04040404

ⅠⅠⅠⅠ

기초기초기초기초

ⅠⅠⅠⅠ

012012012012

게게게게

이이이이

트트트트

웨웨웨웨

이이이이

구구구구

현현현현

연연연연

구구구구

자자자자

동동동동

인인인인

지지지지

형형형형

uuuu

센센센센

서서서서

네네네네

트트트트

워워워워

크크크크

2222000000006666․․․․6666

경경경경

북북북북

대대대대

학학학학

교교교교

기초기술연구과제기초기술연구과제기초기술연구과제기초기술연구과제ITITITIT

기초기초기초기초04- -01204- -01204- -01204- -012

자동인지형 센서 네트워크자동인지형 센서 네트워크자동인지형 센서 네트워크자동인지형 센서 네트워크u-u-u-u-게이트웨이 구현 연구게이트웨이 구현 연구게이트웨이 구현 연구게이트웨이 구현 연구((((Implementation of A u-Sensor Network

Gateway with Self-awareness)

2006. 6.2006. 6.2006. 6.2006. 6.

주 관 연주 관 연주 관 연주 관 연구 기구 기구 기구 기관관관관 :::: 경북대학교경북대학교경북대학교경북대학교

정보통신부정보통신부정보통신부정보통신부MINISTRY OF INFORMATION AND COMMUNICATIONMINISTRY OF INFORMATION AND COMMUNICATIONMINISTRY OF INFORMATION AND COMMUNICATIONMINISTRY OF INFORMATION AND COMMUNICATION

REPUBRIC OF KOREAREPUBRIC OF KOREAREPUBRIC OF KOREAREPUBRIC OF KOREA

기초기술연구과제기초기술연구과제기초기술연구과제기초기술연구과제ITITITIT

기초기초기초기초04- -01204- -01204- -01204- -012

자동인지형 센서 네트워크자동인지형 센서 네트워크자동인지형 센서 네트워크자동인지형 센서 네트워크u-u-u-u-게이트웨이 구현 연구게이트웨이 구현 연구게이트웨이 구현 연구게이트웨이 구현 연구

((((Implementation of A u-Sensor NetworkGateway with Self-awareness)

2006. 6.2006. 6.2006. 6.2006. 6.

주 관 연주 관 연주 관 연주 관 연구 기구 기구 기구 기관관관관 :::: 경북대학교경북대학교경북대학교경북대학교

연구책임자 한 기 준연구책임자 한 기 준연구책임자 한 기 준연구책임자 한 기 준::::

제 출 문제 출 문제 출 문제 출 문

정보통신부 장관정보통신부 장관정보통신부 장관정보통신부 장관 귀하

본 보고서를 『『『『자동인지형 센서 네트워크 게이트u-

웨이 구현 연구』』』』의 연구결과보고서로 제출합니다.

2006. 6.

연구 기관 경북대학교:

연구책임자 한기준:

참여연구원 김경준외 명: 10

- 1 -

요 약 문요 약 문요 약 문요 약 문

제목제목제목제목1. :1. :1. :1. : 자동인지형 센서 네트워크 게이트웨이 구현 연구u-

연구의 목적 및 중요성연구의 목적 및 중요성연구의 목적 및 중요성연구의 목적 및 중요성2.2.2.2.

모든 미디어로 초고속망을 수백만 명이 동시에 이용이 가능하고 스트레스◈

없는 유연한 통신 환경을 실현하는 유비쿼터스 유비쿼터스 센서 네트워크

의 모습을 갖추기 위한 필수 기초 연구이다.

다양한 형태의 유비쿼터스 컴퓨팅 노드의 상호 연동이 가능한 u-Gateway◈

기술을 중점적으로 연구 개발하였다.

환경 인지 기능 개체 간 통신 기능 상황 인지 정보처리 능력 등이 부가될, ,◈

것으로 보여 유비쿼터스 센서 네트워크의 역할이 보다 확대될 전망이다.

연구목표 센서 네트워킹 환경을 실현하기 위한 적응형 자동인지 네: u- uT◈

트워크 접속 기술 개발을 목표로 하였다. 저전력 상황인지 및 를 제공하, QoS

는 적응형 자동인지 센서 네트워크의 매체 접근 및 라우팅 프로토콜을 설계u-

하였으며 최종적으로 유비쿼터스 컴퓨팅과 센서 네트워크 연동을 위한 적응형

자동인지 센서 네트워크 게이트웨이 시제품을 개발하였다u- .

- 2 -

연구의 구성 및 범위연구의 구성 및 범위연구의 구성 및 범위연구의 구성 및 범위3.3.3.3.

연 구 개 발 내 용 연 구 개 발 범 위

◈ 적응형 자동인지 센서u-

네트워크 관련 기술 연구

◈ 유비쿼터스 컴퓨팅 및 센서 네트워크 기술 분석

◈ 센서 네트워크 시스템 및 프로토콜 스택 연구

◈ 센서 네트워크 전력 관리 기술 연구

◈ 적응형 자동인지 센서u-

네트워크 매체 접근 기술 개

발

◈ 센서 네트워크에서 제공을 위한QoS IEEE

기술 분석802.15.3, 802.15.4

센서 네트워크의◈ 매체접근제어 프로토콜 저전(

력 보장 설계, QoS )

◈ 적응형 자동인지 센서u-

네트워크 라우팅 기술 개발

◈ 센서 네트워크 자동 망 구성 기술 연구 및 설계

요구 사항 도출

분산 이동 망 적응 자동 관리 알고리즘 성능평가/◈

◈ 센서 네트워크 라우팅 프로토콜 저전력 상황인지( ,

및 라우팅 설계QoS )

◈ 적응형 자동인지 센서u-

네트워크 게이트웨이 개발

유비쿼터스 컴퓨팅과 센서 네트워크 연동 모델 수◈

립

유비쿼터스 컴퓨팅과 센서 네트워크 연동 파라메터◈

도출

센서 네트워크 구조 설계u- Gateway◈

센서 네트워크 시제품 구현 및 시험u- Gateway◈

연구내용 및 결과연구내용 및 결과연구내용 및 결과연구내용 및 결과4.4.4.4.

센서 네트워크 게이트웨이 시제품u-◈

저◈ 전력 상황인지 및 를 제공하는, QoS 적응형 자동인지 센서 네트워크의u-

매체 접근 및 라우팅 프로토콜 소스 코드

프로토콜 검증 소프트웨어 소스 및 성능평가 시뮬레이션 프로그램◈

급 국외전문학술지 논문 편 및 국제학술회의 논문 편 게재SCI 12 10◈

정책적 활용내용정책적 활용내용정책적 활용내용정책적 활용내용5.5.5.5.

향후 전자태그 센서 기술의 발전에 따라 시장에서의 적용이 확산되면서 소( )◈

형화 지능화 저가화가 실현되면서 물류 유통분야 및 환경 재해예방 의료관, , , , ,

- 3 -

리 식품 관리 생산공정 교통카드 도서관리 물품 관리 분야등 실생활에서의, , , , ,

활용이 가능하다.

기대효과기대효과기대효과기대효과6.6.6.6.

센서 네트워크 구축은 유비쿼터스 사회를 구현하는 핵심요소이며 이를u-◈

통해 디지털 홈네트워크의 구현 등 실생활에서의 응용이 가능하므로 풍요로운

삶을 제공하는 원천이 될 수 있다.

지능형 초소형 네트워크 단말로 발전되어 개체간 통신기능을 갖춘 지능형◈

센서 네트워크로 발전하는데 기여한다u- .

◈ 이미 구축된 초고속 인터넷 인프라와의 연계를 고려한 일관성 있는 추진

체계를 통해 정보통신 산업의 재도약을 도모할 수 있다는 점에서 국가 경쟁력

제고에 기여할 수 있다.

- 4 -

SUMMARYSUMMARYSUMMARYSUMMARY

1. Title :1. Title :1. Title :1. Title : Implementation of A u-Sensor Network Gateway with

Self-awareness

2. Objective and Importance of Research2. Objective and Importance of Research2. Objective and Importance of Research2. Objective and Importance of Research

This research aims at developing a ubiquitous network access technology

which can provide power efficiency, self awareness, QoS capability multicast

technology to finally implement a u-sensor gateway prototype.

3. Contents and Scope of the Research3. Contents and Scope of the Research3. Contents and Scope of the Research3. Contents and Scope of the Research

In this research, we studied key technology issues concerned with

developing access protocols of the ubiquitous sensor network for

implementing a u-sensor gateway prototype.

First, we concentrated on studying network issues for design of ubiquitous

sensor network protocols prototype including medium access control,

automatic topology configuration, and routing protocols.

Then, we implemented a u-sensor gateway prototype which performs

efficient interconnection between ubiquitous sensor network and Internet via

wired or wireless medium. The prototype is tested to verify its performance

via simulations.

- 5 -

4. Research Results4. Research Results4. Research Results4. Research Results

- A prototype of ubiquitous sensor network gateway for various

applications including intelligent home network

- Source code of protocol simulator

- Performance evaluation results

- 22 papers (including 12 SCI papers and 10 international conference

papers)

5. Policy Suggestions for Practical Use5. Policy Suggestions for Practical Use5. Policy Suggestions for Practical Use5. Policy Suggestions for Practical Use

We expect that our study will be best utilized for development of key

technologies for ubiquitous sensor networks to cope with a huge maket

demand in the near future.

6. Expectations6. Expectations6. Expectations6. Expectations

It is expected that this research will contribute to building a model of the

ubiquitous sensor network protocol for various applications based on

wireless sensors and to making a road map for planning technology

development of u-sensor network service in IT industry.

- 6 -

목 차목 차목 차목 차

제 장 서 론제 장 서 론제 장 서 론제 장 서 론1 .............................................................................................................1 .............................................................................................................1 .............................................................................................................1 .............................................................................................................

제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향2 ..................................................2 ..................................................2 ..................................................2 ..................................................

제 절1 국외기술동향............................................................................................

제 절2 국제표준화동향 ....................................................................................

제 절3 국내기술동향.............................................................................................

제 절4 시장전망....................................................................................................

제 장제 장제 장제 장3333 주요기술현황주요기술현황주요기술현황주요기술현황 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................

제 절1 자동망관리기술......................................................................................

제 절 저전력 기술2 MAC ...................................................................................

제 절 저전력 라우팅 기술3 .................................................................................

제 장 센서 게이트웨이 프로토콜제 장 센서 게이트웨이 프로토콜제 장 센서 게이트웨이 프로토콜제 장 센서 게이트웨이 프로토콜4 u- ................................................................4 u- ................................................................4 u- ................................................................4 u- ................................................................

제 절1 자동 망 관리 프로토콜 .........................................................................

제 절 보장형 프로토콜2 QoS PAN MAC .....................................................

제 절 저전력 라우팅 프로토콜3 .......................................................................

제 장 프로토콜 성능 분석제 장 프로토콜 성능 분석제 장 프로토콜 성능 분석제 장 프로토콜 성능 분석5 ...................................................................................5 ...................................................................................5 ...................................................................................5 ...................................................................................

제 절 수학적 분석1 .............................................................................................

제 절2 시뮬레이션.................................................................................................

제 장제 장제 장제 장6666 게이트웨이 구현 및 테스트게이트웨이 구현 및 테스트게이트웨이 구현 및 테스트게이트웨이 구현 및 테스트........................................................................................................................................................................................................................................................................

제 절 구현1 ..........................................................................................................

제 절 시제품 테스트2 ........................................................................................

제 장 결론제 장 결론제 장 결론제 장 결론7 ...............................................................................................................7 ...............................................................................................................7 ...............................................................................................................7 ...............................................................................................................

참 고 문 헌참 고 문 헌참 고 문 헌참 고 문 헌 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................

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ContentsContentsContentsContents

Chapter 1. Introduction ...........................................................................................Chapter 1. Introduction ...........................................................................................Chapter 1. Introduction ...........................................................................................Chapter 1. Introduction ...........................................................................................

Chapter 2. Ubiquitous Sensor Network Technology Trend ........................Chapter 2. Ubiquitous Sensor Network Technology Trend ........................Chapter 2. Ubiquitous Sensor Network Technology Trend ........................Chapter 2. Ubiquitous Sensor Network Technology Trend ........................

Section 1 Oversea Trend ......................................................................................

Section 2 International Standard Status.............................................................

Section 3 Domestic Status ...................................................................................

Section 4 Market Prospect .................................................................

Chapter 3. State of Key Technologies ...............................................................Chapter 3. State of Key Technologies ...............................................................Chapter 3. State of Key Technologies ...............................................................Chapter 3. State of Key Technologies ...............................................................

Section 1 Automatic Network Management ..................................................

Section 2 Low Power MAC ...............................................................................

Section 3 Low Power Routing ..........................................................................

Chapter 4 u-sensor Gateway Protocols .............................................................Chapter 4 u-sensor Gateway Protocols .............................................................Chapter 4 u-sensor Gateway Protocols .............................................................Chapter 4 u-sensor Gateway Protocols .............................................................

Section 1 Automatic Network Management Protocol..................................

Section 2 QoS Guaranteeing PAN MAC Protocol ......................................

Section 3 Low Power Routing Protocol .........................................................

Chapter 5 Performance Evaluation of Protocol ..............................................Chapter 5 Performance Evaluation of Protocol ..............................................Chapter 5 Performance Evaluation of Protocol ..............................................Chapter 5 Performance Evaluation of Protocol ..............................................

Section 1 Mathematical Analysis ......................................................................

Section 2 Simulation ............................................................................................

Chapter 6 Gateway Implementation and Test .............................................Chapter 6 Gateway Implementation and Test .............................................Chapter 6 Gateway Implementation and Test .............................................Chapter 6 Gateway Implementation and Test .............................................

Section 1 Implementaion ....................................................................................

Section 2 Prototype Test......................................................................................

Chapter 7 Conclusions..............................................................................................Chapter 7 Conclusions..............................................................................................Chapter 7 Conclusions..............................................................................................Chapter 7 Conclusions..............................................................................................

Reference.......................................................................................................................Reference.......................................................................................................................Reference.......................................................................................................................Reference.......................................................................................................................

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표 목 차표 목 차표 목 차표 목 차

표 표준화 프로젝트 진행 상황2.1 .................................................................

표 시뮬레이션 파라미터5.1 .............................................................................

표 열의 구성도6.1 BYTE .................................................................................

표 패킷 구성 및 설명6.2 .................................................................................

표 클래스의 역할과 중요 메소드6.3 .............................................................

23

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그 림 목 차그 림 목 차그 림 목 차그 림 목 차

그림 유비쿼터스 네트워크 구성도1.1 .............................................................

그림 센서 네트워크 프로젝트2.1 u- ...............................................................

그림 유비쿼터스 컴퓨팅 분야별 기술발전 방향2.2 ..................................

그림 센서 네트워크 구성도3.1 ........................................................................

그림 의 프레임 구조3.2 SMAC ........................................................................

그림 의 데이터 전송 절차3.3 S-MAC .............................................................

그림 상태천이도4.1 ...............................................................................................

그림 고정 싱크 및 이동 싱크를 가진 네트워크 토폴로지4.2 .................

그림 전체 상태 천이도4.3 ...............................................................................

그림 토플로지 형성 과정4.4 ...........................................................................

그림 기반의 센서 네트워크 토폴로지4.5 PNC ..........................................

그림 구조4.6 MAC superframe .....................................................................

그림 제안하는 스케줄링 기법4.7 ...................................................................

그림 채널 타임 할당 과정4.8 .........................................................................

그림 무선 센서 네트워크에서의 가상 웨이브 라인4.9 ............................

그림 네트워크 초기화4.10 ................................................................................

그림 네트워크 단계4.11 ....................................................................................

그림 예측 가능한 액티브 슬립 구간4.12 - ......................................................

그림 개의 를 가지는 큐잉모델5.1 K QoS M/M/1 .....................................

그림 채널 이용률5.2 (Channel Utilization) ...............................................

그림 평균 잔여 서비스 시간5.3 (E[R]).........................................................

그림 시뮬레이션에서 사용된 네트워크의 예5.4 .......................................

그림 평균 에너지 소비5.5 .............................................................................

그림 쿼리 전송율5.6 ..............................................................................................

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그림 네트워크 지속시간5.7 (Network lifetime)...........................................

그림 배치한 노드 수 대비 활성 노드 수의 비율5.8 ..............................

그림 에너지 소모량5.9 .................................................................................

그림 평균 충돌 발생 횟수5.10 .....................................................................

그림 평균 패킷 큐잉 지연시간5.11 .............................................................

그림 총 에너지 소모량5.12 ...........................................................................

그림 데이터 처리율5.13 .................................................................................

그림 라운드당 남은 노드 수5.14 .................................................................

그림 라운드당 평균 소비된 에너지5.15 .....................................................

그림 센서 노드와 무선센서 네트워크의 구조6.1 ...................................

그림 센서 노드와 싱크간의 데이터 전송6.2 ...........................................

그림 구성도6.3 device class .....................................................................

그림 클래스 구조도6.4 .................................................................................

그림 시제품 테스트 구성도6.5 ...................................................................

그림 테스트 화면6.6 ...................................................................................

그림 테스트 출력 샘플6.7 .............................................................................

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제 장 서 론제 장 서 론제 장 서 론제 장 서 론1111

최근에 유비쿼터스 라는 말이 신문과 방송에 자주 등장 우리의 생` (Ubiquitous)' ,

활과 밀접한 관계를 맺고 있다 유비쿼터스란 사용자가 네트워크나 컴퓨터를. ` '

의식하지 않고 시간과 장소에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정

보통신 환경을 말하며 라틴어로 언제 어디서나 존재한다는 뜻이다 년 미, ` ' . 1988

국의 사무용 복사기 제조회사인 제록스의 마크 데이비드 와이저(Mark D.

가 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 용어를 사용하면서 처음 등장하Weiser, 1952~1999) ` '

였다.

노트북 컴퓨터나 의 보급 광대역통신이나 무선 의 보급으로 그런 환경PDA , LAN

에 가까이 가고 있는 것은 분명하다 그러나 본래의 유비쿼터스는 여기서 더 나.

아가 휴대할 수 있어 언제 어디서나 쓸 수 있는 착용식 컴퓨터(wearable

는 물론 몸에 지니지 않아도 어떤 공간에 갖가지 컴퓨터를 집어넣어computer) ,

그것들이 서로 동작함으로써 사용자가 의식하지 못하는 사이에 컴퓨터를 쓸 수

있는 환경을 가리킨다.

게임 비즈니스의 세계에서도 이러한 꿈의 유비쿼터스 시대로의 여행이 숨가쁘게

진행되고 있다 에서 마이크로소프트가 발표한 는 와 모바. E3 `Live Anywhere' PC

일 엑스박스 이 상호 호환되는 비전을 제시함으로써 이 기나긴 여행의, (XBOX)360

포문을 열었다 그리고 우리나라의 모바일게임 비즈니스에도 이미 이러한 유비. ,

쿼터스 시대의 개막을 예고하는 세계최초의 사건들이 조용히 일어나고 있다.

모바일 아이템숍은 온라인게임의 아이템을 모바일로 쉽고 저렴하게 구매할 수

있도록 함으로써 유무선 연동 비즈니스의 성공 시대를 시작했다 무료로 서비스.

되는 온라인게임에 월정액 방식의 유료화 효과를 가져오며 부분 유료화 모델의

온라인게임에 새로운 비즈니스 기회를 열어주었다.

- 12 -

한편 사물에 전자태그 를 부착하여 사물, (RFID, Radio Frequency Identification)

의 정보를 확인하고 주변 상황정보를 감지하는 전자태그 및 센서 기술이 등장하

였는데 이러한 기술은 정보의 실시간 처리 네트워크화의 특성으로 바코드가 사,

용되고 있는 유통 및 물품관리 뿐만 아니라 환경관리 등에도 혁security, safety,

신을 일으킬 것으로 전망된다 이는 정보화가 이제까지 사람 중심 에서. (anyone)

사물중심 으로 그 지평을 확대하는 전기가 될 것으로 전망된다 이에(anything) .

따라 미국 일본 등 선진국에서는 수년전부터 다양한 프로젝트를 통하여 전자태,

그와 등의 기술개발과 관련 서비스의 보급 등을 위해 적극적으로 지원하Sensor

고 있다.

인터넷

게이트웨이

유비쿼터스컴퓨팅노드

그림 유비쿼터스 네트워크 구성도1.1

개념은 필요한 모든 것 곳 에 전자태그를 부USN(Ubiquitous Sensor Network) ( )

착하고 이를 통하여 기본적인 사물의 인식정보 는 물(Ubiquitous), (Identification)

론 주변의 환경정보 온도 습도 오염정보 균열정보 등 까지 탐지하여 이( , , , ) (Sensor),

를 실시간으로 네트워크에 연결하고 그 정보를 관리하는 것을 의미하며,

궁극적으로는 모든 사물에 및 기능을 부여(Network) computing communication

하여 통신이 가능한 환경을 구현하기 위한 것이다anytime, anywhere, anything .

- 13 -

유비쿼터스 네트워크는 모든 미디어로 초고속망을 수백만 명이 동시에 이용이

가능하고 스트레스 없는 유연한 통신 환경을 실현하는 유비쿼터스 광대역 망이

어야 하며 일상생활 속의 기계가 커뮤니케이션 가능하도록 정보를 수집 및 관리

할 수 있는 유비쿼터스 센서 네트워크의 모습을 갖추어야 하므로 이에 대한 연

구가 절실하다고 할 수 있다.

세계 각국의 기업은 앞으로 다가올 유비쿼터스 혁명에 대비하고 이를 주도하고

자 대학이나 연구소와 연계하여 앞 다투어 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 연구 및 애

플리케이션 개발에 힘쓰고 있다 또한 미국을 비롯한 여러 국가들도 유비쿼터스.

컴퓨팅의 중요성을 인식하고 국가 차원에서 관련 기술 개발에 앞장서고 있다.

우리도 초고속 광대역 통신망과 차세대 모바일 무선 초소형 칩과 센서 기, LAN,

술들을 기반으로 하여 다양한 서비스와 애플리케이션을 제공하는 플랫폼 개발u

을 서둘러야 할 시점이다.

이러한 관점에서 컴퓨팅 속도 통신 대역폭 크기 형태 전력 소비 등 다양한 형, , , ,

태의 유비쿼터스 컴퓨팅 노드의 상호 연동이 가능한 기술 연구는 매u-Gateway

우 중요하다고 할 수 있으며 아직 국내에서는 본격적으로 시도된 바가 없는데

본 과제에서는 이를 중점적으로 연구 개발하였다 한편 유비쿼터스 컴퓨팅 노. ,

드는 동적인 토폴로지 변화로 노드들의 이동은 예측할 수 없는 시간에 임의의

방향과 속도로 움직이고 전형적인 다중 홉 특성을 가지므로 지능형 분산 이동

망 구성 및 관리 기술 기술 라우팅 기술이 필수적으로 요구되는데 이에, MAC ,

대한 연구는 아직 본격적으로 다루어지지 않았으며 본 과제에서 중점적으로 연

구하였다.

- 14 -

제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향제 장 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 동향2222

본 연구에서는 먼저 유비쿼터스 컴퓨팅의 국내외 흐름을 파악하고 유비쿼터스

환경 구축의 근간을 이루는 센서 네트워크 시스템의 구조와 요구사항들을 기술

문서와 연구 연구를 통하여 정밀 분석하였다 이를 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅 및.

센서 네트워크 기술에 대한 연구 및 튜토리얼 문서를 통하여 전반적인 분석과

개념을 파악하고 센서 네트워크를 통한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실현하기 위,

한 인터워킹 기술 습득을 위해 게이트웨이 기술 분석 및 유무선 연동을 위한 기

술을 연구 조사하였다. 이 장에서는 의 국내외 기술 동향과 국제 표준화USN

동향을 분석한다.

제 절 국외 기술 동향1

미국은 전자태그를 이용한 상품관리를 위하여 를 중심으로 북미지역코드관MIT

리기관 국방성 업체등의 협력을 통해 센(UCC, Uniform Code Council), , Auto-ID

터를 설립 년 하여 기술개발 및 상용화를 적극 추진하고 있으며 유럽 의(1998 ) (EC)

경우 년에 시작된 정보화사회기술계획, 2001 (IST, Information Society

의 일환으로 사라지는 컴퓨팅 계획Technologies research program) "g

일상 사물에 전자태그를 부착하여 사물간(Disappearing Computing Initiative :

의 지능적이고 자율적인 감지와 통신이 가능한 환경을 구축 연구를 통해 관련)"

기술을 개발 중이다. 미국은 를 중심으로 전자태그를 이용한 상품관리를 위MIT

하여 북미지역 코드 관리 기관 국방성 업체 등이 협력하여 센터(UCC), , Auto-ID

를 설립 년 하여 기술개발 및 상용화를 추진하고 있다(1998 ) .

