xiong, M. Cao, A. V. Vasilakos, L. T. Yang, F. Yang. An energy-efficient scheme in next-generation sensor networks, International Journal of Communication Systems, 2010; 23(9-10):1189-1200. [5] M. Doudou, D. Djenouri, N. Badache, A. Bouabdallah. Slotted contention-based energy-efficient MAC protoocls in delay-sensitive wireless sensor networks, IEEE Symposium on Computer and Communications (ISCC), Cappadocia, Turkey, July 1-4, 2012; 419-422. [6] F. C. Jiang, D. C. Huang, C. T. Yang, C. H. Lin, K. H. Wang. Design strategy for optimizing power consumption of sensor node with min(N,T) policy M/G/1 queuing models, International Journal of Communication Systems, 2012; 25(5):652-671. [7] Y. Song, B. Ciubotaru, G. M. Muntean. Application-aware adaptive duty cycle-based medium access control for energy efficient wireless data transmissions, IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN), Clearwater, Florida, USA, October 22-25, 2012; 172-175. [8] B. Li, Q. W. Yin, R. Yang, Y. Li, C. Wang. A new cooperative transmission metric in wireless sensor networks to minimize energy consumption per unit transmit distance, IEEE Communication Letters, 2012; 16(5):626-629. [9] R. Srivastava, C.M. Koksal. Energy optimal transmission scheduling in wireless sensor networks, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2010;9(5):1650-1660. [10] S. Sharafkandi, D. H. Du, A. Razavi, A distributed and energy efficient algorithm for data collection in sensor networks, International Conference on Parallel Processing (ICPP), San Diego, CA, USA, September 13-16, 2010; 571-580. [11] H. Jeon, J. Choi, H. Lee, J. Ha. Channel-aware energy efficient transmission strategies for large wireless sensor networks, IEEE Signal Processing Letters, 2010;17(7):643-646. [12] J. Zhou, R. Q. Hu, Y. Qian. Scalable distributed communication architectures to support advanced metering infrastructure in smart grid, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2012;23(9):1632-1642.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 채널 이득(gain)이 기설정된 임계치보다 높은 경우, 각 센서들이 그 센서들 각각의 센싱 데이터를 전송하게 함에 의해 센서 노드들의 에너지 소비를 최소화할 수 있는 무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법을 제공하고자 함이다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법에서,

무선 센서 네트워크를 구성하는 k개의 센서들과 데이터 콜렉터 사이의 데이터 전송에서 최적의 채널 이득 임계치(

)는,

(이하, 수식1)에 의해 획득되며, 상기

는 k번째 센서의 채널이득이고,

는 k번째 센서의 채널이득 평균값,

는

이며, 여기서

는 노이즈 전력, T는 초단위의 시간 슬롯, B는 헤 르츠 단위의 채널 대역폭이고, N은 시간 슬롯의 개수,

는 액티브 모드에서 소비되는 전력, 및 D는 슬롯당 전송해야하는 패킷의 비트수를 나타낸다.

상기

는 k번째 센서에서의 최소 전송 전력이며,

이러한 최소 전송 전력은 상기 T 시간동안 상기 B값의 채널대역폭을 갖는 경우 전송할 수 있는 패킷의 비트수와 상기 D에 기반하여 결정된다.

상기 수식 1은

(이하 수식 2)의 제한 조건을 가지며, 여기서

는 데이터 패킷의 전송 성공확률이며,

는 전송확률의 하단 경계값(lower bound)이고,

는 k번째 센서의 수집 세션의 n 번째 슬롯에서의 채널 이득이다.

상기 수식2에 따라, 상기 채널이득 임계치(

)는

(이하 수식3)의 범위 제한을 갖는다.

상기 수식1에서

는 액티브 모드에서의 전력 소비량이다.

상기 수식 1에서

는 평균적으로 채널 이득이 채널 이득 임계치보다 높아지기까지 요구되는 시간 슬롯의 개수이다.

상기

는 k번째 센서와 데이터 콜렉터 사이의 유클리디안 거리(dk)의 경로손실지수(

) 승에 반비례한다.

상기 획득된, 최적화된 채널 이득 임계치(

)에 기반하여 상기 센서들의 데이터 전송 대기 시간을 조정한다.

상기 최적화된 채널 이득 임계치의 상한 경계값은 상기

값이 증가함에 따라 감소한다.

상기 최적화된 채널 이득 임계치(

)가 감소되면, 상기 센서들의 데이터 전송 대기 시간을 감소시킨다.