- 15 -

현재 전자태그는 가격이 비교적 고가로 인해 생산공정 고가물품등, Warehouse,

에 주로 사용 중에 있다 도입 현황을 살펴 보면 생산공정 분야에서 전체 생산.

공정 자동화에 활발히 도입 사용 중인데 멕시코 및 캐나다 온타리오 공장Ford (

의 조립 공정 캘리포니아 공장의 공정 제), Seagate ( HDD ), Siemens (Contactor

조 공정 중국 공장의 생산 공정 이 있다 물류 분야에서는 제), Dell Computer ( ) .

조업체의 등에 도입 사용 중인데 조지아나주 공장의 선적 파Warehouse P&G (

트 독일 의 물류 창고 의 물류), Wella ( Frankfurt ), Grundig (Vienna-Meidling TV

창고 가 있다 유통업체 분야에서는 적용 가능성을 타진하기 위한) . RFID Pilot

이 진행되고 있다Program .

인텔 등 미국기업에서는 고도의 이용 가능한 컴퓨팅 서AT&T, IBM, Accenture,

비스 전략을 기반으로 글로벌 를 수행하기 위한 컴퓨팅 환경 등의 제e-Business

공 스스로 알아서 인간을 대신하는 자율 컴퓨팅 유비쿼터스형 비즈니스 아키텍, ,

처 개발 기계와 로봇에 탑재 가능한 프로세서 개발 등 유비쿼터스 컴퓨팅 환경,

구축에 중점을 두고 연구개발을 추진하고 있다.

최근 년 내에 컴퓨터 그 자체보다 컴퓨터가 연결된 네트워크가 진짜 컴퓨터라10

는 선마이크로시스템 이하 선 의 개념은 유비쿼터스 컴퓨팅과 공통적인 면이 있( )

다 한번 프로그래밍하면 모든 환경에서 동작한다는 개념으로 개발된 선의 자바.

는 차세대 휴대전화에 탑재하기 위해 차세대 휴대전화용의 규격인인 MIDP NG

의 규격화를 검토하고 있다.

한편 전자기기들을 서로 연동하여 분산 동작하게 하는 시스템인 지니 는 대(Jini)

형 컴퓨터에서부터 전자렌지 디지털 카메라 스마트카드 등의 모든 정보기TV, , ,

기가 지니 환경에서 칩만 내장하면 네트워크 접속되는 서비스를 제공할 수 있다.

마이크로소프트 이하 는 기존의 소프트웨어 판매의 비즈니스 모델에서 자사( MS)

의 기술 및 제품을 인터넷을 전제로 한 웹으로 제공하는 비즈니스 모델로 전환

- 16 -

하는 노력을 하고 있다 구상을 기반으로 하여 사용자가 장치나 응용에 무. NET

관하게 인터넷상에서 자신의 데이터에 접근하거나 응용이나 서비스를 이용할 수,

있는 웹서비스를 실현하는 플랫폼의 코드명은 이다 의 홈네트워HailStrom . MS

킹인 는 인터넷 프로토콜을 사용하여 나 여러UPnP(Universal Plug and Play) PC

가지 전자기기들을 네트워크 상에서 서로 통신하게 하는 기술이다 윈도우즈. XP

를 탑재한 를 사용하여 컴퓨터상의 어떠한 설정도 없이 가정 내에 있는 모든PC

기기가 자동으로 서로 인식하여 통신하게 하는 것이다.

의 퍼베이시브 컴퓨팅 은 네트워크 상에 연결된 무수IBM (pervasive computing)

한 기기를 어디서나 언제라도 네트워크에 접근하여 비즈니스까지 행할 수 있, e-

는 환경을 의미한다 은 퍼베이시브 컴퓨팅을 실현하기 위해 서버시스템 미. IBM ,

들웨어 등의 기반 제품의 제공과 장치 소프트웨어 반도체 등의 내장형 요소 기,

술의 개발 및 시스템 구축 등의 통합 솔루션 제공에 몰입하고 있다.

휴대전화나 휴대형 등은 고성능인 동시에 소형의 저소비 전력에 대응해야PC

한다 인텔은 소형의 저소비 전력으로 인터넷 대응의 구조를 탑재한. XScal(TM)

프로세서를 차세대 휴대전화 서비스가 시작된 년 시장에 투입하기 시작하였2001

다 인텔은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 중요한 근거리무선통신 기술인 블루투스의.

나 의 장치접근기술인 포럼 전력선에 의한 홈 네트워크 기술인SIG MS UPnP ,

의 등에 적극적으로 참가하고 있다HomePlug HomePlug Powerline Alliance .

현재 진행 중인 대표적인 프로젝트를 살펴 보면 다음과 같다.

프로젝트 컬럼비아 대학에서 진행된 프로젝트로 외부로 비추어 보이- KARMA :

는 투과형 디스플레이와 공간 위치 센서 조합한 것을 머리에 부착하고 레이저

프린터의 보수를 지원한다.

프로젝트 제록스 유로파크의 디지털 데스크는 현실의 책상 위에- Digital Desk :

설치된 세 개의 컴퓨터 화상을 위에서부터 투영하면서 동시에 카메라로 책상TV

- 17 -

위를 촬영하고 컴퓨터로 전송하는 시스템이다.

프로젝트 토론토 대학의 카멜레온 시스템은 손바닥 크기의 디스- Chameleon :

플레이에 공간위치센서를 부착한 디바이스를 주변에 있는 물체에 가까이 갖다

대면 물체에 관한 정보를 디스플레이에 표시해주는 것으로 특정 지역의 보다 더,

상세한 정보나 날씨 등을 표시하게 하는 액티브 지도 도서관에 응용을 시도한,

액티브 도서관 시스템 등이 고안되었다.

프로젝트 미국 버클리 대학에서 년부터 추진된 지능화된- 'Smart dust' : 1999

먼지 프로젝트는 공중에 뜰 정도로 미세한 입자에 컴퓨터 센서(smart dust) , ,

태양전지 등을 쌓고 다수의 입자가 서로 통신하면서 자유도가 높은 센서 및 센

서네트워크를 구현하는 것으로 부피의 입자를 목표로 개발이 진행 중이다1 .㎣

지능화된 쓰레기통 프로젝트 의 가 년- (intelligent) : NCR Knowledge labo 1999 10

월에 발표한 컴퓨터를 이식한 쓰레기통이다 사람이 버리는 쓰레기를 쓰레기통.

위에 가지고 가면 바코드를 읽어서 쓰레기 종류를 인식하고 네 가지로 분류된

구획 중 어느 하나에 넣어지게 되며 병 종이 음식 등 각각 다른 구획으로 분류, ,

되어 쓰레기 처리를 간편하게 처리한다.

전자천 프로젝트 가 진행 한 전자천 을 제작하는 섬유와 일렉- : DARPA (e-textile)

트로닉스의 융합을 목표로 하는 프로젝트로 섬유를 프린터 기판 대용으로 섬유

속에 이식되는 전자소자의 연구개발을 수행하고 있다.

연구소의 프로젝트 그림 에서 보듯이- Ovivetti Active Badge : 2.1 Active Badge

는 최초의 댁내 위치 시스템을 구현했다 는 사용자의 위치 정보를. Active Badge

생성해 낸다 이를 이용할 때 전화 자동 연결 서비스를 제공한다. .

- 18 -

(a) Olivetti Active Badge

시스템시스템(b) AT&T Active Bat

그림 센서 네트워크 프로젝트2.1 u-

의 시스템 초기 위치 정보 시스템을 개량하여 위치 정보- AT&T Active Bat : 3D

시스템인 을 개발했다 그림 에서 보듯이 은 사용자 위치의Active Bat . 2.1 Bat 3

이내의 오차를 가질 정도로 가장 정확한 댁내 위치 정보 시스템이다cm .

프로젝트 인터넷 및 이동 시스템 연구소- CoolTown : HP (Internet and Mobile

의 를 중심으로 시작된 연구 프로그램으로서Systems Laboratory) Tim Kindberg

현실세계와 가상세계의 연결을 위한 의 구현 및 이를 위Real World Wide Web

한 소프트웨어 서비스 정보기기의 연구개발을 목표로 하고 있다 즉 누구나 다, , . ,

양한 정보기기를 이용해 자신이 속해 있는 공간 및 그 안에 존재하는 모든 사물

등과 관련된 서비스 를 인터넷을 통해 이용할 수 있는 세상을 구현하려(e-service)

는 연구이다.

프로젝트 년부터 카네기 멜론대 에서 시작된 보이지 않는 컴- Aura : 1999 CMU( )

퓨팅 에 관한 프로젝트이다 프로세서나 메모리가 넘쳐나게invisible computing) .

- 19 -

되어 지금은 가장 귀중한 컴퓨팅 자원은 사람의 주의라는 것이 기본적인 생각이

다.

프로젝트 미국 표준기술연구소- Pervasive Computing : (National Institute of

의 정보기술 응용부 가 중심이 되어 컴퓨팅이나Standards and Technology) (ITAO)

센서가 디바이스 기기 장치 혹은 집과 사무실 공장 양복 등 모든 곳에 존재하, , , , ,

도록 하는 프로젝트를 추진하고 있다Pervasive Computing

프로젝트 스위스 취리히의 연방기술연구소 산하 분산시스템 연구그- Smart Its :

룹에서 프리드만 머턴 의 주도로 진행되었다 유럽연합의 정(Freidmann Mattern) .

보사회기술 연구 프로그램의 지원 하에 수행되고 있는 사라지는 컴퓨터 이니(IST)

셔티브 의 개 연구 프로젝트 중에서 가장 대(Disappearing Computer Initiative) 16

표적인 것으로 사람 주변의 모든 사물들에 센서 스스로 정보처리를 할 수 있는,

마이크로프로세서 무선통신 및 전력을 공급할 수 있는 장치들을 삽입하여 스마,

트 사물들 간의 협력적인 상황인식 및 활동을 수행하게 하는데 목적이 있다.

프로젝트 마이크로소프트사의 연구실에서 진행한 장차 일상생활에- EasyLiving :

적용 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구이다 이동 컴퓨터상에서 개인 정보.

를 조작하거나 실내의 다른 사람과 정보 공유 혹은 실내의 다른 컴퓨터를 제어

할 수 있도록 하는 연구를 포함하고 있다.

프로젝트 년부터 개시한 미디어 라보의 프- TTT(Things That Think) : 1995 MUT

로젝트로 미래의 컴퓨팅은 컴퓨터가 우리 주변의 일상생활에 들어와서 그것들이

서로 협조하면서 우리들의 생활을 돕는다는 생각에 기초한다.

프로젝트 년 컴퓨터 과학연구소와 인공지능연구소가 개시한- Oxygen : 1999 MIT

인간 중심의 컴퓨터 시스템 프로젝트이며 와 산업계의 지원으로DARPA

을 중심으로 진행하였다 기본적으로 컴Pervasive, Human-Centered Computing .

- 20 -

퓨터가 산소와 같이 풍부해져 우리의 환경 자체로 파고드는 인간 중심의 컴퓨터

환경을 추구한다 즉 특별한 지식 없이도 언어나 시각 등 자연 인터페이스를 매. ,

개로 언제 어디서나 사용자 요구에 맞는 서비스를 이용할 수 있는 컴퓨팅 환경, ,

을 구현하는 것이다.

차세대 대학 유비캠퍼스 프로젝트 유럽의 하노버대학 독일 과 핀란드 의- : ( ) VTT( )

대학이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 필요한 기반 기술과 대학교 환경에서의 유비

쿼터스 컴퓨팅 응용 시나리오에 대한 비전과 유비쿼터스 컴퓨팅이나 기술에 대

한 잘못 예측된 부분의 파악과 더불어 유비쿼터스 컴퓨팅 영역의 새로운 기술

통합을 얻기 위하여 시작하였다.

프로젝트 동경대학교 사카무라 켄 교수가 주도한 트론 프로젝트는 크- TRON :

게 두 부분으로 나뉘어서 진행되었는데 궁극적으로 안전하고 편리하고 잘 작동, , ,

하고 인간의 생산성을 향상 시켜주는 광범위한 기능을 수행할 수 있도록 모든,

컴퓨터들이 서로 연결된 편리한 생활과 작업공간을 개발하는 것을 목표로 하고

있다.

이외에도 각국에서 전자 태그를 실생활에 적용하는 프로젝트Future Store ,

영역에 적용한 프로젝트 프로젝트 등이 진행 중에SCM ParcelCall , MyGROCER

있으며 의 경우 미국은 국방성 인텔 등을 통해 상용화 기술을 개발하고 있UWB ,

다.

일본은 모든 사물 공간 의복 등 에 초소형 칩을 이식하고 네트워크를 구성하여( , ) ,

통신이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해 유비쿼터스 센터를ID

설립 년 하였다 이밖에도 많은 나라에서 전자태그의 실생활 적용을 위해(2003 ) .

프로젝트 영역에 적용한 프로젝트Future Store , SCM ParcelCall , MyGROCER

프로젝트 등이 진행 중이다. 일본은 모든 사물 공간 의복 등 에 초소형 칩을 이( , )

식 네트워크를 구성하여 통신이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위,

- 21 -

해 유비쿼터스 센터를 설립 년 하였다ID (2003 ) .

일본기업들은 등 통신연구자 샤프 소니 도시바 일본전기 히타치NTT, KDDI , , , , , ,

후지쓰 마쓰시타 전기 등 제조업체를 중심으로 현실세계의 풍부한 정보를 제공,

하는 환경의 실현을 지향하는 유비쿼터스 네트워크 실현 및 관련 애플리케이션,

단말기술 확보에 중점을 두고 연구개발을 추진중이다.

소니는 노트북 디지털카메라 워크맨 텔레비전 기기 게임기 휴PC, , , , PDA, AV , ,

대전화까지 일련의 기기들을 생산하고 있다 소니는 이들 제품에 네트워크 기능.

을 탑재하고 있으며 메모리 칩을 기반으로 하는 전자제품들의 연결을 위하여

도시바 등과 칩 제조 공정 기술 개발을 위한 전략적 제휴를 맺고IBM, SCE,

설계 등에 전략적으로 투자하여 모든 전자제품이 사용 가SoC(System on Chip)

능한 메모리 스틱도 생산하고 있다 소니그룹은 소니의 제품과 소니의 인터넷접.

속 서비스 인프라뿐만 아니라 소니의 컨텐츠까지 네트워크에 접속하여 타사 제

품과 차별화되는 부가가치를 제공하고 있다 유비쿼터스 컴퓨팅 사회에서의 유연.

한 연구 대응을 위하여 소니의 기기들을 네트워크로 연결하여 인터넷 접속서비

스와 컨텐츠 제공에 걸친 수직 통합적 연구를 추진한다.

마쯔시다의 는 가정과 방송 통신 공공서비스 등의 사회 시스템과 연결되는HII , ,

가정 내 정보 기반을 지칭하며 동시에 가정 내의 정보기기 주택설비가 사AV, ,

회 인프라 서비스와 연결된다는 디지털네트워크인프라의 개념이다, .․ ․

는 년에 시작된 정보화 사회기술 계획EC 2001 (Information Society Technologies

의 일환으로 사라지는 컴퓨팅 계획research program: IST) (Disappearing

일상 사물에 전자태그를 부착하여 사물간의 지능적이고 자Computing Initiative:

율적인 감지와 통신이 가능한 환경을 구축 연구를 통해 관련 기술을 개발 중이)

다.

- 22 -

유럽은 많은 다국적 기업들이 컨소시엄 형태로 연구개발을 수행하고 있다 특히.

벨기에의 과 덴마크의 이 연구에 적극적이다Levi Europe Phillips International .

영국 슈퍼마켓 체인 테스코의 지능형 상품 진열대로서 캠브리지 지점 질레트(

마하 면도기 샌허스트 지점 미디어 와 독일 유통업체 자동계산3 ), (DVD ) Metro (

대 지능형 진열대 셀프서비스 정보 키오스크 지능형 저울 를 들 수 있다, , , ) .

제 절2 국제 표준화 동향

과거의 시장 동향을 볼 때 표준을 제창한 쪽이 그 분야의 기술을 선도하며 시장

을 주도해 나가는 것을 볼 수 있다 우리나가 비록 분야에서는 기술 발전이. PC

뒤떨어졌지만 이제 전 세계에서 새롭게 시작하는 유비쿼터스 컴퓨팅 시장에서는

반도체 이동통신 가전 등에 강점을 가지고 있는 점을 감안하면 충분히 유비쿼, ,

터스 기술을 선도해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.

의 자동인식 기술분야 산하 에서 전자태그 기술에 대ISO/IEC JTC1 SC31( ) WG4

한 표준화를 추진 중이며 기본규격은 년 말 국제표준의 제정을 완료할 예정, 2005

이다 구체적으로. Data Syntax(SG1), Unique ID(SG2), Air Interface(SG3),

서브 그룹별로 표준 제정을 진행 중이며 대부분 완료Application Requirement

단계이다.

기술 사양으로 태그의 저가화 구현에 중점을 두고 있는 의RFID SG1 API, SG3

의 표준은 신규 제안중이며 표준은Elementary Tag Elementary Tag EPC global

의 및 과 유사한 규격이다 와 은 상호 협력 중에EPC Class 0 1 . ISO EPC global

있으며 최근 태그 및 센서 기능 갖는 태그 등 새로운 기술에 대한 표준Chipless

필요성 또한 제기 중에 있다 우리나라에서는 한국기술표준원 중심으로 활동. ISO

에 참여하고 있으며 업무표준은 물류 유통분야를 검토 중에 있다, .

- 23 -

그룹그룹그룹그룹 그룹명그룹명그룹명그룹명 ISO/IECISO/IECISO/IECISO/IEC 작업명작업명작업명작업명 현단계현단계현단계현단계 비고비고비고비고

SG1Data

구문표준

15961 Teg Commends 진행중 데이터 프로토콜

15961 Data Syntex 진행중

19789 API 신규제안

SG2 태그식별 15963 태그 식별자 진행중 유일태그식별

SG3

Air

Interface

통신( )

18000-1 Generic Parameters 거의완료 파라미터 규정

18000-2 below 135KHz 거의완료 가축관리

18000-3 13.56MHz 거의완료 도서관리

18000-4 2.45GHz 거의완료 뮤칩응용

18000-5 5.8GHz 철회 ITS

18000-6 UHF860-960MHz 진행중 유통물류

18000-7 UHF433MHz(Active) 진행중 컨테이너(100m)

TBA Elementery TegFunc 신규제안 Read only(EPC)

APP 적용기술 TR18001 요구사항Application 확정 적용조건 조사

표 표준화 프로젝트 진행 상황2.1

제 절3 국내 기술 동향

최근 정보통신부는 국가 정보화 전략으로 제안된 유비쿼터스 코리아 연uKorea( )

구를 중심으로 년까지 유비쿼터스 네트워크기반 구축을 위해 초고속 광대역2007

통신망 과 차세대 모바일 무선 초소형 칩 센(High Speed Broadband) , LAN, IPv6, &

서 기술들을 기반으로 하여 다양한 서비스와 애플리케이션을 제공하는 플랫폼u

개발을 진행하고 있다.

국내에서는 대부분 를 이용하여 생산 공정이나 교통 카드 도서관 관13.56MHz ,

리 등에 사용되고 있다 도입 분야로는 생산 공정 일부분에 도입되어 사용중인데.

반도체 공정관리 공정관리 판넬 공정관리가 있다 교통 분야로, Asic Line , LCD .

는 서울시 경기등 버스 및 지하철 교통카드를 들 수 있으며 도서관 분야에서는,

은평구립 대전시립 한밭 청주시립 등에서 대출 반납을 전자태그로 관리하는 것, , /

을 들 수 있다.

유비퀴터스 네트워크에 대한 체계적인 개발 계획 수립 단계이며 저주파 RFID

- 24 -

칩 및 리더 모듈을 도입하여 도서관 출입통제 교통카드 등에 사용하고 있다IC , , .

그러나 실질적으로 칩은 전량 해외수입에 의존하고 있으며 태그는 일부 중소 기.

업체에서 소량 조립 생산중이나 주변 환경의 영향을 받지 않는 차폐 기술 등의

기술력도 해외 선진 업체에 비해 약세에 있다 리더는 모듈 안테나Packaging . RF ,

등 핵심부품을 수입하여 조립 생산하는 수준에 그치고 있다 현재 생산공정 물. ,

류 유통 교통 등의 분야에서 파일롯 프로젝트로 시범서비스를 추진하는 등 다, ,

양한 시도가 이루어지고 있으나 아직 본격적인 도입은 이루어지지 않고 있으며,

비교적 가격이 고가인 관계로 고가의 물품관리 분야에만 주로 활용되고 있다.

향후 유비쿼터스 환경 구축을 위하여 한국도로공사 주도의 지능형 도로 구축을

위한 프로젝트 산자부 과기부의 차세대 유비쿼터스 컴퓨팅 기술개Smart way , ,

발 프로젝트 정보통신부의 구축 프로젝트 등이 추진되고 있다 또한 기업, USN .

에서는 삼성 삼성물산 건설부문 대림 큐엔솔브 미디어크KT, SDS, ( ), LGCNS, I&S, ,

러시 등 많은 대기업 중소기업 등이 관련 단말기 솔루션개발 서비스 제공에 필, , ,

요한 기술확보 및 시장선점을 위하여 관심과 노력을 집중시키고 있다.

삼성전자 텔레콤 정밀 등 여개 업체가 유비쿼터스 컴퓨팅의 응용 분, SK , LG , 50

야인 홈 네트워킹연구 참여를 위해 빠르고 제한성 없는 전송 기술인 블루투스

개발 그룹에 참여 개발 중이나 실생활 공간의 제어 및 모니터링을 위한 센서 및,

센서네트워크 기술 및 미들웨어기술 개발은 미흡한 편이다 삼성전자는 제한적.

인 유비쿼터스 서비스 제공을 위해 임베디드 운영체제인 윈도우 를 활용해 빠CE

르고 손쉽게 웹서비스에 접속할 수 있는 디지털 가전기기를 개발 중이나 다양한

응용환경에 적용하기 위한 네트워크 미들웨어 기술 개발에는 미흡하다 또한. ,

유비쿼터스 환경구축에 필요한 기존의 유비쿼터스 공간 회사 홈 병원 도서관 에( , , , )

서의 블루투스 등과의 연동 플랫폼 기술 개발은 미흡한, HomePNA, IEEE 1394

편이다.

- 25 -

능동/수동태그주파수분배 센서태그주파수분배기반조성

및

표준화

미들웨어및

정보보호

서비스

수동형태그(10c) 초소형수동태그(5c) 초저가형수동태그(2c)

능동형태그(10$) 센싱/통신태그(5$) 초소형센싱/제어

UHF 리더 멀티밴드센싱태그리더 스마트태그

제품

마이크로OS 초소형센서기기용OS소형OS

네트워킹

안테나/RF/전송

기술

칩

2011~2010년2009년2008년2007년2006년2005년2004년2003년분야

능동/수동태그주파수분배 센서태그주파수분배기반조성

및

표준화

미들웨어및

정보보호

서비스

수동형태그(10c) 초소형수동태그(5c) 초저가형수동태그(2c)

능동형태그(10$) 센싱/통신태그(5$) 초소형센싱/제어

UHF 리더 멀티밴드센싱태그리더 스마트태그

제품

마이크로OS 초소형센서기기용OS소형OS

네트워킹

안테나/RF/전송

기술

칩

2011~2010년2009년2008년2007년2006년2005년2004년2003년분야

플립칩기술CMOS 태크칩

MEMS 기반기술

프린팅가능한플리머

0.13 um 공정기술0.18 um 공정

Nano급CMOS 칩

MEMS 센서

트랜지스터기반기술

90 나노공정기술

센서일체형능동태크칩

폴리머태그칩

90 나노이하

RF 직접안테나 빔성형/프린팅안테나

멀티태그인식기술

단일모드인식기술

On-Chip 안테나

저전력전송기술

다중모드 전송기술

폴리머칩일체형안테나

초저전력전송기술

Bluetooth, ZigBee 저전력통신방식/다중접속

Ad Hoc 망기술 Ad Hoc기반센서네트워킹

유비쿼터스네트워킹기술

Bluetooth, ZigBee

시범수동전자태그 시범수동전자태그물류응용서비스

공정관리/재고관리서비스시범능동전자태그

생활용품관리서비스원격검진/처방서비스

유통물품이동인식및추적, 환경감지/재해방지, 사물위치측정/추적서비스

사물식별기술 EPC 정보관리기술 상황정보데이터마이닝기술 폴리머태그칩

IPv6 기술 EPC-IPv6 연계기술

PKI 정보보호 계층별/영역별PKI, Tag disable/deactivators

Security and integrity in transmission, Individual access

전자태그표준 센서네트워크표준

분야별전자태그도입의무화를위한법령정비

산업체확보기술이용/공동 타과제확보기술 개발기술

그림 유비쿼터스 컴퓨팅 분야별 기술발전 방향2.2

제 절4 시장 전망

센서 네트워크는 자동화 융합화 지능화 단계를 거쳐 궁극적으로는 년까u- , , 2010

지 사물간의 네트워크 구축을 통한 상황인지 및 개체 간 자율적 통신이 가능한

서비스를 제공할 수 있는 방향으로 발전할 것으로 전망된다 초기에는 고정 개체.

정보 또는 사물정보를 인지하는 수준에서 보급되나 상황인지 및 자율적 정보통

신이 가능한 수준으로 발전할 것으로 전망된다 따라서 주요 응용분야는 초기 물.

류 및 생산관리 차원에서 주로 사용되나 성숙되면서 환경관리 및 생산제어 단계

에 진입할 수 있을 것으로 판단된다 칩 가격도 초기에는 센트 이상이 소요되. 20

어 고가품 중심으로 이용되나 대량생산 및 대량 보급에 따른 센트 이하의 대10

폭적인 가격하락에 힘입어 적용범위가 광범위하게 확대될 것으로 예상된다.

- 26 -

은 우선 인식정보를 제공하는 전자태그를 중심으로 발전하고 이에USN , Sensing

기능이 추가되면서 이들간의 네트워크가 구축되는 형태로 발전할 것이다 지금까.

지 유통분야에서는 일반적으로 물품관리를 위해 바코드가 사용되어 왔는데 바코

드는 가격이 매우 싼 반면에 기본적으로 다량의 물품을 동시에 처리하는데 한계

가 있고 많은 시간이 소요되며 실시간 정보 파악이 불가할 뿐만 아니라 근접한, ,

상태 수 이내 에서만 정보를 읽을 수 있다는 단점이 있다 또한 전화카드 또( cm ) .

는 신용카드용으로 자기카드가 사용되고 있으나 보안성이 취약하여 고액용으로

는 사용되지 못하고 있다 전자태그의 경우 가격 면에서는 바코드 등에 비해 다.

소 비싼 편이나 동시에 많은 물품을 처리할 수가 있고 식별시간이 짧으며 실시, ,

간 정보 파악이 가능할 뿐만 아니라 수십 수 거리에서도 정보를 읽을 수cm ~ m

있고 보안성도 뛰어나 세계적으로 바코드를 대체할 수 있을 것으로 전망되고 있

다.

전자태그는 현재 저주파 고주파 의 전자 태그 중심으로(125kHz), (13.56MHz)

이내 짧은 거리에서 출입통제 교통카드 등에 인식기능 중심으60cm , (Identification)

로 사용되고 있으나 앞으로는 극초단파 와 마이크로파 대역을(900MHz) (2.4GHz)

이용하는 전자태그가 등장함으로서 인식 거리가 길어지고 대량생산에 의해 가격,

이 저렴해지면서 다양한 분야에 적용이 예상된다 또한 기능이 추가되. , sensing

어 의료 안전 국방 분야 등으로 그 이용이 확대되면서 본격적으로 유비쿼터스, ,

네트워크의 핵심기반으로 발전될 것으로 전망된다. 소형화 지능화하는데 비해, ,

가격은 수센트대로 저가화가 실행될 조짐을 보이고 있어 물류 유통분야 뿐만 아,

니라 동물관리 환경 재해예방 의료관리 식품관리 등 실생활에서 활용이 확대, , , ,

될 전망이다.

유비쿼터스 관련 시장은 유무선기기 센서 네트워크 서비스 시장을 포괄하는 넓, ,

은 개념의 시장을 의미하는데 크게 코어 시장과 응용시장으로 구분해 볼 수 있

는데 코어시장은 유비쿼터스 네트워크를 실현하고 구성할 설비 및 기기 서비스,

관련 시장을 의미하며 네트워크 애플리케이션 플랫폼 등의 기술과 관련이 높, , ,

- 27 -

다 반면 응용시장은 유비쿼터스 통신 환경을 이용하여 제공되는 서비스나 콘텐. ,

츠 상거래 시장 등으로 다양하게 구성된다, .

관련 세계 시장 규모는 유비쿼터스 기반 기술과 응용 기술 시장 모두를USN

합쳐서 년 억불 년 억불로 연평균 씩 증가할 것으로 예2008 4,664 , 2010 7,025 22.7%

상된다 는 세계 시장 규모를 근거로 국내 시장 규모를 년 조원. KETI 2008 30 ,

년 조원으로 연평균 씩 증가할 것으로 예상하고 있다 이처럼 유비쿼2010 51 30.3% .

터스 컴퓨팅 시장의 규모가 점차 커지고 있으나 아직 이 분야에서는 마이크로소

프트와 같은 절대 강자가 없는 것이 현실이다 년 이후에는 주변 환경 인. 2010

지 기능 개체 간 통신 기능 상황 인지 정보처리 능력 등이 부가될 것으로 보여, ,

유비쿼터스 센서 네트워크의 역할이 보다 확대될 전망이다.

유비쿼터스 센서 네트워크 산업은 네트워크 구성 설비 및 기기시장 서비스 시,

장 및 관련 애플리케이션 및 산업 등을 포함할 수 있다 따라서 유비쿼터스SW .

센서 네트워크 시장은 태그관련 시장 외에도 서비스 애플리케이션 및 상거래 시,

장으로까지 확대하여 고려할 필요가 있다.

이러한 커다란 성장 잠재력을 가지고 있는 유비쿼터스 시장 중 특히 센서 네u-

트워크 시장의 성장을 위해서는 관련 기술의 개발 및 표준 제정의 주도권을 잡

기 위한 업체들의 치열한 경쟁이 예상된다.

- 28 -

제 장제 장제 장제 장3333 주요 기술 현황주요 기술 현황주요 기술 현황주요 기술 현황

무선 센서 네트워크는 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 에서 핵심 기(ubiquitous computing)

술로 떠오르고 있는 분야이다 센서 네트워크는 군사용 제조업 운송업 등의 다양한. , ,

분야에 적용될 전망이다 센서네트워크는 일반적으로 크기가 작은 센서 노드로 구성.

된다 센서노드는센서필드에뿌려지며데이터를수집하고수집한데이터는멀티 홉. -

을 거쳐 싱크 노드로 전송된다 그림 은 센서 네트워크의 일반적인 구성이다. 3.1 .

그림 센서 네트워크 구성도3.1.

제 절 자동 망 관리 기술1

에너지를고려한센서네트워크구성에서무선데이터전송이특히중요한논점이되

는데에너지효율을높이려면 데이터 통신이 필요하지않는 노드는 무선 채널을 휴지

상태로 두고필요한노드만무선채널이활성화되도록하여 데이터 통신을 담당하게

하는방법을사용한다 또한데이터전송손실이발생하면재전송을위한추가[21][22].

전력이 필요하므로 전송 손실률 도 중요하게 고려한다(Loss) [23].

많은 연구자들은센서 네트워크에서 센서 노드들이 에너지의한계를가지고있는 특

성을 고려하여 이를 극복하기 위한 여러 가지 토폴로지 구성 기법들을 제안하였다.

과 에서저자는세노드가 이발생하지않고 중복영역[1] [2] sensing hole sensing range

- 29 -

이 가장 적은 한 위치는 각 노드들 간의 거리가optimal 3 을 유지 할 때라고 말하

고 있다 그러나 실제 에서 노드들은 임의로 뿌려지기 때문에 이와 같. sensing field

은 위치에 노드가 존재한다고 보장할 수 없다 또한 이러한 위치에 노드들은 서로간.

의 거리가 내에 존재하지 않기 때문에 가 보장되지 않는다1-hop connectivity .

노드의 밀집도가 높은 무선 네트워크에서 토폴로지 관리와 관련된 여러 연구들

이 애드혹 네트워크 예 와 센서 네트워(ad hoc) ( AFECA [8], SPAN [5], GAF [6])

크 예 에서 진행되어 왔다 에서는 토폴로지 관리( ASCENT [4], PEAS [9]) . AFECA

를 위해 각 노드가 이웃하는 노드의 개수와 이웃 노드의 번호 목록을 유지하ID

는 방법을 사용한다.

은 원래의 애드혹 네트워크가 가지고 있는 전송 능력을 제한된 수의 노드SPAN

들로 멀티홉 포워딩 백본을 만들어 구현한다 백본에 참여하지 않는 노드들은 다.

른 노드의 데이터 포워딩에 참여하지 않으므로 백본에 참여하는 노드보다 훨씬

자주 휴지 상태로 천이 한다 에서 각 노드는 동작 중인 노드의 목록을 유. SPAN

지하고 이 목록을 자신의 이웃 노드와 서로 교환한다 결과적으로 노드는 홉 거. 2

리에 있는 이웃의 정보를 이용하여 자신의 무선 채널을 휴지할지를 결정한다 노.

드들 사이의 균형된 에너지 소모를 위해 백본 참여 노드는 이웃 노드들 사이에

서 교체된다 따라서 은 라우팅 계층과 밀접한 관련을 가진다. SPAN .

는 라우팅 토폴로지 관점에서 활성 노드의GAF(Geographic Adaptive Fidelity)

교체가 인접하고 있는 노드들 사이에서 완전히 투명하게 되는 방법을 사용한다.

센서 네트워크는 작은 그리드로 분할되고 같은 그리드에 있는 노드는 라우팅 관

점에서 동등하게 처리한다 특정 시점에서 각 그리드에서 오직 하나의 노드만 활.

성화 되고 다른 노드들은 에너지를 절약하기 위해 휴지 상태에 있다 는 노. GAF

드가 위치 정보를 알고 있고 각 노드의 무선 전파 범위가 동일하다는 가정에서

출발한다 그러나 위치 정보가 실내나 나무 아래 같은 경우 제공되지 않을 수도.

있고 더욱이 지역적인 근접성이 네트워크 연결성을 항상 보장하지는 않는다는

- 30 -

단점을 가진다.

에서는 이웃ASCENT(Adaptive Self-Configuring sEnsor Networks Topologies)

활성 노드의 수와 전송 실패율에 의해 활성 노드를 선택하고 그 노드들은 일정

시간 동안 무선 채널을 활성화하여 멀티 홉 패킷 전송에 참여한다 나머지 노드.

들은 수동 혹은 휴지 상태에 머물면서 주기적으로 자신이 활성화 될지 여부를

검사한다 이 접근에서 활성 노드 수를 줄이면 통신 홀 에. (communication hole)

의해 패킷 손실이 치명적으로 많이 발생하고 활성 노드 수를 늘이면 에너지 손

실이 늘어나는 단점이 있다.

통신 홀에 의한 패킷 손실 문제를 해결하기 위해 싱크가 통신 홀을 발견하면

메시지를 송신한다 그러나 네트워크가 완전히 분리되면 싱크가 이를 감지Help .

하지 못하고 또 수정하지도 못한다 통신 홀 에 의해 패킷. (communication hole)

손실을 줄이기 위해 너무 많은 활성 노드를 두면 메시지 충돌로 의한 패킷 손실

로 네트워크 효율을 떨어뜨리게 된다 또한 좁은 영역에 많은 활성 노드가 몰리.

는 상황이 발생할 수 있고 이 경우 많은 메시지 충돌이 발생할 수 있다.

는 센서 네트워크에서 분산PEAS(Probing Environment and Adaptive Sleeping)

적이고 랜덤한 방식으로 활성 노드를 선택하여 에너지를 절약한다 각 노드는 자

신의 주변에 있는 노드 분포 환경을 조사하고 적절하게 자신의 휴지 기간을 조

절한다 이 기법에서는 무선 채널의 전파 범위 두 개를 사용하여 짧은 전송 범위.

는 자신 주변의 환경을 감시하는 역할을 하고 긴 전송 범위는 데이터 전송을 위

해 사용하는데 자신의 최대 무선 전파 거리를 사용한다 에서 각 노드는. PEAS ,

자신의 지역적인 동작 영역 내를 조사하여 활성 노드의 밀집도를 조절하여 에너

지를 절약하는 방법을 사용한다 우리가 제시하는 이동성 싱크 기반의 센서 네트.

워크 토폴로지 관리 기법은 의 장점인 주변의 환경 감시 기법과PEAS

에서 제시한 활성 노드 선정 절차의 장점을 취합하여 싱크가 이동함ASCENT[4]

에 따라 토폴로지를 적절하게 변경한다.

- 31 -

많은연구자들은밀집분포한센서네트워크에서휴지상태에있는센서노드를어떻

게활성화시키는지에관해여러가지방안들을제시하였다 에서는활. ASCENT[23]

성화된 이웃 노드의 개수와 전송 손실률을 이용하여 노드를 활성화시키는 기법을 사

용하였다 여기에서각노드는휴지 상태와수동 상태를일정한주기. (Sleep) (Passive)

로 반복한다 수동상태에서는이웃노드의개수와전송손실률을구하여이웃노드의.

개수기준보다 적거나 손실률이 기준보다 크면 테스트 상태로 전환된다 테스트 단계.

에서는그노드를활성화시켜메시지전달에참여하면서일정시간동안주변이웃노

드의수와 전송 손실률 변화를 관찰하여활성화기준에합치하면 영구활성화단계로

전환하고 합치하지 않으면 수동 상태로 전환한다.

에서는네트워크전체영역을 가상의그리드 로분할한 후 각노드는GAF[24] (Grid) ,

자신의 지리적 위치 정보를 알고 있어서 각각의 그리드에서 하나의 노드만이 활성화

되게하는기법을사용하였다 노드는활성화되기위해자신의잔여에너지양과노드.

등을포함하는활성화노드발견메시지를통해서로경쟁하여한그리드에하나의Id

활성 노드만 생성되도록 조정한다.

여태까지 살펴 본 센서 네트워크의 토폴로지 관리와 관련된 기존의 연구들은 모

두 고정된 위치를 가지는 움직이지 않는 싱크를 가정하고 있다 이러한 연구들에.

서는 네트워크 영역 전체를 대상으로 하여 토폴로지 관리를 하므로 센서 네트워

크 전체를 덮을 수 있는 개수의 활성 노드가 필요하다 그러나 싱크가 이동성 있.

는 차량이나 사람에게 부착된 경우나 로봇이 싱크 역할을 하는 경우에는 싱크가

이동성을 가지게 된다 이 경우 이동성 싱크는 센싱 영역 전체를 이동해 가면서.

센서로부터 데이터를 수집한다 최근에 무선 로봇 센서 에이전트. (RSAs) [10, 11]

와 같이 센서 네트워크에 로봇 기술을 접목하는 기술들이 연구 되고 있다 그러.

나 토폴로지 관리와 관련하여서 이동성 싱크에 대한 연구는 조사해 본 바로는

거의 없다.

- 32 -

제 절 저전력 기술2 MAC

계층에서 에너지 소모가 이루어지는 가장 큰 가지 요소는 다음과 같다MAC 3

첫째는 충돌이다 이는 충돌된 패킷의 재전송을 위한 추가적인 에너지 소모[4]. .

를 발생시킨다 둘째는 오버히어링 이다 자신이 포함되어 있지 않은. (overhearing) .

송 수신 메시지의 수신함으로 인한 불필요한 에너지 소모가 발생한다 마지막으, .

로 수신 대기 이다 자신에게 도착하게 될 데이터 수신을 대기하면(idle listening) .

서 에너지 소모를 하게 되는데 이 역시도 에너지 낭비의 원인이 된다 노드가 수.

신 대기상태일 때 주변 송수신 메시지의 수신이나 수신 대기 상태로 인한 에, ,

너지 소모가 크게 발생한다 물론 데이터 송신 및 수신시의 에너지 소모가 제일.

크다.

무선 센서 네트워크를 위한 기존의 프로토콜은 두 가지 범주로 분류될 수MAC

있다 첫 번째는 과 같은 경쟁에 기반 하는 프로토콜이다 이러. IEEE 802.11 MAC .

한 프로토콜의 주요 문제점은 휴지 리스닝에 의해 에너지가 소비된다는 것이다.

두 번째 범주는 에 기반 하는 프로토콜이다 프로토콜의 문제점은TDMA . TDMA

확장성을 지원하지 못할 수 있으며 중앙 집중식 제어가 필요할 수 있다는 것이

다 그러나 최근에 분산 방식의 기법을 사용하는 많은 프로토콜들이 제안. TDMA

되고 있다 이 프로토콜들은 중앙 집중식 제어가 필요하지 않을 수 있다. .

지리적인 랜덤 포워딩에 기반 하는 는 과 라우팅을 하나의 계층GeRaF[1,2] MAC

으로 통합하는 스킴이다 노드의 위치와 의도된 목적지를 알고 있다고 가정하여. ,

메시지를 듣게 되는 노드들은 그들이 목적지에 얼마나 가까이 있는지에 기반 하

여 릴레이 노드로써 행동하기 위한 그들 자신의 우선순위를 사정한다.

은 적당한 그레디언트 레벨을 설정하여 유지되는 여러 개Directed Diffusion[9]

의 대안 패스들을 허락하는 데이터 수집 프로토콜이다 데이터는 노드가 여러 데.

이터 패스들 사에 있을 때 집합 된다 은 전형적으로 단지 몇. Directed Diffusion

- 33 -

개의 노드에 의해서만 센싱이 이루어지는 이벤트 모니터링 어플리케이션에 적합

하다.

센서네트워크의대표적인 로는 이있다MAC protocol IEEE 802.11, T-MAC, S-MAC .

여기에서는 각 프로토콜에 대해 소개하고 문제점을 설명한다MAC .

에 기반 하는 프로토콜은 센서 네트워크를 위하여 특별히802.11[18] S-MAC[7]

디자인되었다 은 다음 가지의 주요 에너지 소비원에 초점을 맞추고 있. S-MAC 4

다 충돌 오버히어링 제어 패킷 오버헤드 휴지 리스닝 은 전송이 자신: , , , . S-MAC

을 향하지 않을 때 노드의 라디오를 차단함으로써 오버히어링을 처리한다 제어.

패킷 오버헤드는 메시지 패싱으로 처리된다 또한 은 휴지 리스닝을 줄이. S-MAC

기 위한 모드처럼 주기적인 슬리핑과 리스닝을 사용한802.11 PS(power saving)

다 프로토콜은 가변 길이의 버스트에서 모든 메시지를 전송함으로써. T-MAC[8]

더 많은 휴지 리스닝을 줄인다 또한 은 액티브 구간의 길이를 동적으로. T-MAC

결정하고 직관적인 방법으로 액티브 구간을 끝낸다 즉 단순히 아무것도 히어링. ,

되지 않을 때 끝내는 방식이다.

다양한 프로토콜 중 은MAC SMAC(Sensor MAC) IEEE 802.11 DCF(Distributed

를 주기적인 활동 수면 시간을 가지고 반복하도록 센서노Coordinator Function) /

드를 위해 변경시킨 프로토콜이다 의 기본 아이디어는 주기적인 수면[4]. SMAC

시간을 노드에게 부여하여 위에서 언급한 에너지 소모를 줄이자는 것이다 노[4].

드는 전송 혹은 수신 상태가 아니라면 주기적으로 수면 상태로 변화하여 수신,

대기 시간을 줄인다 이때 동일한 주기를 가지는 이웃노드들도 같이 수면 상태로.

들어가게 된다 노드는 주기적으로 수면 시간을 가짐으로써 에너지 소모를 줄인.

다 [10].

- 34 -

SMAC

Listen sleep Listen sleep Listen sleep

CS CS

Tx RTS

Rx CTS

Tx SYNC

SMAC

Listen sleep Listen sleep Listen sleep

CS CS

Tx RTS

Rx CTS

Tx SYNC

그림 의 프레임 구조3.2. SMAC

은 노드가 비활성시 수신상태에서 소비하는 에너지를 줄이기 위해서 주기적S-MAC

으로리스닝 과슬립 을반복한다 그림 는 의프레임구조를(listening) (sleep) . 3.2 S-MAC

보여준다 리스닝 구간은 패킷을 위한 싱크 구간과 데이터 전송을 위한 구간으. SYNK

로 구분된다 싱크 구간에서 노드는 자신의 스케줄 정보를 패킷에 담아서 방송.

한다 그리고데이터전송구간에서이웃노드들과통신한다 슬립구간에(broadcast) . .

서는라디오부를꺼서불필요한에너지소비를막는다 그리고 은신뢰성있. S-MAC

는 데이터 전송을 위해서 송신 노드와 수신 노드는 의 순서를RTS/CTS/DATA/ACK

따른다 와 를들은송신노드와수신노드의이웃노드들은슬립상태로전환. RTS CTS

해서 에너지 소비를 막는다[5].

센서 네트워크에서 센서 노드가 데이터를 수집하기 위해서는 노드는 패킷을 신뢰성

있게전송해야한다 하지만무선네트워크에서패킷은에러 충돌. (errors), (collisions)

때문에전송중에유실될수있다 은에너지효율성과지연을고려한효율적인. S-MAC

패킷 전송을 위해서 기법을 제안했다Message Passing [5].

은 의 방식과유사하다Message Passing IEEE 802.11 Stop and Wait ARQ . IEEE 802.11

은패킷을프레그먼트 단위로나누어전송한다 와 는첫번째프(fragment) . RTS CTS

레그먼트와 를 위한 시간만큼 채널 을 예약한다 첫 번째프레그먼트와ACK (channel) .

는 다음프레그먼트와 를위한가상의 와 의역할을한다 프레그먼ACK ACK RTS CTS .

트가성공적으로전송되면수신노드는 를송신노드에전송한다 이방positive ACK .

식에서는 송신 노드는 다음 프레그먼트를 송신하기 위해서는 반드시 패킷을 수ACK

- 35 -

신해야 한다 만약 전송한 프레그먼트나 패킷이 유실된다면 일정한 시간. ACK

이후에재전송을한다 방식은패킷전송의높(ACK_Timeout) . Stop and Wait ARQ

은신뢰성을보장하고구현이용이하다 그림 은 과 의패킷[6]. 3.3 IEEE 802.11 S-MAC

전송 과정을 보여준다.

그림 의 데이터 전송 절차3.3. S-MAC

그러나 과 방식에는차이점이있는데다음과같Message Passing IEEE 802.11 ARQ

다 의 와 는첫번째프레그먼트를전송하고 를수신하기위한시. 802.11 RTS CTS ACK

간을예약하지만 의 와 는전체프레그먼트를전송하기위한시간을S-MAC RTS CTS

예약한다 방식의단점은 패킷을수신하기위해기다리는휴[3][5]. Stop and Wait ACK

지시간 이크다는것이다 또한 패킷을전송하고수신하는데소비(idle time) [7]. ACK

하는 불필요한 에너지가 크기 때문에 비효율적이다.

한편 의 노드는 미리 정해진 주기에 따라서 깨어나거나 수면 상태로 들, SMAC

어가게 된다 수신 상태에서 이웃노드의 나 패킷을 수신하게 되면 오버. RTS CTS

히어링을 줄이기 위하여 수면 상태로 들어간다 이때 자신이 중간에서 전달을. ,

해 주어야 하는 노드라면 수면 상태로 들어가지 않고 패킷 전달을 위해 수신 대

기상태로 유지하며 이를 적응형 수신 이라고 한다 수, (adaptive listening) [10][4].

신 수면주기의 스케쥴은 주기적으로 브로트캐스팅 되는 패, (broadcasting) SYNC

킷을 이용하여 이웃 노드들 끼리 서로 주고 받으며 스케쥴의 동기를 유지한다, .

- 36 -

은 이와 같은 타당한 특징들을 가지고 있음에도 불구하고 여전히 해결해SMAC

야 하는 몇가지 문제점이 남아 있다 먼저 모든 센서 노드들이 고정된 반복주기. ,

를 가짐으로써 변화하는 네트워크의 트래픽상황에 맞게 동작하기가 어렵다.