본 발명에 제안된 데이터 수집 방법은 기존의 다른 방법보다 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송시 더 적은 에너지를 사용한다. 즉, 데이터 전송까지 센서들이 더 많은 슬롯들을 기다리게 만들어, 채널 이득이 높을 때 센서 노드들의 센싱 데이터를 전송할 더 높은 확률을 갖도록함으로써 평균적으로 더 작은 전력을 소비하게 되는 효과를 갖는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대형-스케일의 무선 센서 네트워크의 토폴로지를 도시한 도면이다.
도 2는 무선 센서 네트워크에서 반복적 데이터 수집 동작을 수행하는 일예를 도시한 도면이다.
도 3은 센서 개수에 따른, 하나의 데이터 세션 내의 모든 센서들의 에너지 소비를 도시한 그래프이다.
도 4는 센서와 데이터 콜렉터 사이의 평균 거리에 따른 하나의 데이터 세션에서 모든 센서들의 에너지 소비를 도시한 그래프이다.
도 5는 활성 모드에서 전력 소비에 따른 하나의 데이터 세션에서 모든 센서들의 에너지 소비를 도시한 그래프이다.
도 6은 센서의 개수가 20개 일 때, 각 콜렉션 세션의 시작이후에 센서들의 데이터 전송을 위한 평균 대기시간을 도시한 그래프이다.

본 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.

본 발명에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 형태를 가질 수 있으므로 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모(large-scale)의 무선 센서 네트워크의 토폴로지를 도시한 도면이며, 도 2는 무선 센서 네트워크에서 반복적 데이터 수집 동작을 수행하는 일예를 도시한 도면이다.

본 발명에서는 대규모 무선 센서 네트워크들에서 센싱 데이터 수집을 위한 반복적인 데이터 전송을 고려하였고, 여기서 무선 센서 노드들은 도 1에 도시된 바와 같이 클러스터 헤드들 중 하나에 연결되고, 클러스터링된다.

각 클러스터는 하나의 데이터 콜렉터(예컨대, 클러스터 헤드) 및 제한된 에너지 공급을 갖는 K개의 무선 센서 노드들로 구성된다. 본 발명에서, 센서 노드들은 콜렉터의 통신 범위 내에 위치되었다고 가정한다. 그리하여 센서 노드들은 콜렉터와 직접적으로 통신할 수 있다. 부가적으로, 각 데이터 콜렉터는 전용 무선 채널을 통해 이웃하는 데이터 콜렉터들과 통신할 수 있고, 그리하여 콜렉터들간의 데이터 전송은 센서 노드들의 데이터 전송을 방해하지 않는다.

시기 적절한 데이터 수집을 위하여, 모든 센서 노드들은 수집 세션마다 콜렉터에 그들의 센싱 데이터를 전송하는 것으로 되어 있다. 보고 시간(reporting time)은 특정의 목적 애플리케이션에 의존한다. 예컨대, 향상된 검침 애플리케이션(Advanced Metering Application)에 대해서 보고 시간은 10초 마다 혹은 수분마다 일 수 있다.

노드로부터의 센싱 데이터의 전송은 단일의 수집 세션 내에 콜렉터에 데이터가 성공적으로 전달되었다면, 성공적이라고 가정된다. 여기서 단일 수집 세션은 도 2에 도시된 바와 같이 N개의 타임 슬롯으로 분할된다. 센서 노드들의 수집 세션들은 서로 비동기적이다.

각 슬롯은 콜렉터가 비컨 패킷을 브로드캐스트하고, 센서가 슬롯 시간 내에 콜렉터에 데이터 패킷을 전송할 수 있도록 충분히 길다. 그래서, 데이터 전송은 시분할 듀플렉스(TDD; Time-Division Duplex) 방법으로 수행된다.

센서 노드들은 제한된 에너지 공급을 가지고 동작하기 때문에, 에너지 보존은 무선 센서 네트워크들의 수명을 결정하는 가장 중요한 요소들 중에 하나이다. 본 발명에서 에너지 절약 메커니즘은 센서 노드들이 액티브/슬립 모드들 사이에서 교대로 머무르도록 한다.

센서 노드들은 그들의 수집 세션의 제1 슬롯에서 웨이크업 하도록 스케줄링되며, 이것은 미리 알려져 있다. 센서 노드들이 데이터 패킷을 콜렉터에 성공적으로 전송하면, 에너지 소비를 최소화시키기 위해 슬립모드로 들어간다.