하지만 주기적인 수면 시간은 송신 노드측에서 전송을 하고자 한다면 수신 노, ,

드가 메시지 수신을 위한 활동 시간으로 들어갈 때까지 기다려야 하므로 전송,

지연 시간 증가의 원인이 된다 뿐만 아니라 고정된 동일한 반복주기는 충돌의. ,

가능성도 증가시킨다 만약 이웃노드들이 같은 시간에 활성화가 되면 동시에 경. ,

쟁에 참여하게 되고 이는 잦은 충돌을 발생시킨다 또한 주기적인 수면 시간[9].

의 적용은 전송하고자 하는 노드들이 수신 노드가 수면 상태에서 수신 상태로,

활성화 될때까지 기다려야하는 전송 지연 문제를 발생시키다 뿐만 아니라 주기. ,

적인 수면 시간은 트래픽의 부하가 큰 네트워크에서는 낮은 처리율을 보이게 된

다 [3].

의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수면 시간으로 인한 전송 지연 시간SMAC

을 감소시키거나 트래픽의 부하에 따라 반복 주기를 조절하는 몇가지 제안들이,

시도 되었다 이러한 적응형 수신 방식에서는 이웃 노드의 전송을[3][5][6][7][9].

감지하면 잠시 오버히어링을 하여 그 다음 전송노드에 자신이 해당되면 전송이, ,

끝나는 시간에 자신의 수신 및 수면 스케쥴과 관계없이 잠시 데이터의 수신을

대기한다 [9].

은모든노드가활성화상태에있기때문에비활성시수신으로인한에너IEEE 802.11

지소비가크다 노드들이주기적으로깨어나는 모드가있지만단. Power-Saving(PS)

지 각 노드의 옵션일 뿐이다.

은에너지를효율적으로사용하기위해서프레임을활성구간T-MAC (active period)

과 비활성구간 으로구분한다 활성구간에서이웃노드와통신하고비(sleep period) .

활성구간에서는라디오부를꺼서에너지소비를줄인다 하지만 은동적으로. T-MAC

활성 구간을 조절하기 때문에 노드 간의 동기화 문제가 발생한다[3][4].

- 37 -

은 적응형 반복 주기를 이용하여 의 문제를 줄이고TMAC(Timeout MAC) SMAC

있다 은 활동 시간 동안 이웃 노드들이 아무도 활동하지 않으면 일찍 수. TMAC

면 시간으로 들어가게 되고 이로 인해 가변적인 트래픽 부하 상황에서 에너지,

소모를 좀 더 줄일 수 있다 에서는 연속된 데이터가 있을 경우에는 수신. TMAC

구간을 계속 유지하고 특정 시간동안 송수신이 발생하지 않으면 일찍 수면 상태,

로 전환한다 하지만 에서 일찍 수면상태로 들어가는 것으로 인해 이웃. , TMAC ,

노드가 여전히 전송해야할 데이터가 있음에도 불구하고 전송하지 못하는 문제점

이 생기게 된다 하지만 여전히 수면 시간으로 인한 전송 지연 시간과 낮은 처. ,

리율을 가지는 문제점은 남아있다 이 문제점은 기존의 프로토콜의 처리율. MAC

과 비교했을 때 최대 정도까지 처리율을 감소시킨다50% [5].

도 역시 적응형 반복 주기를 사용한다 이는 싱DMAC(data-gathering MAC) [9].

크에서 노드까지 수신 시간에 따라 트리 형태로 경로를 구성하여 지연 시간을

감소시킨다 이러한 방식은 연속된 데이터를 전송하는데 좋지만 수면 시간의 주. ,

기가 구성된 트리의 깊이에 따라서 달라지게 된다 은[3]. PMAC(pattern MAC)

고정된 수신 수면 스케쥴 대신에 적응형 수신 및 수면 스케쥴을 가진다 이, [3].

스케쥴은 노드 자신의 트래픽과 이웃 노드에 의해서 결정된다 센서노드는 이웃.

노드의 활동 패턴에 대한 정보를 가져야만 한다 만약 이웃 노드의 활동이 존재.

한다면 노드는 자신의 패턴 정보를 통해서 그 사실을 알아야 한다 하지만[3]. ,

과 둘다 스케쥴 정보와 패턴 정보를 관리하기 위하여 많은 정보들DMAC PMAC

을 주고 받아야만 하는 문제점이 있다.

제 절 저전력 라우팅 기술3

앞에서 설명한 바와 같이 유비쿼터스 네트워크는 극도의 분산화 엄청난 수의,

컴퓨팅 노드 존재 네트워크 토폴로지의 동적으로 변하는 환경에 쉽게 활용할 수,

있는 상황 적응형 라우팅 프로토콜이 필요하다.

- 38 -

이러한 상황 적응형 라우팅 프로토콜로서 MANET WG, IETF, IRTF MANET

서브그룹 의ANS , HomeRF WG draft, RFC, GloMo Project, BAHAMA Project,

의 이동 망의 라우팅 프로토콜을 들 수 있으며 이들과Monarch Project Ad hoc \

유사한 특성을 가지고 있는 상용 의Bluetooth, IEEE 802.11 DCF (Distribted

의 모드 등도 약간의 상황 적응성을 가진 대표Coordination Function) Ad hoc

적 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다

그러나 이러한 라우팅 라우팅 혼합형 라우팅 계층적 라우, Proactive , Reactive , ,

팅등 기존 상용 라우팅 프로토콜을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하였Ad hoc

을 경우에는 여러 가지 문제점이 발생한다 특히 이동성 지원 지원 멀티. , , QoS ,

캐스트 서비스 지원 시 심각한 문제가 발생할 수 있다 이를 해결하기 위해서는.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원 보장 문제 서비스 지, QoS , Multicast

원 구조 극도의 분산화 된 유비쿼터스 컴퓨팅 노드들, Power Efficient Routing ,

의 그룹 이동성을 지원하는 것이 요구된다.

유비쿼터스 네트워크는 극도의 분산화 엄청난 수의 컴퓨팅 노드 존재 네트워크, ,

토폴로지의 동적으로 변하는 환경에 쉽게 활용할 수 있는 상황 적응형 라우팅

프로토콜 시제품을 구현하기 위하여 대만 일본에서 연구되고 있는DARPA, ,

를 이용한 그룹 이동성 지원 라우팅 프로토콜에 대한 분석을 통하여 유비쿼GPS

터스 컴퓨팅 환경에서 엄청난 수의 컴퓨팅 노드들이 소그룹 중심의 이동성 지원

을 위한 동적 라우팅 프로토콜 개발에 활용하였다.

클라스터 기반의 계층적 라우팅 프로토콜에서 센서필드의 센서 노드들은 클러스

터의 멤버로서 센싱 기능을 담당하는 노드 클러스터의 헤드 로써 멤버들의, (CH)

데이터를 수집하여 싱크 혹은 다른 클러스터 헤드로 그 데이터를 전송하는 노드

로 나뉘어진다 여기서 클러스터 헤드를 선정하는 방식에 따라 크게 분산형 방식.

과 중앙형 방식 으로 구분된다 중앙형 방식은 센서필드(dist-ributed) (centralized) .

의 센서들로부터 수집된 데이터를 바탕으로 싱크가 클러스터 헤드를 선정하고

- 39 -

그 헤드를 중심으로 클러스터가 형성되는 방식이며 분산형 방식은 센서필드의,

각 노드들이 정해진 확률에 의해 스스로 클러스터 헤드가 되고 클러스터가 형성

되는 방식을 말한다.

무선 센서 네트워크에서는 제한된 에너지의 효율성을 높여 네트워크의 수명을

오래 유지하는 것이 중요한 사항으로 부각되고 있다 이를 위하여 기존[1][2].

방식에서는 클러스터 기반의 센서 네트워크 및 을 통single sink data aggregation

한 라우팅 기법들이 제시 되고 있다 이러한 방식들은 질의 를 전송하[3][4]. (query)

거나 센싱 데이터를 전달 받을 때 목적지인 싱크 주변 노드에 모든 부하(sink)

가 집중된다 결국 싱크 주변 노드의 에너지는 급격히 소진되어(overhead) . (sink)

을 발생시키고 네트워크 전체 연결성을 떨어뜨린다communication hole .

기존의 유선 망에서 적용된 방안에는 동적인 이동성을 가진 소그룹 중심의QoS

이동 망에 적용하기 위해서는 많은 문제점들이 발생한다Ad hoc . 에너지를 효율

적으로 소비하면서 센서 네트워크를 오래 유지 하기 위한 많은 라우팅 기법들이

연구되고 있다 에서는 두 가지 기법을 제안하고 있다 첫째는 모든 센서노드. [1] .

들이 싱크로 데이터를 전송하기 위해 그들이 정한 최대 값을 가지는 최단거리를

선택하는 것이고 둘째는 트래픽을 공유하기 위해서 라우팅 경로를 스위칭하는,

것이다 에서는 싱크로 데이터를 전송하기 위한 여러 경로 중 하나를 선택 할. [2]

때 이웃 노드들의 에너지 정보를 고려하여 선택하는 것이다 라우팅 사이클. [3]

동안 클러스터의 게이트웨이가 클러스터 내의 노들의 에너지 정보를 모아서 각

노드들의 상태를 결정한다 이러한 방법들은 에너지 정보와 같은 제어 메시지와.

최단거리를 갱신하기 위한 메시지를 주기적으로 교환 하게 된다 그 결과 각 노.

드들은 불필요한 메시지 전송에 의해 많은 에너지를 소모 하게 된다.

센서 네트워크에서 모든 데이터 패킷은 이벤트를 감지하는 노드들로부터 싱크로 보

내지게된다 이때노드들은라우팅알고리즘을사용하여능률적인경로를찾는다 센. .

서 노드들의에너지가제한되어있기때문에일반적으로에너지능률적인라우팅들이

- 40 -

많다.

에서는두가지기법을제안하고있다 첫째는모든센서노드들이싱크로데이터[11] .

를 전송하기위해그들이정한최대값을가지는최단거리를선택하는것이고 둘째는,

트래픽을 공유하기위해서라우팅 경로를 스위칭하는 것이다 이 기법은 우수한 로드.

밸런싱을 보여준다 하지만 싱크는 홉카운트를 갱신하기 위해 주기적으로 폴메시지.

를브로드캐스트해야한다 에서는그물구조의여러경로를가지는라우팅기법. [12]

으로혼잡을감소시키고 에너지능률과데이터전달의신뢰성을개선하였다 이기법, .

또한 싱크까지의 홉카운트를 갱신할필요가있다 즉 센서네트워크의모든 노드들은.

주기적으로불필요한에너지를소모하게된다는것이다 에서는라우팅사이클동. [13]

안 클러스터의 게이트웨이가 클러스터 내의 노들의 에너지 정보를 모아서 각 노드들

의상태를결정한다 에너지정보를알기위한주기적인제어메시지들도각노드들이.

불필요한 에너지를 소모하게끔 할 수 있다.

에너지를능률적으로 사용하는라우팅에서 멀티 홉 라우팅에서의 한노드는홉 카운

트를줄이기위해서최단거리의경로를찾거나홉레벨을관리한다 최단[11][12][14].

거리의 경로를 계속사용하다 보면경로상의 노드들은에너지는 더욱많이 소모될 것

이고 가장 빨리 소멸 될 것이다 그러므로 주기적인 경로의 갱신이 필요 하다. .

센서 네트워크에서 가장 중요하게 고려되어야 할 문제는 에너지 효율성 즉 네,

트워크 수명을 최대한 연장하는 것이다 에너지 효율성은 네트워크를 구성하는.

노드들이 센서 필드에 발생한 사건 혹은 주기적인 센싱과 센싱 데이터를 수집하

는 노드 싱크 노드 까지 데이터를 전달하는 과정에서 최대한 에너지 소모를 줄여( )

오랜 시간 동안 네트워크 기능을 유지하는 것이다.

에서는두가지기법을제안하고있다 첫째는모든센서노드들이싱크로데이터[11] .

를 전송하기위해그들이정한최대값을가지는최단거리를선택하는것이고 둘째는,

트래픽을공유하기위해서라우팅경로를스위칭하는것이다 에서는싱크로데. [12]

이터를 전송하기 위한 여러 경로 중 하나를 선택 할 때 이웃 노드들의 에너지 정보를

- 41 -

고려하여선택하는것이다 라우팅사이클동안클러스터의게이트웨이가클러스. [13]

터 내의노들의에너지정보를모아서각노드들의상태를결정한다 이러한방법들은.

에너지 정보와 같은 제어 메시지와 최단거리를 갱신하기 위한 메시지를 주기적으로

교환 하게 된다 그 결과각 노드들은 불필요한 메시지전송에 의해 많은 에너지를 소.

모 하게 된다.

센서 네트워크에서 모든 데이터 패킷은 이벤트를 감지하는 노드들로부터 싱크로

보내지게 된다 이때 노드들은 라우팅 알고리즘을 사용하여 능률적인 경로를 찾.

는다 센서 노드들의 에너지가 제한 되어 있기 때문에 일반적으로 에너지 능률적.

인 라우팅들이 많다.

데이터 전달에 참여하는 횟수를 최대한 공평하게 분산시키는 기법 토폴로지 형,

성 기법과 지역 정보 이웃 노드 수 잔여 에너지 량 등등 을 고려한 데이터 전달( , )

기법 등이 네트워크 계층에서 네트워크 수명을 최대한 연장하는 방안으로 제시

되었다 에서는 두 가지 기법을 제안하였다 첫째는 모든 센서노드들이 싱[1]. [1] .

크로 데이터를 전송하기 위해 그들이 정한 최대값을 가지는 최단거리를 선택하

는 것이고 둘째는 트래픽을 공유하기 위해서 라우팅 경로를 스위칭하는 것이다, .

이 기법은 우수한 로드밸런싱을 보여준다 하지만 싱크는 홉 카운트를 갱신하기.

위해 주기적으로 폴 메시지를 브로드캐스트 해야 한다 에서는 그물 구조의 의. [2]

여러 경로를 가지는 라우팅 기법으로 혼잡을 감소시키고 에너지 능률과 데이터,

전달의 신뢰성을 개선하였다 이 기법 또한 싱크까지의 홉 카운트를 갱신할 필요.

가 있다 즉 센서네트워크의 모든 노드들은 주기적으로 불필요한 에너지를 소모.

하게 된다는 것이다 에서는 라우팅 사이클 동안 클러스터의 게이트웨이가 클. [3]

러스터 내의 노들의 에너지 정보를 모아서 각 노드들의 상태를 결정한다 에너지.

정보를 알기 위한 주기적인 제어 메시지들도 각 노드들이 불필요한 에너지를 소

모하게끔 할 수 있다.

에너지를 능률적으로 사용하는 라우팅에서 멀티 홉 라우팅에서의 한 노드는 홉

- 42 -

카운트를 줄이기 위해서 최단거리의 경로를 찾거나 홉 레벨을 관리 한다[1][2][4].

최단거리의 경로를 계속 사용하다 보면 경로상의 노드들은 에너지는 더욱 많이

소모될 것이고 가장 빨리 소멸될 것이다 그러므로 주기적인 경로의 갱신이 필요.

하다.

센서 필드에서 인접 노드간 중복된 데이터 전송으로 인한 에너지 낭비는 클러스

터링을 통한 계층적 라우팅을 통해 감소될 수 있다 대표적인 클러스터링 기반.

라우팅 프로토콜에는 LEACH (Low Energy Adaptive Cluster-ing Hierarchy)[3],

LEACH-C(LEACH-Centralized)[4], BCDCP(Base Station Controlled Dynamic

등이 있다Clustering Protocol)[5] .

1. LEACH

는 클러스터 헤드가 클러스터의 멤버들로부터 데이터를 수집해서 직접LEACH

싱크로 전달한다 동작방식은 크게 클러스터 형성단계와 데이터 전송의 두 단계.

로 구분된다.

클러스터 헤드로 선정된 노드는 일반적인 센싱 노드보다 훨씬 많은 에너지를 소

비하기 때문에 모든 센서 노드들에 에너지 소비를 공평하게 분산하기 위해 그

역할을 순환하며 수행한다 특정 라운드에서 클러스터 헤드는 아래 식의 임계값.

(T(n 보다 작을 때 헤드로 선정된다)) [3].

∈−=

otherwise

Gnif

prP

P

nT

0

)1

mod(*1)(

선정된 클러스터 헤드를 바탕으로 클러스터가 형성되며 클러스터 헤드가 멤버,

- 43 -

들에게 타임 슬롯을 할당하여 데이터를 전송받고 전송 받은 데이터를 퓨전하여,

방식으로 싱크에게 전달한다CDMA .

2. LEACH-C

라운드마다 일정한 수의 클러스터를 구성하는 는 클러스터 헤드가 고르LEACH

게 분포될 때 좋은 성능을 발휘할 수 있으나 분산형 방법으로는 이를 보장하지,

못한다 의 결점을 보완하기 위한 는 클러스터 헤드를 싱크가. LEACH LEACH-C

직접 결정해주는 점을 제외하고 와 동작방식이 동일하다LEACH .

센서 노드들은 자신의 위치와 에너지 레벨을 싱크에게 전송한다 싱크는 이를.

바탕으로 필드 전체의 평균 에너지를 계산하고 그 이하의 에너지를 가진 노드는

클러스터 헤드가 되는 것을 회피하고 센싱 노드들의 전송 에너지가 최소가 되도,

록 일정한 수의 클러스터 헤드를 선정한다 와 마찬가지로 클러스터[4]. LEACH

헤드의 수는 전체 노드수의 가 되었을 때 라운드당 소비되는 에너지가 최소가5%

된다[4,5].

3. BCDCP

는 와 동작방식이 유사한 중앙형 방식 클러스터링 기법이다BCDCP LEACH-C .

하지만 클러스터 헤드가 퓨전한 데이터를 싱크에게 직접 전송하는 것이 아니라,

방식으로 싱크까지 전송한다 또한 클러스터 설정 단계에서 전체 센서CH-to-CH .

노드들의 에너지 정보를 바탕으로 전체 센서필드의 평균 에너지를 구하고 클러

스터 헤드 후보집합을 생성한 다음 각 클러스터에 거의 같은 수의 센서 노드들

이 분포 될 수 있도록 분산 과정을 거쳐 클러스터 헤드를 선정한다[5].

와 와 같이 중앙형 방식의 클러스터링 기법은 각 센서 노드들LEACH-C BCDCP

이 매 라운드 마다 자신의 위치정보와 에너지 정보를 싱크로 전송하기 때문에

- 44 -

각 노드는 많은 에너지를 낭비할 수 있다 또한 각 노드는 위치정보를 알기 위해.

서는 추가적인 장치가 부착되어야 한다GPS .

무선 센서 네트워크에서 클러스터링의 장점은 첫째 클러스터 헤더에서 클러스,

터 멤버 노드의 데이터 수집 을 통하여 인접 노드 간의 유사한(data aggregation)

정보의 중복 전달로 인한 에너지 낭비를 줄일 수 있다 둘째 싱크 노드의. , (Sink)

질의 를 클러스터 헤더에게 전달하여 질의의 플러딩을 막을 수 있다 마지(Query) .

막으로 노드가 증가함에 따라 네트워크의 확장이 용이하다.

에너지 소모 측면에서 효율적인 클러스터 기법이 되기 위해서는 송신 및 수신하

는 메시지의 오버헤드와 지연시간이 적어야 하고 다수의 노드가 싱크 노드로 데,

이터를 전송하게 되면 많은 에너지를 소비하게 되므로 적절한 수의 노드가 데이

터를 전송하여야 한다 가장 대표적인 클러스터 기법으로. LEACH[2], HEED[3]

등이 있다.

는 클러스터 기반 프로토콜이다 노드들은 주기적이고 랜덤하게 클러LEACH[10] .

스터 헤드를 선출하고 각 클러스터내부의 노드들은 방식을 채택한다TDMA .

의 가정은 비현실적이며 클러스터간의 통신에는 주력하지 않았다LEACH .

의 향상된 버전인 는 체인 기반 프로토콜이다 여러 개의 클LEACH PEGASIS[11] .

러스터를 형성하지 않고 체인을 형성하여 각 노드는 이웃에게 전송하고 이웃으

로부터 수신 하게 되고 오직 한 노드만이 싱크로 전송하게 된다 수집된 데이터.

는 노드에서 노드로 이동하고 집합되고 결국 싱크에게 보내진다, , .

기반 프로토콜들은 사전에 결정된 의무 사이클을 가지고 패킷 충돌문제TDMA

가 크지 않기 때문에 타고난 에너지 보존 방식이다 그러나 무선 센서 네트워크.

에서 스케줄을 유지하는 것은 쉬운 작업이 아니며 노드에서 큰 복잡성을TDMA

요구한다 이웃 노드의 스케줄 리스트를 유지하는 것도 상당한 메모리 용량을 요.

구한다 또한 슬롯을 할당하는 것은 조정을 요구하는 복잡한 문제이다. , TDMA

- 45 -

[8].

는 클러스터 헤더가 클러스터의 맴버 노드들로부터 데이터를 수집하고LEACH

데이터 융합 하여 싱크로 전달한다 의 장점은 네트워크에 있(data fusion) . LEACH

는 노드들의 에너지 소비를 공정하게 분산시키기 위해 일반노드에 비해 많은 에,

너지를 소비하는 클러스터 헤더를 무작위로 순환시켜 선출한다 에서는. LEACH

일정한 수의 클러스터를 구성하고 클러스터 헤더의 고른 배치를 보장 할 수 없,

다 이를 개선한 방안으로 기법이 제안되었고 는 와. LEACH-C LEACH-C LEACH

유사하나 클러스터 헤더를 싱크 노드와의 거리 및 에너지 정보로 결정된다.

는 노드의 잔여 에너지를 이용하여 클러스터 헤더를 선정한다 잔여 에너HEED .

지가 같은 노드들이 있을 경우 클러스터 내의 통신 비용을 이용하여 헤더를 선

정한다 이 알고리즘에서는 클러스터 헤더가 될 확률이 이 될 때까지 확률을 두. 1

배씩 증가시켜 먼저 이 되는 노드가 클러스터 헤더가 된다1 .

센서 네트워크에서는 데이터 전송방식을 몇 가지로 분류할 수 있다 즉 시간 기. ,

반 이벤트 기반 쿼리 기반 그리고 이러(LEACH), (TEEN), (Directed Diffusion),

한 방식들을 통합한 하이브리드 방식이 있다 이들 중 쿼리 기반 방(APTEEN) .

식은 싱크 또는 나 다른 센서 노드가 쿼리 를 보내면 그(sink, Base Station) (query)

쿼리에 해당하는 센서 노드들이 데이터를 싱크 쪽으로 보고하는 방식이다 대부.

분의 쿼리 기반의 라우팅 프로토콜에서는 쿼리의 전송보다는 데이터 보고에 소

비되는 에너지를 최소화하는데 초점이 맞추어져 있다 하지만 센서노드의 에너.

지 효율적인 데이터 보고도 중요하지만 쿼리의 전달도 쿼리기반 네트워크에서는

매우 중요한 부분이다 또한 일반적으로 쿼리는 플러딩 되지만 쿼리의. (flooding)

종류가 특정지역의 정보를 필요로 하는 응용에서는 쿼리가 플러딩 될 필요가 없,

다 예 외부온도는 몇도 인가 또는 층 로비의 습도는 얼마인가 이러한( : " ?" , "1 ?").

쿼리의 플러딩은 불필요한 전송으로 인해 각 센서 노드들의 에너지가 빨리 고갈

되는 원인이 된다 만약 쿼리가 그 특정지역으로만 보내질 수 있다면 데이터를.

- 46 -

수집하는 센서 네트워크의 생존시간은 더욱 늘어날 것이다.

한편 테스트베드 대학의, APE (Ad hoc Protocol Evaluation) , Uppsala

프로젝트 프로젝트의 의 코넬 대학의AODV-UU , Monarch DSR, INRIA OLSR,

에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 동적 및 라우팅 프로토콜을 연ZRP MAC

구하였다 이들은 라우팅 라우팅 혼합형 라우팅 계층적 라. Proactive , Reactive , ,

우팅등 기존 상용 라우팅 프로토콜을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하Ad hoc

였을 경우에 발생하는 문제점을 분석하였고 성능 향상 방안을 도출하였으며 이

결과를 토대로 이동성 지원 지원시 발생할 수 있는 문제점을 중점적으로, QoS

분석하였다.

- 47 -

제 장 센서 게이트웨이 프로토콜제 장 센서 게이트웨이 프로토콜제 장 센서 게이트웨이 프로토콜제 장 센서 게이트웨이 프로토콜4 u-4 u-4 u-4 u-

이란각종센서에서수집한정보를무선으로수집할수있도록구성한네트워크WSN

를 말하며 미래의 유비쿼터스 사회 실현을 위한 핵심 기술 기반 중 하나로 이미 자리,

잡았다. 마이크로 센서와 저전력 무선 통신 기술이 발전함에 따라 센서 네트워크-

의 다양한 응용에서 센서를 밀집되게 분포시킬 수 있게 되었다.

센서 네트워크에 접속하기 위해서는 모든 전자기기에 컴퓨팅과 통신 기능이u-

부가되어 있어야 하며 유선 혹은 무선을 통해 광대역 네트워크에 접속될 수 있

어야 하는데 본 연구에서는 이러한 센서 네트워크 접속 서비스를 제공하기 위u-

한 게이트웨이 프로토콜 기술을 중점적으로 연구하였다 특히 본 연구에서는. ,

유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 특성은 극도의 분산화 엄청난 컴퓨팅 노드 수 동, ,

적인 다중 홉 네트워크 이용을 고려하여 동적 라우팅 컴퓨, P-to-P(peer to peer)

팅 등을 지원할 수 있는 센서 네트워크 게이트웨이u- 구조를 연구하였다 이를.

위하여 블루투스LAN, , HomePNA (Phoneline Networking Alliance), PLC

(Power Line Communication), USB (Universal Serial BUS), IEEE 1394,

등 다양한 기술을 연구하고 이종망간 연동 및 망 관리 기술을HomeRF, IrDA

제공하기 위해 센서 네트워크 게이트웨이u- 프로토콜프로토콜프로토콜프로토콜 기술을 개발하였다.

특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 동적인 토폴로지 변화는 유비쿼터스 컴퓨팅 노,

드에서 발생한 데이터들이 다양한 무선 미디어에 의하여 정확하게 전달되기 위

해서는 상황인지 라우팅 및 기술이 요구되는데 이에 대한 연구는 본 과제에QoS

서 처음으로 시도된 토픽이다. 유비쿼터스 네트워크에서 를 지원하기 위해QoS

서 와 를 분석하였고IntServ (Intergrated Service DiffServ (Differentiated Service)

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 를 보장하기 위한 계층 네트워크 계층QoS MAC , ,

전송 계층 관련 기능을 설계하였다.

- 48 -

그리고 게이트웨이의 유연성을 위하여 센서 네트워크의 자동 망 기술을 유비쿼,

터스 환경으로 다변화시킬 수 있는 총체적 연동 모델을 수립하였는데 센서 네u-

트워크 게이트웨이의 주요 목표 및 평가 기준은 다음과 같다.

유연성 유비쿼터스 컴퓨팅 노드가 새로운 서비스 환경으로 이동(Flexibility) :

했을 때 게이트웨이가 그 환경의 서비스를 유연하게 사용할 수 있는지 평가한다.

확장성 극도로 분산화 된 경우에도 상호 작용이 원활할 수 있도(Scalability) :

록 센서 네트워크 게이트웨이u- 구조는 확장성이 있는지 평가한다.

이동성 기존 게이트웨이 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서(Mobility) :

정상적인 성능을 발휘할 수 없는데 본 과제의 시제품은 빈번한 끊김과 좁은 대

역폭에서도 안정적으로 동작할 수 있는지 평가한다.

자원인지 기기 특성에 따라 자원제약성을 효율적(Resource Consciousness) :

으로 관리할 수 있는지 평가한다.

동적 재구성 유비쿼터스 환경에서는 수많은 기(Dynamic Reconigurability) :

기들이 자유롭게 시스템 내부로 접속하였다가 다시 나가는 일이 빈번한데 본 과

제의 시제품이 이러한 경우 시스템은 동적으로 재구성할 수 있는 능력이 있는지

평가한다.

제 절 자동 망 관리 프로토콜1

무선센서네트워크에서각센서노드는에너지의한계를가지기때문에 에너지소비,

문제는 매우중요한이슈이다 조밀한환경의센서 네트워크에서 모든노드들이 센싱.

에 참여한다면 센싱영역의중복영역이커지게되고 이로인해불필요한에너지를소, ,

비하게 된다.

이와같이 은제한된전원공급 임의배치로인한교체불가능 무선매체의저속WSN , ,

- 49 -

등여러가지제약사항을가지고있으며이를해결하기위해여러가지기술들이연구

되고 있다. 센서 네트워크에서 센서는 센싱된 데이터를 싱크로 전달하기 위해 신

호 처리 계산 네트워크 구성 등의 일을 한다 노드가 밀집되게 분포시키는 것은, , .

센서 네트워크 연구에서 흥미로운 도전이 되고 있는데 그 중 하나는 확장 가능

하고 견고한 네트워크가 오래 생존하도록 에너지 효율을 높이는 연구이다 센서.

가 제한된 용량의 작은 배터리를 사용하기 때문에 자체적으로 전력 소모를 최소

로 하여 동작하도록 설계되어야 한다.

이와 같이 센서 네트워크는 접근이 어려운 곳의 정보를 파악하는데 유용하게 사

용되지만 센서의 여러 가지 제약 조건 때문에 원하는 데이터를 얻고 처리하지

못할 수 있다 특히 센서는 아주 적은 양의 에너지를 가지고 있기 때문에 센서의.

에너지 소진은 네트워크의 붕괴를 초래한다 이러한 문제를 해결하기 위해 에너.

지 소모를 최소한으로 하여 네트워크의 라이프 타임 을 연장하는 많은(life time)

방법들이 소개되어 있다 하지만 많은 방법들이 복잡하기 때문에 본 연구에서는.

먼저 각 노드의 로컬 정보만을 이용하여 에너지 효율적인 토폴로지 구(topology)

성 방법을 개발하였다.

본연구에서활성화 란용어는노드의무선채널을동작하게한다(Active) (Radio On)

는 의미로 휴지 는무선채널을동작하지않게한다 는의미로사용, (Sleep) (Radio Off)

한다 우리는 이 연구에서 두 개의 주파수 채널을 사용하는 센서 네트워크에서 노드.

간의거리정보를이용한활성노드생성과센서네트워크토폴로지구성방법을제안

한다.

토폴로지 자동 생성 프로토콜토폴로지 자동 생성 프로토콜토폴로지 자동 생성 프로토콜토폴로지 자동 생성 프로토콜1.1.1.1.

본 연구에서는 이동성 싱크 기반의 센서 네트워크 토폴로지를 자동 생성하고 관

리하는 기법을 제안하였다 싱크가 센싱 영역 여기 저기를 이동해 갈 때 싱크 주.

변으로만 지역 토폴로지를 생성한다 토폴로지에 참여하는 활성 노드는 능동적으.

- 50 -

로 생성되어 일정 시간 동안 센서에서 센싱된 데이터를 싱크로 전달하는 역할을

한다 우리가 제시하는 토폴로지 기법은 토폴로지를 구성하기 위해 많은 활성 노.

드를 필요로 하지 않으므로 해서 네트워크의 에너지 효율을 높이는데 기여한다.

토폴로지 관리가 중요한 이슈가 되고 있는 것은 센서 네트워크에서 전력 소모를

줄일 수 있는 최선의 방법은 센서의 무선 채널을 완전히 꺼버리는 것이기 때문

이다 왜냐하면 센서 무선 채널이 유휴 상태에 있을 때의 전력 소모가 전. (Idle)

송 모드에 못지 않게 크기 때문이다 센서가 밀집 분포된 네트워크에[1, 2, 3, 7].

서 토폴로지 구축하는 기존의 연구된 방법으로는 AFECA [8], GAF [5], SPAN

와 등이 있다 이들 연구들은 활성 노드라 부[6], ASCENT [4] PEAS [9] . (Active)

르는 특정 몇 개의 노드를 선택하여 그 노드들만 무선 채널을 켜고 데이터 전송

에 참여하게 한다 선택되지 아니한 노드들은 청취 상태와 휴지 상. (Listen) (Sleep)

태를 반복하거나 혹은 정해진 기간 동안 휴지 상태에 머무른다.

본연구에서는 에서 와 를보장할수있는효율적인활성화WSN connectivity coverage

노드를선택하는기법을제안하여 불필요한센서노드들의에너지소비를막고전체적,

인네트워크의 을연장시키고자하였다 본연구에서초기 에서lifetime . sensing field

노드들간의위치정보를이용하여 와 를보장하면서최소한의노coverage connectivity

드만을 활성화시켜 전체적인 네트워크의 을 연장시켜 보고자 한다 또한lifetime .

의 부분을고려하여후보노드를선정함으로써 가 시전topology maintenance node fail

체적인 재구성을막고 하게 를구성할수있는방법을제안하topology local topology

였다.

우리는센서가충분히조밀하게분포되어있는 에서각노드들이자신의Sensing-field

위치정보를가지고있다는가정아래 활성화된두노드의 의중복영역, sensing range

에있는노드중가장멀리떨어져있는이웃노드를활성화시킨다 즉두번의이웃메.

시지를 받은노드는자신의정보를메시지를 보낸 노드에게 보내어 자신이 활성화 노

드가될지의여부를결정한다 선택된노드는이웃노드들에게 하고자신. advertising

- 51 -

은활성화가된다 이와같은방법을통해 로부터점차활성화노드가결정되고전. sink

체적인 가 구성된다topology .

초기토폴로지를구성하는단계에거리 값을이용하여 노드 시 하threshold , fail local

게 가재구성될수있는방법을설명한다 활성화노드와의거리가topology . threshold

값이하내에가까이존재하는노드는 상태 가아닌이웃Sleep (sensing off, radio off)

노드로부터 수신이 가능한 수신 상태가 된다 즉 활성화된 노드가 이 될 경우. fail ,

메시지를받고활성화노드로교체될수있는후보노드상태가된다 후보노드'help' .

가 활성화 노드로 교체될 경우 이웃노드의 정보를 수집하여 전체적인 토폴로지의, ,

부분을 보장할 수 있어야 한다connectivity .

우리가 제안한 기법에서 노드는 초기 상태 수신 상태 활성화(observing) , (listening) ,

상태 휴지 상태의네가지상태를가지며상태천이는다음과같다(active) , (sleeping) .

초기 상태(radio on, sensing off)①

에뿌려진노드의초기상태이며이웃노드로부터 를두번받게sensing field message

되면 를 보낸 노드에게 자신의 위치정보를 보낸다message .

수신 상태(radio on, sensing off)②

노드의거리가 값안에위치하고있을때 노드또는 노Active threshold , Active Sleep

그림 상태천이도4.1.

- 52 -

드로 결정되지 않은 상태이다 이 상태에서 노드는 이웃노드로부터 수신이 가능하고.

센싱은 하지 않는다.

활성화 상태(radio on, sensing on)③

두 노드의 중복영역에서가장멀리떨어져있는노드가 노드로선택sensing Active

이 되며 송수신이 가능하고 에 직접 참여하는 노드이다, , sensing .

휴지 상태(radio off, sensing off)④

노드로선택되지못한노드의상태로서이웃노드에게 를 회듣게된Active Message 3

경우노드는 상태가되고 정해진 이지난후에는다시 상태가된Sleep , Time out Listen

다.

저전력 토플로지 관리 프로토콜저전력 토플로지 관리 프로토콜저전력 토플로지 관리 프로토콜저전력 토플로지 관리 프로토콜2.2.2.2.

그림 는 가운데 고정된 싱크를 두고 기존의 토폴로지 관리 기법인4.2

로 네트워크 전체에 토폴로지를 형성한 모습의 예이다 이 토폴로지ASCENT[4] .

에 참여하고 있는 활성 노드 는 자신의 무선 채널을 켜고 센서에서(Active node)

감지한 센싱 정보를 싱크로 전달하는 데이터 라우팅 역할을 한다.

그림 에서 보는 바와 같이 본 연구에서는 이동성 싱크 기반의 토폴로지 관리4.2 ,

기법으로 싱크의 주변으로만 토폴로지를 구성하는 기법을 제안한다 이는 이동성.

싱크가 센싱 필드의 여기 저기를 이동하는 상황에서 적용할 수 있는 기법이다.

토폴로지에 참여하는 활성 노드는 싱크 주변으로만 능동적으로 선택된다 싱크가.

다른 지역으로 이동하게 되면 새로이 활성 노드가 선택되어 새로운 네트워크 토

폴로지가 형성된다 그러면 이 전 영역에서 활성 노드이었던 노드는 무선 채널을.

끄고 휴지 상태로 들어간다 이러한 방법으로 싱크는 밀집 분포된 센서들 사이로.

네트워크 전체를 이동해 가면서 센싱된 데이터를 수집한다.

- 53 -

고정 싱크 싱크 이동 전 싱크 이동 중 싱크 이동 후a) b) c) d)

그림 고정 싱크 및 이동 싱크를 가진 네트워크 토폴로지4.2

토폴로지 생성을 위해 싱크는 주기적으로 토폴로지 설정 메시지를 방송한다 이.

메시지는 싱크로부터 특정 거리 까지만 전달된다 이를 위해 메시지 내에 홉.

수 필드를 두는데 이는 싱크로부터 몇 홉 거리까지 전파될지를 제한한다(hop) .

활성 노드가 토폴로지 설정 메시지를 수신하면 먼저 메시지 내의 홉 수를 감1

소 시켜 그 값이 이 아닌 경우에만 토폴로지 설정 메시지를 재방송하여 토폴로0

지가 밖으로 확장되어 가도록 한다 예를 들어 싱크가 홉 수를 으로 하여 방송. 3

하면 이 메시지는 싱크로부터 세 홉 떨어진 노드들까지만 전달된다 이는 토폴로.

지가 싱크 주변으로만 생성되도록 하기 위함이다 활성 노드는 토폴로지 설정 메.

시지를 재방송할 때 이웃의 비활성 노드가 임계영역 안에 있는지 밖에 있는지

바로 알 수 있게 임계 영역에만 미칠 수 있게 전송 범위를 조절하여 활성 노드

가 있음을 알리는 메시지도 바로 이어서 방송한다 싱크로부터 혹은 다른 활성.

노드로부터 토폴로지 설정 메시지를 수신한 노드는 위에서 설명한 방법으로 스

스로 활성 노드가 될지 말지를 결정한다.

활성 노드가 일정 시간 동안 싱크가 보내는 메시지를 듣지 못한다면 그 노드는

싱크로의 라우팅 경로가 없다고 간주하고 즉시 휴지 상태가 된다 따라서 싱크가.

자신의 주변에 토폴로지 생성을 원하지 않으면 토폴로지 설정 메시지를 한 동안

방송하지 않으면 모든 활성 노드가 휴지 상태가 되고 결과적으로 네트워크 토폴

로지가 모두 사라지게 된다.

- 54 -

싱크가 영역에서 영역으로 이동함에 따라 영역 의 활성 노드는 싱크가 방송A B C

하는 토폴로지 설정 메시지를 더 이상 듣지 못하게 되어 네트워크가 분리되어

있다 영역 의 활성 노드는 싱크로부터 홉 수가 보다 커져서 더 이상 토폴로. D 3

지 설정 메시지를 받지 못하고 있다 따라서 영역 와 영역의 활성 노드는 비. C D

활성 노드가 된다 반면에 영역 의 몇몇 노드는 토폴로지 설정 메시지 방송을. E

듣고 활성화되어 네트워크 토폴로지의 구성 노드가 된다.

제안하는 기법에서 각 노드는 그림 에서 보는 바와 같이 휴지 청취4.3 (Sleep),

과 활성 의 세 가지 상태를 가진다 네트워크 시작 시에 각 노드(Listen) (Active) .

는 휴지 상태에서 시작한다 휴지 상태에서 센서 노드는 자신의 무선부를 끄고.

휴지 상태 유지 타이머(TS 를 설정한다 타이머가 진행되는 동안 노드는 어떠한) .

메시지도 듣지 못하게 되어 무선부 동작에 필요한 에너지를 절약할 수 있게 된

다 타이머가 만료되면 청취 상태로 천이하게 되는데 자신의 에너지가 아주 미. ,

약하면 센싱 영역 보존을 위하여 천이하지 않을 수도 있다.

청취 상태에서 노드는 먼저 무선부를 켜고 청취 상태 유지 타이머(TL 를 설정한)

후 자신의 임계 영역 안에 활성 노드가 있는지 검사한다 만약 임계 영역 안에.

활성 노드가 존재한다면 즉시 휴지 상태로 천이한다 타이머가 만료되면 활성 조.

건이 만족하는지 검사한 후 활성 노드가 될 수 있다 활성 노드가 되기 위한 조.

건은 싱크로부터 토폴로지 설정 메시지를 수신하고 자신의(1) (2) dmin 임계 영역

안에 활성 노드가 없는 경우이다 조건이 만족하지 않으면 휴지 상태로 천이한.

다.

활성 상태에서 노드는 토폴로지에 참여하면서 데이터 전송 요청이 있으면 구성

된 네트워크 토폴로지를 이용하여 싱크 방향으로 데이터를 전송한다 이 상태에.

서 노드는 주기적으로 자신의 휴지 조건을 검사하여 만족하면 휴지 상태로 천이

한다 활성 노드가 휴지 노드가 되기 위한 조건은 싱크의 토폴로지 설정 메시. (1)

지를 수신하지 못하거나 임계 영역 안에 자신보다 노드 가 낮은 활성 노드(2) ID

가 존재하는 경우이다 또 센싱 영역 보존을 위하여 자신의 에너지가 아주 미. ,

- 55 -

약하면 휴지 상태로 천이할 수 있다.

모든 센서는 다음과 같이 세 개의 상태를 가진다 상태는 센싱과 라우팅. Active

에 참여하는 상태를 말한다 상태의 가 되기 전의 상태이다 즉. Observing Active . ,

망의 상태를 관찰하면서 자신이 가 되어야 할지 이 되어야 할지를 판Active Sleep

단한다 마지막으로 상태는 노드가 과 를 모두 끈 상. Sleep Sensing unit transceiver

태이다 이 상태의 노드는 주기적인 시간. Ts 가 지난 후에 상태로 천Observing

이하여 망의 상태를 관찰한다 각 상태의 천이 조건은 그림 과 같다. 4.3 .

S le ep

ActiveO bserving

A fte r Ts

The numbe r of a ctive nodes > k

1 o r 2 STAR T message &

backo ff w in ne r

그림 전체 상태 천이도4.3

센싱 필드에 뿌려진 모든 센서는 상태이다 이 때 각 센서는Observing .

과정을 통해 이웃의 정보를 수집한다 토폴로지의 형성은 항neighbor discovery .

상 로부터 시작된다 가 메시지를 이웃 노드들에게 보내SINK . SINK START 1-hop

면 이 메시지를 받은 노드는 메시지를 보낸 노드와 자신과의 거리 자신의 이웃, ,

수 그리고 메시지를 받은 횟수에 의해 가 될 지를 결정하게 된다, Active . Active

가 된 노드들은 다시 한번 메시지를 그들의 이웃 노드에게 보내고 그START ,

메시지를 받은 노드는 위 과정을 반복한다

- 56 -

SinkSTART

Messages

2

1

3

Sink

START

Messages

(a) (b)

그림 토플로지 형성 과정4.4

그림 는 로부터 망 구성이 시작될 때의 모습이다 어떤 노드가4.4 SINK . START

메시지를 들었을 때 먼저 그 노드는 자신이 메시지를 몇 번 들었는지, START

확인한다 한 노드가 메시지를 세 번 이상 들으면 가 될 자격이 없. START Active

다 즉 번의 메시지를 들었다는 것은 자신의 영역이 다른 노드에 의해서 다 덮. , 3

어졌다는 것을 의미하기 때문이다 그 후 노드는 메시지를 보낸 노드와의 거리. ,

를 검사한다 만약에 그 거리가. d 이상이면 그 노드는 상태로 갈 자격이Active

된다 이는 너무 많은 노드가 가 되는 것을 방지한다 마지막으로 이웃 노. Active .

드 수에 의해 결정되는 백 오프 시간 을 이용하여 첫 번째 두 번(back off time) ,

째 조건을 만족한 후보 노드들끼리 경쟁한다 즉 후보 노드들은 백 오프 타이머. ,

가 만료되면 를 전송하고 노드가 된다 이는 의START Active . coverage circle

을 최소화하기 위함이다overlapping .

활성 노드 선정 프로토콜활성 노드 선정 프로토콜활성 노드 선정 프로토콜활성 노드 선정 프로토콜3.3.3.3.

우리가 제안하는 토폴로지 기법에서 비활성 노드는 싱크가 자신의 주변에 있을,

때 활성 노드가 될수 있다 각 센서 노드는 싱크가 자신의 주변에 왔음을 감지하.

면 자신이 활성화 될지 말지를 스스로 결정한다 노드는 자신으로부터 일정 거리.

내에다른 활성 노드가 있는지를 검사하여 없다면 즉시 활성노드가 된다 이를 위.

- 57 -

해 각 노드로부터 거리 임계 값 dmin 을 두고 그 거리 내의 영역을 임계 영역이

라 부른다.

임계값을 사용하여 새로운 활성 노드를 생성하기 위한 예로서 노드 은 주변N1

에 싱크가 있음을 감지하고 이미 활성화 되어 있고 노드 와 는 비활성 노N2 N3

드이다 노드 는 임계 영역 안에 활성 노드가 존재하므로 활성화되지 못하지. N3

만 노드 는 자신의 임계 영역 안에 활성 노드가 없으므로 즉시 활성 노드가N2

된다.

그러나 경우에 따라서 두 개 이상의 노드가 동시에 자신의 주변에 활성 노드가

없음을 감지하고 동시에 활성 노드가 될 수도 있다 이러한 상황이 발생하면 싱.

크 주변에 너무 많은 활성 노드가 발생할 수 있어 에너지 효율을 떨어뜨릴 수

있다 이러한 경우 지역적으로 중복되는 활성 노드를 피하기 위해 중복된 활성.

노드들 중 하나만 활성 상태에 남아 있고 나머지 노드는 휴지 상태로 즉시 천이

하도록 한다 달리 말하면 우리가 제시하는 토폴로지 기법은 싱크 주변에 활성.

노드가 균등하게 배치되도록 한다.

이러한 방법으로 활성 노드를 정하기 위해서는 각 노드는 이웃 노드와의 거리를

측정할 수 있어야 하는데 본 연구에서는 센서가 없이 이웃 노드와의 거리를GPS

측정하는 방법을 채택하였다 이를 위한 방법으로는 신호 세기를 이용하는 방법.

신호 전송 시간 측정 방법 주변을 감시 메시지를 송신하는[13, 14, 15], [16, 17],

방법 그리고 활성 억제 메시지를 수신하는 방법 등이 있다 첫 번째 방[9] [12] .

법은 수신된 신호의 세기를 측정하여 거리 요인에 의한 신호가 감쇄 정도를 계

산하여 거리를 측정한다 두 번째 방법은 신호와 소리 신호를 동시에 송신하. RF

여 두 신호의 수신 시간 차이로 거리를 계산하는 방법이다 세 번째 방법은 전파.

송신 전력을 줄여서 제한된 거리까지만 전파되도록 하여 메시지를 송신하여 이

웃 노드를 찾는 방법이다 노드는 이웃 노드 찾기 메시지를 송신하여 응답이 있.

으면 해당 범위 내에 이웃 노드가 있는 것으로 간주하는 방법이다 만약 응답이.

- 58 -

없으면 이웃 노드가 없는 것으로 간주한다 마지막 방법은 활성 노드가 주기적으.

로 특정 범위로 활성 억제 메시지를 송신하여 비활성 노드는 이 메시지를 수신

함으로써 자신의 특정 범위 안에 활성 노드가 있음을 감지하는 방법이다 본 연.

구에서는 세번째와 네번째의 조사하는 방법을 사용한다.

본 연구에서는 위의 방법 들 중에서 세 번째 방법과 네 번째 방법을 병합하여

전파 전송 범위를 조절하는 방법을 사용하여 임계 영역 안에 활성 노드가 있는

지 없는지를 확인한다 즉 비활성 노드는 일정 시간 동안 활성 노드가 자신의 임.

계 영역에만 미치도록 방송하는 메시지 수신을 기다려 메시지가 수신되면 자신

의 임계 영역 안에 활성 노드가 있는 것으로 간주한다 일정 시간 동안 활성 노.

드의 메시지를 들을 수 없으면 임계 영역에만 미치도록 전파 세기를 조절하여

활성 노드 찾기 메시지를 보낸다 보낸 후 응답이 없으면 자신의 임계 영역에 활.

성 노드가 없는 것으로 간주한다.