슬립 모드에서, 센서 노드들은 무선 주파수(RF; Radio Frequency) 전단과 센싱 모듈들과 같은 에너지-소비 컴포넌트들을 끈다(turn-off). 반면에 액티브 모드에서, 노드들은 데이터 콜렉터에 의해 브로드캐스트된 비컨 패킷들을 수신할 준비를 한다. 비컨 패킷을 받으면, 그때의 채널 이득에 따라 데이터 패킷들을 전송 시도한다.

슬립 동작에 더하여, 채널 반전-기반의 전송 전력 할당이 추가적인 에너지 보전을 위해 채택된다. 본 발명에서 블록 페이딩 채널(block fading channel)때문에, 각 슬롯 시간 동안 채널 이득(channel gain)은 일정하게 유지된다고 가정한다. 그 후 콜렉터에 의해 송신된 비컨 패킷들의 측정된 채널 이득은 센서 노드들의 전송 전력을 결정하는데에 이용될 수 있다.

채널 이득이 높을 때, 센서 노드는 더 작은 전송 전력을 이용하여 전송하기 때문에 채널 이득이 충분히 높을 때까지 데이터 전송을 연기할 수 있다. 그러나, 노드는 액티브 모드에서 더 오래 남아있어야 하기 때문에 이러한 연기 결정은 더 많은 에너지 소비를 가져올 수 있다. 이것은 채널 상태(condition)에 따라서 에너지 효율성을 최대화시킬 수 있는 정책(policy)이 존재함을 의미한다.

[제안된 매체 액세스 제어 방식]

본 발명에서 센서 노드들의 에너지 소비를 최소화하기 위해 반복적인 데이터 수집을 위한 채널-인식 데이터 전송을 제안한다.

는 k번째 센서의 수집 세션의 n번째 슬롯에서 k번째 센서에서 데이터 콜렉터에 의해 브로드캐스트되는 비컨 패킷의 채널 이득을 나타낸다.

또한 본 발명에서 TDD 시스템의 채널 상호성에 기인하여, 센서들로부터 데이터 콜렉터로의 업링크 채널 이득은 데이터 콜렉터로부터 센서들로의 다운링크 채널 이득과 동일하다고 가정된다. 또한 데이터 콜렉터에 의해 브로드캐스트되는 비컨 패킷들로부터 다운링크 채널 이득이 측정된다고 가정된다.

'V=

'가 전송 정책 벡터를 나타낸다고 하고, 여기서

는 k번째 센서 노드의 채널 이득 임계치를 나타낸다.

인 경우, k번째 센서 노드는 n번째 슬롯에서 센싱 데이터를 전송한다. 시변 페이딩 및 쉐도잉(Time-varying fading and shadowing) 때문에

는 시변하므로, 본 발명에서 k번째 센서 노드는 시간 슬롯들에 대해 독립적이고 동일한 분포 랜덤 프로세스(independent and identically distributed random process)를 따른다고 가정한다.

블록 페이딩 채널의 가정하에서, 채널 이득은 단위 슬롯 내에서 변화하지 않는다. 본 발명에서 각 센서 노드를 위한 슬롯들에 대한 레일리 페이딩 채널(Rayleigh fading channel)을 고려하며, 그것의 분포는 다음과 같이 주어진다.

수학식 1에서

는 k번째 센서의 평균 채널 이득(mean channel gain)을 말한다. 수신된 신호 강도는 센서와 데이터 콜렉터 사이의 거리에 반비례하기 때문에, 평균 채널 이득은 다음과 같이 주어진다.

여기서,

는 k번째 센서와 데이터 콜렉터 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 말하며, η는 경로 손실 지수를, C는 상수이다. 각 센서에 대한 레일리 페이딩 분포가 주어졌기 때문에, k번째 센서가 N 슬롯들 내에 센싱 데이터를 전송하겠다고 결정할 확률은 다음과 같이 주어진다.

여기서,

는

의 누적분포함수이다.

본 발명에서, 각 센서의 데이터 전송 확률은 대응되는 채널 이득 임계치

에 의존한다는 것이 주목된다.

반복적인 데이터 수집을 위해, 각 센서는 모든 수집 세션에서 D 비트의 사이즈를 갖는 센싱 데이터를 갖는다. T는 초단위의 슬롯 시간을 말하며, B는 헤르츠 단위의 채널 대역폭을 나타낸다. σ는 노이즈 전력을 나타내고,

는 k번째 센서의 전송 전력을 나타낸다. 그 후, k번째 센서 노드에서 슬롯 당 D비트의 비율을 달성하기 위해 요구되는 최소 전송 전력은 다음과 같이 유도된다.