제 절 보장형 프로토콜2 QoS PAN MAC

무선 센서 네트워크 는 환경 보호나 국가 안전을 위한(wireless sensor network)

감시등의 다양한 분야의 어플리케이션 에서 사용이 가능하다 이러한(application) .

무선 센서 네트워크에 적합한 프로토콜MAC(Media Access Protocol) (protocol)

을 개발하기 위하여 많은 시도가 이루어지고 있다 기존의 무선 애드혹 네트워크.

를 기반으로 하는 많은 알고리즘과 프로토콜들이 제시가 되었지만 무선 센서 네,

트워크의 요구사항에 적합하지 못하다 따라서 무선 센서 네트워크에 적합한 특. ,

별한 프로토콜이 필요하다MAC [10].

미래의 유비쿼터스 컴퓨팅은 다양한 멀티미디어 서비스 지원 기반으로 변화할

것이다 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅의 액세스 망에서 발생하는 트.

래픽을 모델링 및 서비스 요구사항들을 별로 구분하여 적절한 를 보장QoS QoS

- 59 -

해 줄 수 있는 및 라우팅 기술들을 연구하였다 기존의 유선망과 무선망에MAC .

서 제안된 여러 가지 기술들 등과 같은 기술 문서를MPLS, RSVP, IEEE 802.11e

연구 분석하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있는 방안을 연구하였다.

이를 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅과 센서 네트워크의 연동을 위한 저전력 관련(

프로토콜들의 최소 호환 요구를 비롯하여 최적 파라미터를 도출하였다 도출된) .

문제점들을 바탕으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원 보장 문제, QoS ,

서비스 지원 구조 극도의 분산화 된 유비쿼Multicast , Power Efficient Routing ,

터스 컴퓨팅 노드들의 그룹 이동성을 지원하는 이동 유비쿼터스 네트워크 프로

토콜의 설계 파라미터를 도출하도록 노력하였다 이를 토대로 설계한 망 구성.

및 관리 기술 그리고 라우팅 프로토콜을 수정 및 보완하였는데 특히 다, MAC ,

음 사항을 중점적으로 고려하였다.

이동 센서들의 전송 거리와 전송 대역폭 제약문제

연결 접속 및 트래픽 요구 사항

의 적용 방안IntServ, DiffServ, RSVP

무선 채널상의 높은 에러율

센서의 전력 대역폭 처리능력의 한계, ,

이동 센서의 높은 이동성

지연 지터 처리량(delay), (jitter), (throughput)

확장성과 이동성

소모 정책 및 성능Power

유비쿼터스 노드의 제공을 위하여 트래픽 부여QoS QoS

관리 정책MAC

센서 네트워크의 기반 기술로 부상하는 있는 의 기술을 표준 기술IEEE 802.15.4

문서를 통하여 연구하고 매체접근제어 모듈을 설계 개발하였는데 모듈 설계 시

에 고려한 사항들은 다음과 같다.

- 60 -

전력 소모량 조절 제어

소규모 소용량으로 인한 버퍼의 용량 제한/

데이터 전송을 위한 센서 노드 간의 동기화

잔존 전력량 점검 모듈

자동 망 구성을 위한 제어 신호의 송수신

먼저 본 연구에서는 데이터 프레임의 를 기반으로, QoS IEEE 802.15.3

에서의 채널 타임을 할당하는 관WPAN(Wireless Personal Area Network) QoS

리 기법을 제안하였다 은 저비용 저전력의 고속 단거리 전송을 위한 무. WPAN ,

선 연결을 목적으로 개발되었고 이내에 있는 장치들이 네트워크를, 10m ad-hoc

구성하여 고속의 대용량 멀티미디어 데이터를 전송하도록 하는 기술이다. IEEE

에서 기술로 가장 먼저 개발한 는802.15.3 working group WPAN Bluetooth

의 낮은 전송률로 인해 대용량의 멀티미디어 트래픽을 지원하는 것이 불1Mbps

가능하다 점차 고화질의 비디오 오디오 파일을 짧은 시간 내에 전송을 요[1][2]. ,

구하는 어플리케이션이 나타나게 될 것이다 기술 중. WPAN IEEE 802.15.3

은 이러한 요구에 부합하는 기술이다 의 범위에서High-Rate WPAN . 10m

의 전송률을 가지는 은 고속의 대용량 멀티미디어 데이55Mbps High-Rate WPAN

터 전송에 대한 요구를 충족시킬 것이며 앞으로 사용범위가 크게 확장되어 갈,

것이다 [3].

네트워크는 몇 개의 장치들로 이루어진 피코넷 을 단위로 구성WPAN (piconet)

된다 피코넷의 장치는 관리자의 역할을 담당하는 와. PNC(Piconet Coordinator)

데이터를 주고받는 로 구분된다 는DEV(Device) . PNC IEEE 802.15.3 High-Rate

의 전송단위인 이 시작될 때마다 프레임을 전송하여WPAN superframe beacon

피코넷의 관리하고 다른 의 동기 및 채널 타임 할당을 담당한다DEV [3]. IEEE

에 정의된 기반의 구조는802.15.3 TDMA superframe Beacon, CAP(Contention

의 세부분으로 구성된다Access Period), CTAP(Channel Time Allocation Period) .

- 61 -

구간에서 전송되는 프레임은 각 이 시작될 때 전송되Beacon beacon superframe

고 피코넷에 대한 정보와 프레임 이후의 구간에 대한 정보를 가지고 있, beacon

다 구간에서는 들이 메커니즘을 사용하여. CAP DEV CSMA/CA non-QoS

데이터와 커맨드 를 전송한다 는 여러asynchronous (command) . CTAP

으로 구성되고 가 를 요청하면 는CTA(Channel Time Allocation) , DEV CTA PNC

에 를 스케쥴링 기법을 통해 할당한다 그러나 표준에서DEV CTA . , IEEE 802.15.3

는 경쟁하는 들 사이에서 효율적으로 를 할당하는 스케쥴링 기법을 정DEV CTA

의하지 않는다 [4].

게이트웨이 모듈은 에서 물리계층과 계층의 통신MAC High-Rate WPAN MAC

을 처리하는 것을 목적으로 한다 그림 는 의 피코넷의 와 의. 4.5 WSN PNC DEV

무선 연결을 보여준다 피코넷은 다른 종류의 무선 네트워크와는 달리 짧ad-hoc .

은 전송 범위를 가지는 것이 특징이다 기본적으로 피코넷에 속한 여러 중. DEV

의 하나가 의 역할을 담당하게 되고 프레임을 통해 각 사이의PNC , beacon DEV

동기와 채널타임을 할당한다 [3].

그림 기반의 센서 네트워크 토폴로지4.5 PNC

본 연구의 게이트웨이에 들어갈 프로토콜의 접근 기술은 을MAC superframe

- 62 -

기본 프레임 구조로 하는 기법을 기반으Time Division Multiple Access(TDMA)

로 한다 은 그림 과 같이 두 연속적인 사이의 시간으로 정. superframe 4.6 beacon

의된다 은 의 세부분으로 나누어진다 각. superframe beacon, CAP, CTAP .

은 데이터의 종류에 따라 구조와 길이가 달라지는 여러 프레임으로superframe

구성된다 전송의 기본 단위는 슬롯 이고 각 프레임은 여러 개의 슬롯으로. (slot)

구성된다 [5].

그림 구조4.6 MAC superframe

은 피코넷의 동기화를 위해 필요하고 의 시작부분의beacon , superframe beacon

구간동안 에서 피코넷의 다른 로 방송된다 은 에 대PNC DEV . beacon superframe

한 정보를 가지고 있어 통신해야 하는 에 대해서 채널을 할당하는데 사용한, DEV

다 구간에서는 매체 접근 기법으로 프로토콜을 사용한다 이. CAP CSMA/CA .

구간에서의 경쟁은 기술을 기반으로하기 때문에 채널에 접근하고자CSMA/CA ,

하는 모든 들은 동등한 기회를 부여받게 된다 이와는 달리 구간에서DEV . , CTAP

는 들이 특정한 타임슬롯 을 가지는 프로토콜을 사용한다DEV (timeslot) TDMA

는 또는 로 구성되고 커맨드[5]. CTAP CTA Management CTA(MCTA) , ,

스트림 데이터를 전송한다 는 에 의해isochronous , asynchronous [7]. CTAP PNC

채널 타임이 관리되고 타임슬롯 수를 결정하여 각 에 알려주는 방식으로 분, DEV

산적인 와는 다른 특징을 가진다CAP [5].

현재 에서는 를 할당할 때 데이터 프레임의 를 고려하지 않는다WSN CTA QoS .

단순하게 방식으로 를 할당한다 피코넷에 있는 가 데이터를 전송FIFO CTA . DEV

하려면 채널 타임 요청 커맨드 를 로 보낸(channel time request command) PNC

다 채널 타임이 이용가능하면 는 마다 를 할당하고 소스. PNC superframe CTA ,

- 63 -

에서 다른 채널타임 요청을 수신하면 이전 채널 타임 요청에 대해서는DEV CTA

를 하지 않는다 만약 채널 타임이 이용가능하지 않으면 는 스트림의. , PNC QoS

와는 상관없이 로 를 세팅하여 채널 타임 응QoS 'unsuccessful' Reason Code Field

답 를 보낸다(channel time response) [4].

고화질의 비디오 스트림이나 오디오 데이터와 같은 전송 시간에 민감한 멀티미

디어 트래픽의 경우 에서 채널 타임을 이용할 수 없으면 전송이 지연, superframe

되거나 거부되어질 수 있다 사실 피코넷에서 발생하는 트래픽의 양이 많아지게. ,

되면 의 모든 를 할당되어질 것이다 이러한 경우에 가장 높은superframe CTA .

를 가지는 트래픽이라도 를 할당받지 못하는 경우가 할생한다QoS CTA .

제안하는 스케줄링 스킴에서 는 데이터 전송을 위해 트래픽의 와 메시, DEV QoS

지 크기에 대한 정보를 채널 타임 요청 커맨드와 함께 보낸다 다음. superframe

에서 이용할 수 있는 채널 타임이 있으면 는 즉시 요청 커맨드에 대해서PNC

를 할당할 수 있다 이 경우 에 할당되는 의 순서는 트래픽CTA . superframe CTA

의 와 레이어에 도착하는 시간에 따라서 재정렬 된다 만약 채널 타임QoS , MAC .

을 이용할 수 없으면 마지막 의 를 평가하여 그림 과 같이 를, CTA QoS 4.7 CTA

할당한다.

- 64 -

그림 제안하는 스케줄링 기법4.7

할당을 요청한 메시지의 가 마지막 에 포함된 메시지의 보다CTA QoS CTA QoS

높다면 그림 과 같이 다음 에서 새롭게 할당된다 마지막 가, 4.7 superframe . CTA

새로운 트래픽을 포함하기에 충분하다면 더 높은 의 트래픽이 채널을 이용, QoS

할 수 있을 때 까지 기다릴 필요가 없다 그림 은 제안하는 관리 기법으. 4.7 QoS

로 를 할당하는 과정을 보여준다CTA .

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그림 채널 타임 할당 과정4.8

제 절 저전력 라우팅 프로토콜3

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 많은 수의 저전력 다기능 센서

노드들로 구성된다 각각의 센서 노드들은 제한된 연산능력과 센싱능력을 가지.

며 밀집한 지역에 조밀하게 배치되어 군사 홈 네트워크 환경감시 재난감시 등, , , ,

의 다양한 응용에 적용 될 수 있다 군사용 또는 환경감시와 같은 많은 무선 센.

서 네트워크 응용에서 센서 노드들은 사용자의 접근이 제한적이며 에너지원의,

교체는 쉽지 않다 그러므로 센서 네트워크 프로토콜은 자가구성.

능력을 가지며 센서 노드들이 서로 협력하여 동작한다(self-organizing) , .[1]

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 동적인 토폴로지 변화는 유비쿼터스 컴퓨팅 노드에서

발생한 데이터들이 다양한 무선 미디어에 의하여 정확하게 전달되기 위해서는

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상황인지 라우팅 프로토콜 기술이 요구된다. 무선 센서 네트워크에서 싱크의 에

너지는 제한되지 않는다 반면에 각 센서 노드들의 에너지는 배터리를 사용하므.

로 제한된다 그러므로 센서 네트워크에서 노드들의 에너지 소비는 중요한 문제.

다 센서 네트워크 라우팅의 목적은 에너지 효율적인 경로를 찾고 노드들로부.

터 싱크로 데이터의 신뢰성 있는 전달과 에너지의 효율적인 사용하여 네트워크

의 라이프타임을 최대화하는 것이다.

즉 센서네트워크라우팅의목적은에너지효율적인경로를찾고노드들로부터싱, u-

크로데이터의신뢰성있는전달과에너지의효율적인사용하여네트워크의라이프타

임을 최대화하는 것이다.

이러한 취지에서 본 연구의 게이트웨이에 구현될 라우팅 프로토콜의 동작을 위하여

싱크로 데이터를 전송하기위한 여러 경로 중 에너지 효율적인하나의경로를선택하

고 에너지 정보를 전송하기위한제어 메시지의전송을줄이는에너지를 고려한 효율

적라우팅 기법을제안하였다. 본 연구에서는 에너지를 효율적으로 사용하여 전체

네트워크의 수명을 오래 유지하고자 를 도입한 환경에서의 데이터 전, multi sink

송을 위한 선택 기법을 제안한다 제안된 기법으로 를 선택해 통신함으sink . sink

로써 네트워크 수명을 오래 유지할 수 있으며 효과적인 데이터 전송을 할 수 있,

다. 본 연구에서는 클라스터 기반 라우팅 프로토콜 기술을 연구하였는데 다음

사항을 중점적으로 고려하였다.

장애 대응 유비쿼터스 컴퓨팅 노드는 전력 소모 물리적 충(fault tolerance) : ,

격 간섭 등의 이유로 장애가 발생할 수 있다 장애를 가진 유비쿼터스 컴퓨팅, .

노드가 이동 망의 전체 성능에 영향을 미쳐서는 안 된다.

확장성 유비쿼터스 컴퓨팅 노드는 극도의 분산화 엄청난 수 동(scalability) : , ,

적인 특성을 지닌다 따라서 지능형 분산 이동 망 구성 및 관리 기술은 유비쿼터.

스 네트워크의 확장성을 충족시켜야 한다.

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다양한 네트워크 토폴로지 관리 수백 수천의 유비쿼터스 컴퓨팅 노드는: , ㎥

당 노드 정도의 밀도를 가질 수 있다 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 노드의 밀도20 .

는 신중한 네트워크 토폴로지 관리를 요구한다.

저전력 라우팅 프로토콜 설계는 네트워크 전체적인 관점에서의 전력 관리와 센

서 노드 자체의 전력 관리로 나누어서 고려하였으며 다음과 같은 사항을 중점

고려대상으로 하여 프로토콜을 설계하였다.

전력 소모 효율성1) (energy efficiency)

네트워크 전체 요소 고려한 저전력 라우팅

경로 정보를 유지하는 멀티 경로 라우팅

데이터 중심 라우팅2) (data-centric)

베이스 노드의 관심사항과 일치하는 노드들 간의 통신

속성 기반의 주소화 요구

동일한 데이터의Implosion : redundancy

다수 노드가 동일지역 센싱하여 동일 데이터의 중복 발생Overlap :

속성 기반의 주소 체계3) (attribute-based addressing)

베이스 노드 관심있는 데이터 속성 에 대한 쿼리 전송: ( )

센서 노드 쿼리에 일치하는데이터나이벤트가발생한특정노드들만데이터 전:

송

데이터 통합 수집4) (data aggregation)

임의의 노드가 데이터를 수집하여 의미 있는 데이터를 베이스로 전달

전송횟수 전력소모 감소,

Im 문제 해결plosion, Overlap

- 68 -

앞에서 여러 차례 밝힌 바와 같이 유비쿼터스 컴퓨팅 노드는 배터리와 무선 전

송 기술을 사용하기 때문에 자원 사용에 있어서 제약이 크다 즉 배터리 전송. , ,

대역폭 컴퓨팅 용량 등에 있어서 제한이 크다 이러한 점에서 전력 소모, CPU .

량과 관련하여 데이터 전송에 따른 에너지 소비뿐만 아니라 제어신호의 전송에

따른 에너지 소비를 함께 고려하였다 전체 센서 네트워크 시스템에 존재하는.

노드들의 에너지양을 균등화시킴으로써 라우팅으로 인한 에너지 소비가 많은 노

드의 수명을 연장시킬 수 있게 하여 상대적으로 많은 노드들이 라우팅에 오랫동,

안 참여할 수 있게 하고 시스템의 성능과 수명을 향상시킬 수 있는 방안을 도출

하였다 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 노드들의 이동성을 보장하고 다양한 정보.

를 공유할 수 있도록 어떻게 사용자가 원하는 레벨을 지원하며 라우팅 경로QoS

를 찾을 수 있는 검색 문제 토폴로지 의 변화에 따른 기존의 레벨, (topology) QoS

을 유지 문제 유비쿼터스 네트워크에서 가용자원의 변화에 대응할 수 있는, QoS

보장 관점의 유비쿼터스 네트워크 라우팅 프로토콜에 대하여 중점적으로 연구하

였다.

저전력 라우팅 프로토콜 설계는 네트워크 전체적인 관점에서의 전력 관리와 센

서 노드 자체의 전력 관리로 나누어서 고려하여야 하며 다음과 같은 사항을 중

점 고려대상으로 하여 프로토콜을 설계하였다.

노드의 이동에 따라 네트워크 토폴로지가 동적으로 변화할 수 있다 네트워.

크 토폴로지의 변화는 빈번한 루트 정보의 갱신을 야기시켜 루트 정보의 관리를

복잡하게 하며 이를 위한 라우팅 제어 메시지는 네트워크의 오버헤드로서 작용,

한다.

이동 노드들은 무선 인터페이스를 사용하여 서로 통신한다 무선 인터페이스.

는 기본적으로 전송 대역폭 및 전송 거리상의 제약이 있다 따라서 원거리 노드.

들 간의 통신을 위해서는 멀티 홉 통신이 필수적이다 멀티 홉 통신을 위해 각 노- . -

드는 호스트 기능 외에 라우팅 기능도 포함한다.

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이동 노드들은 제한된 용량의 배터리를 사용하기 때문에 에너지 사용에 있어

제약이 크다 따라서 배터리 상태를 고려한 통신이 필요하다. .

이동 노드들은 무선 인터페이스를 사용하여 서로 통신하고 있으며 모든 노,

드들이 라우팅 기능을 가지고 있기 때문에 보안상으로 매우 취약하다 특히 브. ,

로드캐스팅되는 라우팅 제어 메시지는 해킹의 위험이 크다는 점을 인식하여야

한다.

데이터 전송에 따른 에너지 소비

제어신호의 전송에 따른 에너지 소비

유비쿼터스 네트워크 환경에서 이동 노드의 사용 전력의 최소화

배터리 절약을 위한 모드 지원방안“sleep”

이동 패턴과 트래픽 종류에 따른 전략power saving

단방향 양방향 링크 상에서 잔존 에너지량 차이 및 무선자원의 효율적 관리,

무선 대역폭의 이용률 향상을 위한 제어 부하 감소 방안

제어 메시지의 브로드캐스팅 방지 방안

전력 소모 효율성(energy efficiency)

네트워크 전체 요소 고려한 저전력 라우팅

경로 정보를 유지하는 멀티 경로 라우팅

데이터 중심 라우팅(data-centric)

베이스 노드의 관심사항과 일치하는 노드들 간의 통신

속성 기반의 주소화 요구

동일한 데이터의Implosion : redundancy

다수 노드가 동일지역 센싱하여 동일 데이터의 중복 발생Overlap :

속성 기반의 주소 체계(attribute-based addressing)

베이스 노드 관심있는 데이터 속성 에 대한 쿼리 전송: ( )

센서 노드 쿼리에 일치하는데이터나이벤트가발생한특정노드들만데이터 전:

송

데이터 통합 수집(data aggregation)

임의의 노드가 데이터를 수집하여 의미 있는 데이터를 베이스로 전달

- 70 -

전송횟수 전력소모 감소,

Im 문제 해결plosion, Overlap

무선 센서 네트워크는 멀티홉 환경으로 분산된 수많은 노드들로 이루어진다 일.

반적으로 베터리로 운용되는 센서노드에서 에너지 소비는 매우 중요하다 여기에.

서는 에너지 효율적인 통신 프로토콜인 을 제안한다Wave Dissemination . Wave

은 네트워크 지연의 증가나 처리율의 감소 없이 모든 노드들이 유Dissemination

니폼하게 그들의 에너지를 소비함으로써 네트워크 수명을 연장시킨다. Wave

스킴은 웨이브 대 웨이브 네트워킹을 유발시키는 가상 웨이브 라Dissemination - -

인을 생성한다 이러한 은 다음의 가지 네트워크 단계로 구. Wave Dissemination 3

성 된다 네트워크 초기화 쿼리 웨이브 데이터 웨이브 또한 다음 가지의 주요. , , . , 4

기능에 기반 한다 웨이브 전송 공격적인 데이터 집합 사전적인 데이터 패스 예. , ,

약 예측 가능한 액티브 슬립 주기 를 통한 시뮬레이션에서, - . ns-2 , Wave

의 성능은 기존 프로토콜을 뛰어 넘는 것으로 나타났다 더 높은Dissemination ;

에너지 보존과 더 낮은 메시지 지연을 성취하였다.

무선 센서네트워크는 수많은 노드들이 분산되어 그들 스스로 멀티홉 무선 네트

워크를 이룬다 센서 노드들은 일반적으로 베터리로 운용되며 그들의 타겟 어플.

리케이션에 뿌려진다 이러한 노들들에서 베터리 교환은 힘들거나 불가능하다. .

따라서 에너지 소비는 매우 중요한 이슈이다.

무선 센서네트워크에서 에너지 보존은 크게 두 가지 접근 방법 있다 첫 번째는.

과 네트워크 계층에 있다 계층에서 에너지를MAC(medium access control) . MAC

보존하기 위한 주요 메커니즘 중의 하나는 전송 수신 휴지 채널에 리스닝 등은, ,

거의 비슷한 파워의 양을 요구하므로 라디오의 전원을 차단하는 슬립 모드를 사

용하는 것이다 네트워크 계층에서는 라우팅 프로토콜이 가볍고 에너지 제약적.

으로 디자인되어야 한다 두 번째 에너지 보존 방법은 네트워크 내의 작업을 통.

한 데이터 집합 퓨전 이다 즉 데이터들 사이의 상호관련정보를 이용하여 데이터( ) . ,

- 71 -

의 크기를 줄이고 데이터 전송 횟수를 줄이기 위하여 서로 다른 데이터 패킷을

하나의 패킷으로 믹스하는 방법이다.

본 연구에서는 메시지 교환 횟수 메시지 릴레이 횟수 충돌 오버히어링 등을, , ,

줄여서 네트워크 수명을 연장시키는 새로운 통신 프로토콜인 Wave

을 제안한다 은 와 과 같이Dissemination . Wave Dissemination GeRaF[1,2] [3]

과 라우팅을 하나의 계층으로 통합한다MAC .

에서 모든 메시지는 릴레이 노드로써 중간 센서들을 사용하Wave Dissemination

여 멀티홉 방식으로 전송된다 은 웨이브 대 웨이브 네트워킹. Wave Dissemination - -

을 유발하는 가상 웨이브 라인을 구성한다 은 다음의 가지. Wave Dissemination 4

주요기능에 기초 한다 웨이브 전송 공격적인 데이터 집합 사전적인 데이터 패. , ,

스 예약 예측 가능한 액티브 슬립 구간, - .

에서 네트워크는 그림 와 같이 바람 부는 바다의 파도처Wave Dissemination 4.9

럼 보여 진다 기존의 유선 네트워크와 모바일 에드혹 네트워크에서의 트래픽 방.

향은 변덕이 심하다 어떤 노드가 메시지를 보내고 받을지 예측할 수 없다 그러; .

나 무선 센서 네트워크에서의 메시지 방향은 비교적 결정되어있다 무선 센서 네.

트워크는 싱크와 여러 개의 센서 노드들로 구성된다 쿼리 메시지의 방향은 싱크.

에서 노드 쪽이며 데이터 메시지의 방향은 노드에서 싱크 쪽이다 이러한 센서.

네트워크의 메시지 방향 특성을 이용하여 메시지를 에너지 효율적으로 전송하기,

위하여 네트워크에 가상 웨이브 라인을 구성할 수 있다 웨이브 라인 구성 후. ,

모든 네트워킹 작업과 메시지 전송은 웨이브 대 웨이브로 수행된다- - .

- 72 -

그림 무선 센서 네트워크에서의 가상 웨이브 라인4.9

은 개의 네트워크 단계로 구성 된다 네트워크 초기화 쿼Wave Dissemination 3 : ,

리 웨이브 데이터 웨이브 네트워크 초기화 단계는 네트워크가 설치 될 때 한번, .

만 수행한다 그 다음 쿼리 웨이브와 데이터 웨이브 단계가 반복된다. . Wave

에서는 쿼리 웨이브 단계가 생략될 수 있다 그래서 단지 데이터Dissemination .

웨이브 단계만 주기적으로 일어날 수 있다.

원홉 네트워크를 위하여 디자인된 모드에서 노드들은 주기적으로 리802.11 PS

슨 슬립한다 멀티홉에서 모드는 시간 동기화에서 문제를 일으킬 수 있다 시, . PS .

간 오차와 많은 제어 메시지 사용 때문에 참으로 멀티홉 네트워크에서 시간 동,

기화를 성취하는 것은 어렵고 큰 오버헤드이다 일반적으로 센서 네트워크 프로.

토콜은 그로벌 동기화를 가정하거나 구현하고 있다 그러나. Wave Dissemination

은 기본적으로 그로벌 시간 동기화 없이 동작한다 또한 은. Wave Dissemination

노드 위치 정보 예 사용 도 필요로 하지 않는다 대신에( , GPS ) . , Wave

에서 각 노드들의 위치는 싱크로부터 상대적인 위치를 나타내는 웨Dissemination

이브 레벨로 나타난다 즉 는 각 노드의 지리적 위치 정보. , Wave Dissemination

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없이 가상 웨이브 라인으로 동작할 수 있다.

네트워크 초기화네트워크 초기화네트워크 초기화네트워크 초기화1.1.1.1.

네트워크에서 모든 센서 노드들에게 전원을 공급 시 네트워크 초기화 단계는,

네트워킹 정보를 수집하기 위하여 시작된다 그림 에서 보여 지는 것처럼 더. 4.10

미 쿼리 메시지가 네트워크 전체로 플러딩되고 더미 데이터 메시지가 네트워킹

정보를 수집하기 위하여 뒤 따르게 된다 이때에 모든 노드들은 가상 웨이브 라.

인을 구성하기 위하여 싱크로부터 자기까지의 최소 홉 카운트를 계산한다 홉 카.

운트는 라디오 반경에 기반한다 모든 노드들은 최소 홉 카운트 값을 공유한다. .

또한 노드들은 자신의 잔여 배터리 정보를 공유한다 같은 값의 최소 홉 카운트, .

를 가지는 노드들은 웨이브 라인을 구성하기 위하여 서로 가상으로 연결된다.

같은 웨이브 레벨에 위치한 노드들은 형제로 불려진다 센서 노드에서 싱크까지.

에는 여러 패스가 존재하며 각 노드들은 싱크까지의 서로 다른 여러 개의 홉 카

운트를 가질 수 있다 그러나 웨이브 라인은 최소 홉 카운트에 기반하기 때문에.

웨이브 라인을 구성하는 데에는 어떠한 혼돈도 있지 않다 그림 에서 노드. 4.9 A

는 싱크에 도달하기 위하여 노드 를 통한 개의 패스를 가진다 그러나B, C, D 3 .

노드 는 싱크로 메시지를 전달하기 위하여 상위 웨이브 레벨에 있는 노드 나A B 　

를 사용한다 노드 에서 싱크까지의 최소 홉 카운트는 이다 노드 와 는C . A 5 . A D

같은 웨이브 레벨 번째 웨이브 레벨 이다 더미 쿼리를 제외한 모든 메시지는 단(5 ) .

지 상위 웨이브 레벨에 있는 노드들이나 하위 웨이브 레벨에 있는 노드들과 교

환된다 형제 노드들끼리는 교환되지 않는다. .

- 74 -

(a) (b)

그림 네트워크 초기화 더미 쿼리 메시지 더미 데이터 메시지4.10 : (a) (b)

노드 대 노드 는 네트워크 초기화 단계에서 계산된다- - RTT(round trip time) . RTT

는 더미 쿼리 메시지와 더미 데이터 메시지에 타임스탬프를 사용하여 간단히 계

산할 수 있다 정확한 값을 획득하기 위하여 더미 쿼리 메시지와 더미 데이. RTT

터 메시지는 실제 쿼리 메시지와 실제 데이터 메시지와 같은 크기여야 한다 이.

값은 데이터 메시지를 받는 시점을 예측하기 위해서 사용된다 센서 네트워RTT .

크가 발생시키는 트래픽은 일반적으로 일정한 메시지 크기를 가진 가벼운 트래

픽이므로 은 무선 에드혹 네트워크와 비교하여 상대적으로 일정한 값을 유지RTT

한다.

에서 다음 라운드를 위한 데이터 패스는 그림 처럼 더Wave Dissemination 4.10(b)

미 데이터 메시지를 사용하여 사전에 예약된다 각 노드들은 상위 웨이브 레벨에.

있는 노드들의 잔여 베터리 정보를 알고 있다 이는 더미 쿼리 메시지로부터 얻;

을 수 있다 다음 라운드의 데이터 패스를 예약하기 위하여 노드들은 레벨 상. 1

위의 노드들 중 가장 파워풀한 노드를 선택한다 각 노드들은 단지 레벨 상위. 1

노드들의 패스 정보만을 유지하고 네트워크 전체 패스 정보는 유지하지 않는다.

다음 라운드를 위한 데이터 패스는 매 라운드마다 예약된다.

- 75 -

일반적으로 전체 토폴로지 정보의 공유는 베터리로 운용되는 센서노드에게 큰

부담이다 따라서 에서 노드들은 단지 레벨 상위 노드들이. Wave Dissemination 1

나 레벨 하위 노드들의 정보만을 유지한다 이는 에서 메1 . Wave Dissemination

시지를 라우팅하기에 충분하다.

새로운 노드가 네트워크에 조인하게 되면 웨이브 라인을 업데이트하고 네트워킹

정보를 다시 수집하기 위하여 네트워크 초기와 단계가 추가적으로 수행되어야

한다 또한 네트워크 초기화 단계에서 메시지가 유실된 경우에도 네트워크 초기. ,

화 단계는 한 번 더 수행되어야 한다.

쿼리 웨이브쿼리 웨이브쿼리 웨이브쿼리 웨이브2.2.2.2.

에서 릴레이되는 쿼리 메시지의 수는 웨이브 전송을 통하여Wave Dissemination

줄어든다 어플리케이션에 의해서 센싱 작업이 요구될 때 싱크는 센서 노드들에. ,

게 쿼리 메시지를 보낸다 에서 쿼리 메시지는 모든 센서 노. Wave Dissemination

드에게 전송되고 쿼리를 받은 모든 노드는 이벤트를 센싱하고 모든 노드는 싱크,

에게 보낼 센싱된 데이터를 가지는 것으로 가정한다 쿼리 메시지는 네트워크에.

있는 노드들에게 브로드케스트 된다 잔여 베터리 정보를 포함하는 쿼리 메시지.

가 전송되면서 노드들은 레벨 하위 노드들과 베터리 정보를 공유한다 각 노, 1 .

드들은 쿼리 메시지를 받고나서 레벨 상위 노드들의 베터리 잔량 정보를 가지1

는 자신의 잔여 에너지 테이블을 갱신한다 따라서 노드들은 레벨 상의 노드들. 1

중 가장 파워풀한 노드를 알 수 있다 쿼리 메시지는 단지 레벨 하위 노드들에. 1

게만 릴레이되고 같은 레벨에 있는 형제 노드들에게는 릴레이되지 않는다 그림.

는 쿼리 웨이브 단계의 쿼리 메시지를 보여준다4.10(a) .

에서 노드들은 출동과 오버히어링 그리고 휴지 리스닝에 의Wave Dissemination

한 에너지 소비를 줄이기 위하여 쿼리 메시지를 릴레이하자마자 라디오 전원을,

차단하여 슬립 모드로 전환한다 같은 웨이브 레벨에 있는 형제 노드들은 거의.

- 76 -

동시에 메시지를 보내고 라디오 전원을 차단할 것이다 모든 네트워킹 프로세스.

는 웨이브 대 웨이브 방식으로 수행된다 노드들은 자신의 잔여 베터리 양을 전송- - .

한다 이때 레벨 상위 노드의 정보는 릴레이되지 않는다 데이터 패스 예약을. 1 .

위해서는 레벨 상위 노드들 중 인접 이웃의 정보만이 필요하다 쿼리 메시지1 .

는 레벨 하위 노드들에게 전송되고 데이터 메시지는 레벨 상위 노드들에게1 1

전송되므로 라우팅의 루프 문제는 자연적으로 차단된다.

웨이브 대 웨이브 전송에서 브로드케스트 폭풍 문제는 완화될 수 있다 쿼리 메시- - .

지가 레벨 하위 노드들에게 전송될 때 자신의 형제 노드로부터 전송된 쿼리1 ,

메시지는 릴레이되지 않는다 이로 인하여 릴레이되는 메시지의 수는 줄어든다. .

또한 필드를 목적지의 웨이브 레벨 값으로 설정할 수 있다, TTL(time to live) .

예 번째 웨이브 레벨 노드를 위한 값은 이 된다 이렇게 함으로써 불필( , 3 TTL 3 .)

요하게 전송되는 메시지들을 막을 수 있다.

네트워크 초기화 단계에서 메시지가 유실된 경우 웨이브 라인이 정확하지 않게

구성될 수 있다 이러한 경우에는 쿼리 메시지가 더미 쿼리 메시지처럼 완전하게.

플러딩 되어서 초기화 작업을 해야 한다.

쿼리 웨이브 단계의 쿼리 메시지 데이터 웨이브 단계의 데이터 메시지(a) (b)

그림 네트워크 단계4.11

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데이터 웨이브데이터 웨이브데이터 웨이브데이터 웨이브3.3.3.3.

센싱 작업이 끝난 후 그림 처럼 데이터 메시지는 사전에 예약된 패스를, 4.11(b)

통하여 싱크로 전송된다 에서 다음 라운드를 위한 데이터. Wave Dissemination

패스는 사전에 예약된다 센서 네트워크의 싱크 대 노드 노드 대 싱크 트래픽 방. - - , - -

향 특성은 데이터 패스가 사전에 예약될 수 있게 한다 이러한 작업을 하기 위하.

여 각 노드들은 레벨 상위 노드들에 관한 정보를 유지한다 이는 잔여 베터리1 .

정보를 포함하는 쿼리 메시지를 브로드케스팅에 하는 쿼리 웨이브 단계에서 성

취된다 에서 레벨 상위 노드들 중 가장 파워풀한 노드가. Wave Dissemination 1

다음 라운드를 위한 데이터 패스로 예약된다 즉 노드는 자신의 라우팅 테이블. ,

의 다음 홉으로 레벨 상위 노드들 중 가장 파워풀한 노드를 선택한다1 .

데이터 메시지는 레벨 상위 노드들 중 예약된 노드로 릴레이된다 데이터 메1 .

시지는 일반적으로 유니케스트되는 것을 고려할 때 데이터 메시지의 전송 횟수,

는 공격적인 데이터 집합 기법에 의해서 네트워크의 모드 노드에서 유니폼하게

유지된다 에서 각 노드들은 공격적인 데이터 집합을 통하여. Wave Dissemination

라운드당 한 번씩만 데이터 메시지를 전송한다 각 노드들은 레벨 하위 노드들. 1

로부터 모든 데이터 메시지를 받을 때까지 기다리게 된다 이러한 과정은 다음.

장에서 설명될 예측 가능한 액티브 슬립 기법을 사용하여 이루어진다 그런 다음- . ,

각 노드들은 하위 레벨로부터 받은 데이터와 자신의 데이터를 집합한다 마지막.

으로 각 노드들은 집합된 데이트를 상위 레벨로 전송하게 된다 이러한 공격적, .

인 데이터 집합 기법은 메시지 지연을 증가시킬 수 있다 그러나 에너지 제약적.

인 센서 네트워크에서는 전송되는 메시지의 수를 줄이고 전송되는 메시지들은

네트워크에 고르게 분배되어야 한다 하위 레벨로부터의 오버히어링과 충돌을 줄.

이기 위하여 라디오의 전원은 데이터 메시지를 릴레이한 직후 차단될 수 있다.

은 싱크로의 다중 패스를 가지는 메쉬 네트워크를 생성하는Wave Dissemination

데 반하여 센서 네트워크에서 최단거리 라우팅을 사용하는 기존의 프로토콜들은,

싱크를 루트로 하는 트리 모양의 데이터 패스를 생성한다.

- 78 -

예측 가능한 액티브 슬립 구간예측 가능한 액티브 슬립 구간예측 가능한 액티브 슬립 구간예측 가능한 액티브 슬립 구간4. -4. -4. -4. -

에너지 보존의 중요한 요소 중의 하나는 휴지 리스닝이다 즉 아직 보내지지 않. ,

은 가능성 있는 트래픽을 받기위하여 리스닝하는 상태이다 액티브 구간 동안. ,

노드는 항상 휴지 리스닝 상태에 있게 된다 휴지 리스닝은 액티브 구간을 줄임.

으로써 줄여들 수 있다 에서 액티브 구간은 데이터 메시지. Wave Dissemination

를 받는 시점을 예측하여 줄여진다.

의 모드는 고정된 의무 사이클이나 적응적인 의무 사이클 유니폼하게802.11 PS (

액티브 구간을 선택 예 초를 사용하는 반면 은 예측 가. , 1-8 , Wave Dissemination

능한 동적인 액티브 슬립 구간을 사용한다- .

은 웨이브 대 웨이브 값을 사용하여 각 노드가 데이터Wave Dissemination - - RTT

메시지르 받는 시점을 예측한다 무선 센서 네트워크에서 메시지 통신 시간 각. ,

라운드에서의 메시지 개수 메시지 방향 메시지 크기 등과 같은 트래픽 특성은, ,

모바일 에드혹 네트워크나 유선 네트워크와 비교하여 상대적으로 일정하다IP .

이러한 특성은 값을 더욱 일정하게 만든다RTT .

예측 가능한 액티브 슬립 구간 기법의 동작 과정은 다음과 같다 또한 그림- . 4.12

에 설명된다 각 센서 노드들은 싱크로부터 쿼리 메시지를 받게 된다 싱크에 가. .

까운 노드일수록 쿼리 메시지를 빨리 받게 된다 노드는 이 쿼리 메시지를 레. 1

벨 하위 노드로 릴레이하자마자 라디오의 전원을 차단하고 슬립 모드로 전환한,

다 그런 다음 액티브 타이머를 구동시킨다 액티브 타이머는 노드가 다시 깨어. , .

나야 할 시간을 결정하기 위하여 사용된다 액티브 타이머가 만료될 때 노드는. ,

깨어나서 하위 레벨로부터 데이터 메시지를 받기 위하여 액티브 모드로 전환한

다 액티브 타이머의 타임아웃 값은 다음과 같다. .

sensingquery TTTT RTTtimeout ++=

- 79 -

(4.1)

queryT 는 노드가 쿼리 메시지를 받는 시점의 시간이고, RTTT 는 자기 자신에서

하위 웨이브까지의 값 네트워크 초기화 단계에서 구해짐 이며RTT ( ) , gsenT sin 는

센싱 작업을 수행하는데 걸리는 시간이다.

그림 예측 가능한 액티브 슬립 구간4.12 -

더 많은 에너지 보존을 위해서 예측 가능한 액티브 슬립 구간은 모드, - 802.11 PS

와 같이 사용될 수 있다 예를 들면 평상시에는 모드로 동작하고 있다가 쿼. , PS

리 메시지를 받았을 때에만 예측 가능한 액티브 슬립 구간을 사용할 수 있을 것-

이다 예측 가능한 액티브 슬립 구간은 모바일 타겟의 추적과 같은 장시간의 센. -

싱을 요구하는 어플리케이션에 좀 더 효율적이다 예측 가능한 액티브 슬립 기법. -

은 데이터 메시지를 받는 시점을 예측하므로 액티브 구간를 짧게 하여 에너지,

소모를 줄이고 메시지 지연을 줄인다.

- 80 -

제 장 프로토콜 성능 분석제 장 프로토콜 성능 분석제 장 프로토콜 성능 분석제 장 프로토콜 성능 분석5555

제 절 수학적 분석1

본 연구에서는 를 기반으로 를 할당하는 스케줄링 기법 제안하였고QoS CTA ,

를 가지는 큐잉 모델과 시뮬레이션을 통해 성능평가 하였다 먼저QoS M/M/1 .

본 연구의 게이트웨이에서 를 할당할 때 는 데이터 프레임의 를 고, CTA PNC QoS

려하지 않는다 에서 이용할 수 있는 채널 타임이 없을 때 멀티미디. superframe ,

어 트래픽의 를 효과적으로 지원할 수 없다 제안한 기법이 다른 요구QoS . QoS

를 가지는 을 위한 큐잉 지연시간과 채널 이용률 관점에서 만족할 만한WPAN ,

성능을 제공함을 보이고자 하는데 제안된 기법을 를 가지는QoS MAC QoS

큐잉 모델을 통해 성능을 평가한다 그림 은 개의 를 가지는M/M/1 [8]. 5.1 K QoS

큐잉 모델이다M/M/1 .

그림 개의 를 가지는 큐잉모델5.1 K QoS M/M/1

도착하는 개의 클래스는 각 노드에서 요청되는 다른 를 가지는 스트K QoS QoS

림이고 클래스 이 가장 높은 클래스 가 두 번째로 높은 인 개의, 1 QoS, 2 QoS K

클래스를 가지는 큐가 있다고 가정한다 각 노드는 한 종류의 트래픽을 가QoS .

지고 도착 이벤트는 상호 독립적이고 노드 에서 로의 채널 타임 요청은, 'i' PNC

- 81 -

평균 λi 의 포아송 프로세스이다 서버는 현재 전송을 위하여 할당된 를 위. CTA

한 동작을 수행하고 서비스 시간은 의 평균을 가지는 지수분포를 따른다 먼, 1/ .μ

저 트래픽을 가지는 각 클래스의 채널 이용률을 분석한다 노드의 채널QoS . 'i'

이용률을 ρi 라고 할 때 모든 채널 이용률의 합은 보다 작으므로 다음과 같은, 1

식을 얻는다.

ρCAP 는 구간에 대한 구간의 비율을 의미한다superframe CAP .

제안한 관리 기법에서 더 높은 의 클래스가 먼저 채널을 할당 받으므QoS , QoS

로 더 낮은 의 클래스는 남아 있는 채널에 할당된다 예를들면 클래스 트QoS . , 1

래픽을 할당하고 남은 채널 용량에만 클래스 트래픽의 채널 할당에 이용할 수2

있을 것이다 이와 같은 방법으로 클래스 의 트래픽은 클래스 의 트래픽. 4 1, 2, 3

을 할당한 후에 남아있는 채널 용량에 대해서 채널 할당에 이용할 수 있다.

λi 는 클래스 에 대한 트래픽 부하 이고'i' (offered load) , E[τi 는 클래스 의 평균] 'i'

서비스 시간을 의미한다 그림 는 개의 클래스에 대한 시스템의 채널 이용률. 5.2 3

121 ≤++++= CAPK ρρρρρ Λ (5.1)

<−−−

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111

ii

i

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k

i

k

k

ii

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EE

E

EE

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EE

E

τλρρρ

τλρτλρ

τλρρρρρ

τλρρτλρ

τλρρρ

τλρτλρ

τλρ

Μ(5.2)

- 82 -

을 보여준다. LCTAP, LCAP는 각각 구간superframe (LF 에 대한 구간) CTAP, CAP

의 비율을 의미한다.

그림 채널 이용률5.2 (Channel Utilization)

가장 높은 의 트래픽의 평균 대기 시간QoS (E[W1 을 고려하자 가 가장 높]) . PNC

은 의 트래픽 할당을 요청 받으면 잔여 서비스 시간QoS (residual service time)

후에 채널 타임을 할달한다 잔여 서비스 시간은 가장 높은 의 요청이. QoS CTA

할당전에 기다려야 하는 평균 시간을 의미한다 식 는 각각 첫 번째와. (5.3), (5.4)

두 번째 큐에서의 평균 대기 시간이다.

E[R], E[Nq1], E[τ1 는 각각 평균 잔여 서비스 시간 큐 의 평균 큐 길이 가장 높] , 1 ,

은 의 트래픽의 평균 서비스 시간을 의미한다 식 를QoS . (5.4a) E[W2 에 대하여]

풀면 다음 식을 얻는다.

1

1111

][][][][][

ρτ

−=+=

REENEREWE q (5.3)

][][][

][][][][][][

2211

22112

WEWERE

ENEENEREWE qq

ρρ

ττ

++=

++=(5.4a)

)1)(1(

][

1

][][][

21

2

112

ρρ

ρρ

−−=

−+

=

RE

WEREWE

(5.4b)

- 83 -

E[Nq2], E[τ2 은 각각 큐 의 평균 큐 길이 두 번째로 높은 트래픽의], E[R] 2 , QoS

평균 서비스시간 모든 종류의 트래픽의 잔여 서비스 시간을 의미한다, .

그림 과 같이 전송될 트래픽은 를 할당 받기 전에 일정한 시간 동안 기5.3 , CTA

다려야 한다 이러한 시간은 세부분으로 구성된다 먼저 트래픽은 다음. .

이 올 때까지 큐에서 평균적으로superframe E[WRQ 시간동안 기다려야하고] ,

동안 채널 타임 요청 커맨드를 보내기 위해CAP LF 동안 기다려야 한다 마지막.

으로 트래픽은 전송되기 전에 LCAP 동안 기다려야한다.

그림 평균 잔여 서비스 시간5.3 (E[R])

그림 으로부터 을 다음과 같이 얻을 수 있다5.3 E[R] .

E[WRQ 는 메시지를 전송하기 전의 평균 큐잉 지연 시간을 의미하고] , LF 이다/2 .

마지막으로 클래스 의 평균 대기 시간을 다음과 같이 얻는다'i' .

CAPF

CAPFRQ

LL

LLWERE

+×

=

++=

2

3

][][

(5.5)

∏

∑

∏=

=

=

−=

−=

−−−=

i

j

j

K

j

jj

i

j

j

i

i

ERE

REWE

1

1

2

1

21

)1(2

][

)1(

][

)1()1)(1(

][][

ρ

τλ

ρ

ρρρ Λ

(5.6)

- 84 -

제 절 시뮬레이션2

본 연구에서는 제안한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을

수행하였다 시뮬레이션은 가지 타입의 클래스를 고려하여 수행하였다 시. 3 QoS .

뮬레이션을 위한 네트워크 모델은 하나의 에 개의 로 구성되고 각PNC 3 DEV ,

에서 트래픽의 도착과정은 포아송 프로세스를 따른다고 가정하였다 각DEV .

는 하나의 트래픽만 가지고 종류의 는 다른 를 가진다DEV QoS , 3 DEV QoS .

시뮬레이션을 단순화하기 위하여 전파 전달시간의 지연과 전송 에러는 없다고,

가정하였다 실험을 위한 센서의 전력 소비 모델은 표 에서 제시된 바와 같. 5.1

이 대표적인 모델 을 사용하였다[1] .

표 시뮬레이션 파라미터5.1

).( 21 Kratearrivaltotaltheiswhere λλλλλ +++= Λ

ParameterParameterParameterParameter Value

Beacon + Contention Access Period (LCAP) 5ms

Channel Time Allocation Time (LCTAP) 25ms

Duration of Superframe (LF) 30ms

The Mean Size of Message (μ) 1ms, 2ms

The Number of Priority Class Levels (K) 3 types

P(Tx) 14.88

P(Rx) 12.50P(Idle) 12.36

P(Sleep) 0.016Radio bandwidth 20 kbps

Contention window 32 slot

Data packet size 150 Bytes

RTS, CTS, ACK size 20 Bytes

Duration of beacon 25ms

Frame interval 625ms

MAC listen duration( 10% duty cycle) 62.5ms

- 85 -

시뮬레이션을 위한 네트워크는 개의 센서 노드를 이용한 동적인 구조로 구성하9

였다 송신노드 중간노드 수신 노드들 사이는 개의 경로로 구성하였으며 전체. , , 6 ,

노드들은 동일한 전송 반경내에 위치한다 각 송신노드들은. CBR(Constant Bit

트래픽으로 발생되는 개의 전송해야할 패킷을 가진다 개의 으로 구Rate) 20 . 4 WS

성되며 트래픽 전송은 이미 구성된 개의 경로로만 전송이 된다고 가정하였다, 6 .