수학식 3에 따르면, k번째 센서 노드의 첫 데이터 전송까지의 슬롯들의 평균 개수,

즉,

의 평균(mean)은 다음과 같이 유도된다.

수학식 5로부터, k번째 센서의 에너지 소비는 다음과 같이 주어진다.

여기서,

는 액티브 모드에서의 전력 소비를 말하며, 수학식 6에 기반하여 V에 대한 최적화 문제로써 데이터 전송 정책을 다음과 같이 공식화한다.

여기서,

는 센서들의 세트이며,

는 센서가 데이터 패킷을 전송하기 시도할 때 전송 성공확률을 말하고,

는 안정적인 데이터 전송을 위해 요구되는 세션 전송 확률의 하단 경계(lower bound)를 나타낸다. 수집 세션들이 서로 비동기적이며, 시간에 대해 균일하게 분포되어 있다는 가정하에서,

는 다음과 같이 주어진다.

수학식 7에서의 제한은 간단하게 다시 다음과 같이 주어진다.

수학식 9에서의 제한은 k번째 센서에 대한 채널 이득 임계치

는

와 연관된다는 것이고, 이것은 N, K,

및 하단 경계 (

)에 의존한다. 만약에 더 안정적인 데이터 전송을 위해 하단 경계(

)가 증가하면, 채널 이득 임계치(

)의 상한 경계가 감소하고, 데이터 전송을 위한 대기 시간(waiting time)이 줄어들게 된다. 이 경우, 센서 노드는 에너지 보존을 목적으로 하는 채널 다이버시티를 이용할 기회가 적어질 수 있다.

N이 충분히 크다는 가정하에(즉,

), 수학식 6에서의 k번째 센서의 에너지 소비는 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.

수학식 10은 k번째 센서의 에너지 소비는 채널 이득 임계치에 매우 크게 의존함을 나타내고 있다. 수학식 10에서 첫번째 텀은 데이터 전송을 위한 에너지 소비의 양에 해당되고, 이는 채널 이득 임계치에 따라 감소한다.

수학식 10에서 두번째 텀은 액티브 모드에서 에너지 소비의 양에 해당되며, 이는 채널 이득 임계치에 따라 증가한다. 채널 이득 임계치가 증가함에 따라, 센서들은 평균적으로 데이터 패킷들을 전송하기 전에 더 많이 기다려야 한다는 것이며, 이는 더 많은 에너지의 소비를 가져온다. 이것은 첫번째 텀과 두번째 텀이 서로 트레이드 오프 관계에 있음을 의미한다.

그러므로, 채널 이득 임계치는 센서 노드들의 전체 에너지 소비를 최소화하기 위해 주의깊게 결정되어야 한다. 명백하게, 수학식 7에서의 문제는 선형 제한들을 갖는 볼록 최적화 문제(convex optimization problem)이다.

더불어, 수학식 9에서 선형 제한(linear contraints,

)를 갖는 K 서브 문제들(subproblems)로 분할될 수 있다. 각 서브 문제에 대한 최적 임계치

는

또는 수학식 6에서 함수의 제1 미분의 루트값으로부터 쉽게 획득될 수 있다.

[성능 평가]

본 발명에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 매트랩을 이용한 수치 시뮬레이션이 수행되었다. 시뮬레이션에서 스마트 계측 시나리오가 고려되었고, 여기서 K 계측 센서들은 데이터 콜렉터 주변에 균일하게 분포되었다. 각 센서는 15분마다 12kbit의 센싱 데이터를 데이터 콜렉터로 전송하였다.(선행기술문헌 [12])

본 발명에 따른 반복적인 데이터 수집에서, 대역폭 B는 10kHz이고, 슬롯 시간 T는 100ms이며, 세션 전달 확률

는 0.99이다. 센싱 데이터 D의 양은 12kbit이며, 하나의 데이터 세션에서의 슬롯의 개수 N은 9000이다. 경로 손실 지수 η는 3.2이며, 노이즈 전력 σ은 10 μW이다. 액티브 모드에서의 전력 소비(

)는 1mW이고, 슬립 모드에서의 전력 소비는 무시하는 것으로 가정하였다. 이러한 비교를 목적으로 두 가지 휴리스틱(heuristic) 데이터 수집 방법이 다음과 같이 고려되었다.

- 랜덤 방법 : 수집 세션 내에 각 센서가 데이터 패킷을 전송할 때까지 특정 확률을 갖고 데이터 패킷을 전송하는 것을 시도한다. 확률은

으로 설정되며, 이는 K 노드를 갖는 슬롯형 ALOHA 네트워크들에 대한 최적 채널 액세스 확률이다.

- 순차적 방법 : 각 세션에서, 센서 노드들은 제1 슬롯에서 그들의 패킷을 전송하도록 스케쥴링된다. 센서들이 액티브 모드에 있을 때 시간 듀레이션은 최소화된다.

두 가지 휴리스틱 방법에 대해서, 센서 노드들은 제안된 방법에서 수행된 바와 같이 채널 이득에 반비례하는 전송 전력을 이용한다. 부가적으로 선행기술문헌 [11]에서 기술된 TBMA 방식 또한 비교를 위해 또한 고려될 수 있다. TBMA 방식은 센서 노드들로 하여금 그들의 채널 이득이 데이터 콜렉터에 의해 결정된 임계치보다 높은 경우에 데이터 패킷들을 전송하도록 할 수 있다.

시뮬레이션에서, TBMA의 임계치는 평균적인 의미에서 각 슬롯에서 하나의 센서 노드가 데이터 패킷을 정확히 전달하도록 설정된다.

도 3은 센서 개수에 따른, 하나의 데이터 세션 내의 모든 센서들의 에너지 소비를 도시한 그래프이다.

도 3은 센서 노드들의 전송 범위가 20m일 때, 센서 노드들의 개수에 따라서 하나의 데이터 세션에서 성공적으로 수집된 센싱 데이터 당 에너지 소비를 도시한다. 도 3은 제안된 데이터 수집 방법이 다른 방법보다 훨씬 적은 에너지를 사용함을 보여준다. 반면에 제안된 방법은 다른 방법들에 비하여 데이터 전송까지 센서들이 더 많은 슬롯들을 기다리게 만든다. 센서 노드들은 채널 이득이 높을 때 센서 노드들의 센싱 데이터를 전송할 더 높은 확률을 갖기 때문에 평균적으로 더 작은 전력을 소비한다. 센서들의 수가 증가함에 따라 TBMA의 에너지 소비는 감소한다. 이것은 센서들의 수에 대해서 TBMA의 임계치가 증가하기 때문이고, 센서들이 에너지 보존을 위해 더 작은 전송 전력을 사용하기 때문이다.

도 4는 센서와 데이터 콜렉터 사이의 평균 거리에 따른 하나의 데이터 세션에서 모든 센서들의 에너지 소비를 도시한 그래프이다.

도 4는 센서의 수가 20개일 때, 센서와 데이터 콜렉터 사이의 평균 거리에 따라서 모든 성공적으로 수집된 데이터에 대한 에너지 소비를 도시한다. 콜렉터와 센서들 사이의 채널 이득이 감소하기 때문에 센서와 데이터 콜렉터 사이의 거리가 증가함에 따라, 모든 방법의 에너지 소비는 급격히 증가한다. 도 4는 전체 거리 범위에서의 에너지 보존의 관점에서 제안된 데이터 수집 방법이 다른 방법들의 성능을 능가하는 것을 보여주고 있다.

도 5는 활성 모드에서 전력 소비에 따른 하나의 데이터 세션에서 모든 센서들의 에너지 소비를 도시한 그래프이다.

도 5는 센서들의 개수 K가 20이고, 이들의 전송 범위가 5m일 때, 액티브 모드에서 센서 노드들의 전력 소비에 대한, 모든 성공적으로 수집된 데이터들에 대한 에너지 소비를 보여준다. 액티브 모드에서의 센서 노드들의 전력 소비가 증가함에 따라, 모든 방법들의 비트 당 에너지 소비가 증가하지만, 순차적 방법의 액티브 모드 듀레이션은 짧기 때문에 순차적 방법의 에너지 소비는 변화하지 않고, 그래서, 전송 전력이 더 우세하다.

도 6은 센서의 개수가 20개 일 때, 각 콜렉션 세션의 시작이후에 센서들의 데이터 전송을 위한 평균 대기시간을 도시한 그래프이다.

센서들의 개수 K가 20일 때 각 수집 세션의 시작 이후 센서들의 데이터 전송을 위한 평균 대기 시간을 보여준다. 액티브 모드에서의 전력 소비가 증가함에 따라 데이터 전송을 위한 대기 시간은 더 줄어드는데, 이는 액티브 모드에서 에너지 소비를 감소시키기 위해 센서 노드들이 데이터 전송에 더 적은 시간을 대기하기 때문이다. 경로 손실 지수와 센서 및 데이터 콜렉터 사이의 거리가 증가함에 따라 대기 시간 또한 증가하는데, 이는 센서 노드들의 센싱 데이터를 더 적은 전송 전력으로 전송하기 위해 센서 노드들이 더 높은 채널 이득을 위해 더 오랜 시간을 대기하기 때문이다. 만약에 센서 노드들이 더 높은 전송 전력을 이용해야 한다면, 시간에 따른 채널 다이버시티를 이용함에 의해 데이터 전송에 있어 에너지 소비를 최소화하기 위해 센서 노드들은 더 긴 시간을 대기한다. 한편, TBMA의 대기 시간은 경로 손실 지수와 거리가 상이하더라도 변화하지 않는데, 이는 TBMA는 각 슬롯에서 하나의 센서 노드만 전송하게 하며, 대기 시간은 채널 상태(condition)보다는 센서들의 수에만 의존하기 때문이다.

[결론]

본 발명에서는 무선 센서 네트워크들에서 센서 노드들과 데이터 콜렉터 사이의 채널 이득을 이용하는 에너지 효율적인 반복적 센싱 데이터 수집에 대해 설명하였다. 본 발명에서는 채널 이득 임계치-기반의 전송 정책을 제안하고 있으며, 이 것은 데이터 세션 내에서 에너지 소비를 최소화하기 위해 채널 이득이 임계치보다 큰 경우에만 각 센서에서 데이터 패킷을 데이터 콜렉터로 전송하게 한다. 수치 시뮬레이션은 제안된 본 발명의 방법이 다른 방법에 비하여 에너지 소비를 상당히 감소시킴을 보여준다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

1. 무선 센서 네트워크를 구성하는 k개의 센서들과 데이터 콜렉터 사이의 데이터 전송에서 최적의 채널 이득 임계치(

   

   )는,
   

   

   (이하, 수식1)에 의해 획득되며,
   상기

   

   는 k번째 센서의 채널이득이고,

   

   는 k번째 센서의 채널이득 평균값,

   

   는

   

   이며, 여기서

   

   는 노이즈 전력, T는 초단위의 시간 슬롯, B는 헤 르츠 단위의 채널 대역폭이고, N은 시간 슬롯의 개수,

   

   는 액티브 모드에서 소비되는 전력, 및 D는 슬롯당 전송해야하는 패킷의 비트수를 나타내는,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기

   

   는 k번째 센서에서의 최소 전송 전력이며,
   이러한 최소 전송 전력은 상기 T 시간동안 상기 B값의 채널대역폭을 갖는 경우 전송할 수 있는 패킷의 비트수와 상기 D에 기반하여 결정되는,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 수식 1은

   

   (이하 수식 2)의 제한 조건을 가지며, 여기서

   

   는 데이터 패킷의 전송 성공확률이며,

   

   는 전송확률의 하단 경계값(lower bound)이고,

   

   는 k번째 센서의 수집 세션의 n 번째 슬롯에서의 채널 이득인,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 수식2에 따라, 상기 채널이득 임계치(

   

   )는

   

   (이하 수식3)의 범위 제한을 갖는,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 수식1에서

   

   는 액티브 모드에서의 전력 소비량인,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 수식 1에서

   

   는 평균적으로 채널 이득이 채널 이득 임계치보다 높아지기까지 요구되는 시간 슬롯의 개수인,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기

   

   는 k번째 센서와 데이터 콜렉터 사이의 유클리디안 거리(dk)의 경로손실지수(

   

   ) 승에 반비례하는,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 획득된, 최적화된 채널 이득 임계치(

   

   )에 기반하여 상기 센서들의 데이터 전송 대기 시간을 조정하는,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 최적화된 채널 이득 임계치의 상한 경계값은 상기

   

   값이 증가함에 따라 감소하는,
   무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 최적화된 채널 이득 임계치(

    

    )가 감소되면, 상기 센서들의 데이터 전송 대기 시간을 감소시키는,
    무선 센서 네트워크에서의 에너지 절감형 반복적 센싱 데이터 수집 방법.

Images