네트워크에서 이벤트 발생은 임의의 장소에 발생하도록 하였고 이벤트에 가장

가까이 있는 노드가 이를 감지하여 토폴로지에 참여하는 가장 가까운 활성 노드

를 통하여 싱크로 매초 단위로 보고하게 하였다 이벤트를 감지한 노드는 가장.

가까운 활성 노드로 점진적인 지리적 라우팅 을 사(greedy geographical routing)

용하여 데이터를 전달하고 이후 데이터를 받은 활성 노드는 토폴로지를 통하여

싱크까지 전달하게 하였다 각 노드는 프로토콜을 사용하여 데이터. CSMA MAC

를 전송 하였다 시뮬레이션은 모든 송신노드가 개의 패킷들을 전부 전송할 때. 20

까지만 수행하였다.

MAC wakeup slot duration 150ms

MAC listen/sleep time duration 25ms

Duty cycle 10 %, 30%, 50%

DLL Frame size 1000 ms

- 86 -

그림 시뮬레이션에서 사용된 네트워크의 예5.4

싱크 이동성을 위하여 가우시안 마코프 이동 모델(Gauss-Markov mobility

을 사용하였다 가우시안 마코프 이동성 모델은 과거의 속도와 방model [18, 19]) .

향이 미래의 속도와 방향에 영향을 주게 하여 랜덤 워크 이동성 모델 에서 발[20]

생하는 갑작스런 정지와 방향 변경이 생기지 않도록 한 이동성 모델이다 초기에.

싱크는 네트워크 한가운데 배치하였고 평균 방향 변경 도 평균 속도, 60 , 1m/sec

로 이동하면서 초에 한 번씩 토폴로지 설정 메시지를 방송하였다 싱크가 센싱2 .

필드 가장자리 경계에 도달하면 반사되는 각도로 되돌아 나오게 하였다.

그림 는 개의 다른 를 가지는 채널 이용률을 보여준다 이것은 제안한5.5 3 QoS .

분석적인 모델과 거의 일치하는 것을 알 수 있다 그림 에서 더 낮은 의. 5.5 QoS

트래픽의 전송에 영향을 받지 않기 때문에 가장 높은 의 채널 이용률이 선, QoS

형적으로 증가하는 것을 볼 수 있다 채널의 트래픽 부하가 포화 상태가 되면. ,

더 낮은 트래픽의 채널 이용률이 선형적으로 감소하기 시작한다 그림QoS . 5.5

는 제안한 스케줄링 기법을 적용한 평균 큐잉 지연 시간을 나타낸다 클래. QoS

스에 따라 평균 큐잉 지연 시간이 줄어드는 것을 관찰할 수 있다 더 높은. QoS

- 87 -

트래픽이 먼저 전송될 수 있기 때문이다.

다음으로 스킴의 성능을 평가하기 위하여 시뮬레이Wave Dissemination ns-2[4]

터에 을 구현하였다 이는 가지의 기능적인 모듈을 포함 한Wave Dissemination . 4

다 시뮬레이션에서는 영역에 초기 노드로 구성되는 랜덤 토폴. 600 * 600m 20

로지를 사용하였다 센서 노드는 의 라디오 전파 범위를 가진다 시뮬레이션. 250m .

에서 각 노드들은 자신의 를 가진다 번 노드는 싱크이고 나머지 노드들은 센ID . 0

서노드가 된다.

는 기본 프로토콜로 사용된802.11 DCF(distributed coordination function) MAC

다 라디오 파워 특성은 테이블 과 같다 이 값들은 의. 1 . RF Monolithics TR1000

라디오를 위한 스펙 으로 부터 얻은 값이다 싱크는 로[5] . CBR(constant bit rate)

쿼리 메시지를 발생한다 쿼리 메시지의 목적지 주소는 브로드케스트 주소이다. .

싱크는 각 센서 노드마다 하나의 쿼리 메시지를 발생한다 따라서 개의 센서. 19

노드를 위해서 싱크는 개의 쿼리 메시지를 발생 시킨다 이 쿼리 메시지는 웨19 .

이브 방식으로 센서 노드에게 전송된다 쿼리 메시지를 받은 노드들은 센싱 작업.

이 끝난 후 싱크에게 데이터 메시지를 보내게 된다 각 노드에서 데이터 메시지, .

는 집합된다 쿼리 메시지와 데이터 메시지의 크기는 각각 과 바이트이다. 36 64 .

시뮬레이션에서 더미 쿼리 더미 데이터 메시지는 초기화 단계에서 한 번씩만 전

송되므로 프로토콜의 전체 성능에는 큰 영향을 미치지 않았다.

은 에서 사용되Wave Dissemination AODV(ad hoc on demand distance vector)

는 방식의 플러딩과 모드의 기존 프로토콜과 비RREQ(route request) 802.11 PS

교되었다 방식의 플러딩은 쿼리 메시지를 위해서는 플러딩을 사용하고. RREQ 2

단계 쿼리 메시지 데이터 메시지 를 가지는 프로토콜이다 방식의 플러딩( , ) . RREQ

을 과 비교한 이유는 대부분의 센서 네트워크 라우팅 프로Wave Dissemination

토콜은 쿼리 메시지를 전달하기 위해 플러딩 기법을 사용하기 때문이다 또한.

은 단계를 가지는 센서네트워크 프로토콜이다 이에 반하여Directed Diffusion 4 .

- 88 -

은 네트워크 초기화 단계를 제외하면 단계 쿼리 웨이브 데Wave Dissemination 2 ( ,

이터 웨이브 를 가진다 이러한 단계를 가지는 프로토콜과 단계를 가지는 프로) . 2 4

토콜의 비교는 적절하지 않다 따라서 은 단계를 가지는. Wave Dissemination 2

방식의 플러딩 기법과 비교되었다RREQ .

그림 는 평균 소비된 에너지를 보이고 있다 평균 에너지 소비는 초당 노드5.5 . ,

당 소모한 에너지이다 총 소모 에너지 노드의 수 시뮬레이션 시간 그림 에, ( / / ). 5.5

0.0123

0.01235

0.0124

0.01245

0.0125

0.01255

0.0126

10 30 50 70 90 110

Number of nodes

Ave

rage d

issip

ate

d e

nerg

y (J

)

Wave Dissemination

Flooding like RREQ

0.01232

0.01234

0.01236

0.01238

0.0124

0.01242

0.01244

0.01246

0.01248

1 2 3 4 5 6 7 8

Query inter-arrival time (S)

Ave

rage d

issip

ate

d e

nerg

y (J

)

Wave Dissemination

Flooding like RREQ

0

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

0.012

0.014

1 2 3 4 5 6

Query inter-arrival time (s)

Avera

ge e

nerg

y d

issi

pation (

J)

Wave Dissemination

PS with 67% duty cycle

No duty cycle

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

10 20 30 40 50 60

Number of nodes

Ave

rage d

ela

y (m

s)

Wave Dissemination

Flooding like RREQ

쿼리 로드의 영향 노드수의 영향(a) (b)

쿼리 로드의 영향 평균지연시간(c) (d)

그림 평균 에너지 소비5.5

- 89 -

서 은 플러딩 스킴보다 더 적은 에너지를 소모하였다 이는Wave Dissemination .

에서는 자신의 형제 노드나 레벨 상위가 아닌 다른 레벨Wave Dissemination 1

로 부터의 메시지들은 모두 무시 되지 때문이다 앞에서도 언급했듯이(drop) .

에서는 자신의 형제 노드로부터만 쿼리 메시지를 받는 노드Wave Dissemination

는 쿼리 메시지는 릴레이하지 않는다 예를 들어 그림 에서 노드 가 형제인. , 5.5 4

노드 로부터만 쿼리 메시지를 받는다면 이 경우 노드 는 쿼리 메시지를 릴레5 , 4

이하지 않는다 이는 형제 노드로부터 받은 쿼리 메시지를 릴레이하는 방. RREQ

식과는 다르다 는 단지 브로트캐스트 만을 사용하지만. RREQ ID Wave

은 브로트캐스트 뿐만 아니라 웨이브 대 웨이브 전송도 사용한Dissemination ID - -

다 네트워크 조밀도가 증가할수록 쿼리 메시지를 한 번도 릴레이하지 않는 노드.

는 더 많아질 것이다.

앞에서 언급된 것처럼 리 브로드캐스트 오버헤드를 줄이기 위하여 필드값을, - TTL

목적지의 웨이블 레벨 값으로 사용할 수 있다 예를 들어 번째 웨이브 레벨에. , 2

있는 노드에게 전송할 메시지는 값을 로 하는 것이다 따라서 쿼리 메시지TTL 2 .

는 번째 웨이브 레벨을 넘어서는 전송되지 않을 것이다 그러나 는 일반2 . RREQ

적으로 보다 더 큰 값을 사용한다 예 의 는Wave Dissemination TTL ( , ns-2 AODV

을 사용 이러한 경우 쿼리 메시지는 홉을 걸쳐 릴레이 될 것이다 이는 상30 ). 30 .

당한 쿼리 오버헤드를 유발할 수 있다.

따라서 은 브로트캐스트 폭풍을 완화시킬 수 있다 이러한, Wave Dissemination .

장점은 트래픽이 많아질수록 더 명확히 관측된다 은 트래픽. Wave Dissemination

이 많아질수록 플러딩 스킴과 비교하여 더 적은 에너지를 소비한다 그림. 5.5(b)

는 노드수의 증가에 따른 평균 소비 에너지를 보여준다 실험에서 쿼리 메시지는.

초당 번씩 생성되었다 그림 에서 은 웨이브 전송을1 . 5.5(b) Wave Dissemination

통하여 상대적으로 적은 메시지를 리 브로드캐스트하기 때문에 플러딩 스킴의 성-

능을 뛰어 넘었다 이 그림에서 평균 소비 에너지는 트래픽 로드가 증가함에 따.

라 포화 상태에 다다른다 그림에서는 노드 주변에서 포화상태에 이르게 된다. 50 .

- 90 -

이러한 현상은 의 특성이다 포화 상태에서는 메시지는 충돌하고 드랍CSMA/CA .

되며 릴레이되지 않는다 따라서 더 이상의 에너지는 소비되지 않는다. . Wave

은 포화 시점에 상관없이 플러딩 스킴과 비교하여 적은 에너지를Dissemination

소비하였다 그림 에서는 이 높은 트래픽 로드 상황. 5.5(c) Wave Dissemination

에서 의 의무 사이클을 가지는 모드에 비해 적을 에너지를 소비하는 것67% PS

을 볼 수 있다 그러나 낮은 트래픽 로드 상황에서는 반대의 결과를 보인다 시. .

뮬레이션에서 센싱 기간은 초이다 모드에서 슬립과 액티브 구간은 각각0.8 . PS 2

초와 초이며 액티브 구간은 유니폼하게 선택되었다 그림 에서8 . 5.5(c) “No duty

은 라디오의 파워를 차단하지 않는 프로토콜을 의미 한다 라디오가 항상cycle" ;

켜져 있는 상태이다 프로토콜은 전송 수신 상태를 제외하고는 항상. CSMA/CA ,

휴지 리스닝 상태에서 깨어있기 때문에 항상 에너지를 소비한다 휴지 리스닝 상.

태는 수신 상태와 거의 같은 양의 에너지를 소비한다 따라서 수신하는 메시지의.

개수는 센서 노드에서의 에너지 소비에 거의 영향을 미치지 않는다 단지 전송되.

는 메시지의 수가 에너지 소비에 영향을 가한다 휴지 리스닝 상태에서는. 802.11

는 항상 에너지를 소비하기 때문에 트래픽 로드는 전체 에너지 소비에 적은DCF

양의 영향을 줄 뿐이다.

은 메시지 지연에서도 더 좋은 성능을 보였다 그림 는Wave Dissemination . 5.5(d)

노드 수가 증가함에 따른 평균 메시지 지연을 보여준다 평균 지연은 싱크에서.

쿼리 메시지를 보내고 이를 센서 노드들에서 받았을 때 측정된 평균 지연이다.

그림 에서 은 포화 포인트 후에도 비교적 낮은 지연을5.5(d) Wave Dissemination

보였다 플러딩 스킴에서 리 브로드캐스트되는 메시지의 개수는 지수적으로 증가. -

하고 따라서 많은 메시지들이 충돌하고 자주 재전송을 시도하게 된다 최대 재, .

전송 횟수는 번이다 그러나 에서는 리 브로드캐스트되는7 . Wave Dissemination -

메시지의 수가 상대적으로 적으며 이는 웨이브 대 웨이브 네트워킹 때문이다- - .

그림 은 싱크에서 보낸 쿼리 메시지 개수에 대하여 이를 각 노드에서 받은 개5.6

수로 정의되는 쿼리 전송 율을 보이고 있다 그림 에서 비교적 적은 트래픽. 5.6(a)

- 91 -

로드 상황에서는 플러딩 스킴이 더 높은 쿼리 전송 율을 보였고 높은 트래픽 로,

드 상황에서는 이 플러딩의 성능을 뛰어넘었다 플러딩 스킴Wave Dissemination .

에서는 리 브로드캐스트되는 메시지의 수가 증가하여 충돌과 메시지 드랍을 유- ,

발하기 때문이다 그림 에서 은 모드와 비교. 5.6(b) Wave Dissemination 802.11 PS

했을 때 쿼리 전송 율에서 거의 의 향상을 보였다 이는, 40% . Wave

이 데이터 메시지를 받는 시점을 예측할 수 있기 때문이다Dissemination .

그림 은 시뮬레이션 실험 지속 시간을 측정한 네트워크 지속 시간 그래프이5.7

다 그림에서 제안한 토폴로지 기법이 기존의 기법 보다 훨씬 오래 생존한 것을.

볼 수 있다 실험에서 네트워크 지속 시간이 길어진 주된 이유는 에너지를 주로.

소모하는 활성 노드의 개수가 기존의 기법보다 확연히 줄어들었기 때문이다 그.

림 에서 우리가 제안한 기법이 네트워크 크기가 커짐에 따라 기존의 기법과5.7a

의 네트워크 지속 시간 차이가 훨씬 더 커짐을 관측할 수 있었다.

그림 은 전체 배치한 노드 수 대비 활성노드 수의 퍼센트 비율을 보여 주고5.8

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

Number of nodes

Query

deliv

ery

ratio

Flooding like RREQ

Wave Dissemination

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1 2 3 4 5 6

Query inter-arrival time (S)

Query

deliv

ery

ratio

Wave Dissemination

PS with 67% duty cycle

No duty cycle

노드 수의 영향 쿼리 로드의 영향(a) (b)

그림 쿼리 전송율5.6

- 92 -

있다 실험 결과에서 제안한 토폴로지 기법이 기존의 기법 보다 훨씬 적은 활성.

노드로 토폴로지를 구성함을 알 수 있다 그림 에서 네트워크 크기가 커짐에. 5.8a

따라 기존의 기법과의 활성 노드 수의 퍼센트 비율 차이가 훨씬 더 커짐을 관측

할 수 있었다.

그림 는 각 노드에서의 평균 전력 소비를 보여주고 있다 실험 결과 그래프의5.9 .

형태가 그림과 유사한 형태가 되었는데 이것은 노드의 평균 에너지 소모가 활성

노드의 비율에 비례함을 의미한다 이 결과는 우리가 전력 소비 분석에서 예측한.

바와 일치된다 또한 수식에 부합하여 노드 평균 에너지 소비는 항상. λ (0.167)

보다 크게 나옴을 알 수 있다.

이상의 실험에서 본 연구에서는 센서 네트워크에서 이동성 싱크를 채택하여 싱

크 주변으로 지역 토폴로지를 형성하는 것이 기존의 네트워크 전체 토폴로지를

형성하는 것보다 훨씬 에너지 효율이 좋은 네트워크 토폴로지가 될 수 있음을

확인하였다 이러한 이점은 네트워크 크기가 커지고 노드의 밀집도가 높아질수록.

더 크게 나타났다.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 100 200 300 400

Map siz e (meter)

Network lifetime

our scheme

conventional scheme

0

1

2

3

4

5

6

7

8

200 400 600 800 1000 1200 1 400

Numbe r of deploye d nodes

Network lifetime

our scheme

conventional scheme

a) 50=L=400 and N=1000 b) L=200 and 200=N=1400

그림 네트워크 지속시간5.7 (Network lifetime)

- 93 -

0

5

10

15

20

25

0 100 200 300 400

Map siz e (me ter)

Active node percentage (%

) our scheme

conventional scheme

0

5

10

15

20

25

30

200 400 60 0 800 1000 1200 1 400

Number of deploy ed node s

Active node percentage(%)

our s cheme

conventional s cheme

a) 50=L=400 and N=1000 b) L=200 and 200=N=1400

그림 배치한 노드 수 대비 활성 노드 수의 비율5.8

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0 100 200 300 400

Map si ze (me ter)

Power consumption

our scheme

conventional scheme

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

200 400 600 800 1000 1200 1400

Number of deployed nodes

Power consumption

our s cheme

conventional scheme

a) 50=L=400 and N=1000 b) L=200 and 200=N=1400

그림 에너지 소모량5.9

- 94 -

그림 은 서로 다른 트래픽 부하 상황에서 각 송신 노드가 모든 패킷을 전송5.10

할 때까지의 평균 충돌 횟수를 보여준다 다른 프로토콜들과 비교하기 위하여 적.

응형 수신 알고리즘을 적용한 를 사용하였으며 동기화를 위한 부분은 고SMAC ,

려하지 않았다 또한 은 주기적인 수면 구간을 전체 반복 구간의 로. SMAC 10%

결정하였다 또한 주기적인 수면시간을 가지지 않는. , CSMA/CA(Carrier Sense

프로토콜도 사용하였다Multiple Access/Collision Avoidance) MAC .

이 보다 충돌횟수가 작게 나타나는 것은 이 분산된 수신SWMAC SMAC SWMAC

시간을 이용하고 이를 통해 전송 시도가 분산되기 때문이다 즉 은 하나. , SMAC

의 반복 주기동안 같은 시간에 전송을 위한 경쟁에 참여하는데 반해서, SWMAC

은 하나의 반복 주기동안 개로 나누어진 구간에서 경쟁이 이루어지므로 경쟁에4

참여하는 노드의 수가 줄어들게 되는 것이다 또한 트래픽의 부하가 큰 상황에. ,

서 서로 비슷한 백오프 시간을 가지게 되면 충돌은 더욱 자주 발생하게 된다.

Packet generation rate (packets/sec)

Aver

age

num

ber

of collisio

ns

0

2

4

6

8

10

12

14

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

Packet generation rate (packets/sec)

Aver

age

num

ber

of collisio

ns

0

2

4

6

8

10

12

14

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

그림 평균 충돌 발생 횟수5.10

- 95 -

Avera

ge p

ack

et queu

ing d

elay

(s)

Packet generation rate (packets/sec)

0

5

10

15

20

25

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

Avera

ge p

ack

et queu

ing d

elay

(s)

Packet generation rate (packets/sec)

0

5

10

15

20

25

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

그림 평균 패킷 큐잉 지연시간5.11

가지 프로토콜의 평균 패킷 큐잉 지연 시간을 트래픽 부하의 변화에 따3 MAC

라 비교하여 그림 에 나타내었다 일반적으로 큐잉 지연 시간은 트래픽의 부5.11 .

하에 따라 결정된다 트래픽의 양이 많은 경우는 큐잉 지연은 프로토콜의. MAC

지연의 중요한 요소가 된다 트래픽의 양이 거의 없으면 몇 개의 패킷만 네트워.

크에서 전달 되므로 큐잉 지연이 거의 발생하지 않는다 주기적인 수면 시간을.

가지지 않는 프로토콜에서는 바로 매체의 상태를 확인후 전송을 시도한다MAC .

그렇지만 주기적인 수면 시간을 가지는 프로토콜에서는 송신 노드가 데이MAC

터를 전송하고자 할때 수신노드가 깨어날 때까지 기다려야 하는 추가적인 지연,

시간이 발생한다 나아가서 만약 송신노드가 전송 경쟁에서 진다면 다음 송신가. ,

능 시간까지 기다려야 하며 이는 큐잉 지연의 증가를 가져온다 하지만, . ,

은 트래픽의 부하가 많은 상황에서 하나의 슈퍼프레임에서 경쟁을 분산SWMAC

시킴으로서 보다 낮은 큐잉 지연 시간을 가지게 된다SMAC .

그림 는 시뮬레이션이 종료될 때까지 모든 노드에서 소모된 에너지의 총량5.12

을 보여준다 에너지 총량을 계산하기 위하여 각각의 노드에서 수면 상태 수신. ,

대기 상태 데이터 수신 상태 그리고 데이터 전송상태 일때의 에너지 소모량을,

분석하였다 각 상태에서의 에너지 소모량을 각 상태로 유지되는 시간에 곱하여.

전체 에너지 소모량을 측정하였다 또한 트래픽의 부하 상태를 달리하면서 에. ,

- 96 -

너지 소모량을 측정하였다 이 그림에서 보면 은 보다 에너지 소. SMAC SWMAC

모가 많다 왜냐하면 은 보다 충돌 횟수가 많으므로 재전송에 필. , SMAC SWMAC

요한 에너지가 더 소모되기 때문이다 주기적인 수면 시간을 가지지 않은.

은 항상 수신 대기로 인한 에너지 소모가 발생하므로 시뮬레이CSMA/CA MAC

션 시간에 비례하여 에너지 소모가 증가한다.Tota

l en

ergy c

onsu

mption (W

)

Packet generation rate (packets/sec)

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

Tota

l en

ergy c

onsu

mption (W

)

Packet generation rate (packets/sec)

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

그림 총 에너지 소모량5.12

Dat

a th

roughput (B

yte

/sec

)

Packet generation rate (packets/sec)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

Dat

a th

roughput (B

yte

/sec

)

Packet generation rate (packets/sec)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

SWMAC

SMAC

CSMA/CA

그림 데이터 처리율5.13

각 프로토콜의 처리율을 측정한 것은 그림 을 통해 보여준다MAC 5.13 .

이 보다 트래픽의 부하가 많은 상황에서 처리율이 높은 것을 알SWMAC SMAC

- 97 -

수 있다 은 하나의 슈퍼프레임에서 분산된 슬롯을 이용하여 트래픽을. SWMAC

전송함으로써 슈퍼프레임내에서 전송에 사용되는 시간이 보다 많아지기, SMAC

때문이다 주기적인 수면 시간을 가지는 프로토콜은 수면 시간으로 인해. MAC

처리율의 제약을 가질 수 밖에 없지만 은 분산된 슬롯을 이용해서 다른, SWMAC

노드의 수면 시간에 데이터를 전송하는 것이 가능하다.

실험을 통해서 쿼리를 플러딩 하는 방식과 우리가 제안한 쿼리 전달 방법을 비

교 분석하였다 우선 모든 쿼리가 특정 지역의 정보를 요구하고 있다고 가정하고.

실험을 하였다 에너지 전송모델로 의 첫 번째 모델을 이용하였다. LEACH .

그림 라운드당 남은 노드 수5.14

그림 는 각 라운드당 남아 있는 노드 수를 나타내고 있다 여기서 라운드는5.14 .

싱크가 모든 노드들에게 한 번씩 쿼리를 보내고 전송 가능한 노드들이 감지한,

데이터를 싱크까지 보내낼 때 까지라 정의하였다 플러딩방법은 제안된 방법에서.

각도를 도로 한 것보다 약 배나 빨리 노드들이 죽는 것을 알 수 있다 또한90 3 .

도보다는 도 그보다는 도가 더 효율적임을 알 수 있다 우리는 그림에는90 60 45 .

나타나지 않지만 각도가 너무 작을 경우에는 연결성 문제가 심각하게 발생할 수

있고 최적의 각도 선택은 네트워크 환경에 민감하게 작용함을 알 수 있었다, .

- 98 -

그림 라운드당 평균 소비된 에너지5.15

그림 는 각 라운드당 평균 소비된 에너지를 보여주고 있다 쿼리를 플러딩해5.15 .

서 전달할 때는 에너지 소비측면에서 제안한 방법들 보다 매우 빨리 소비되는

것을 알 수 있다 평균 소비된 에너지를 라운드에서 비교해볼 때 플러딩방법. 500

이 제안한 방법보다 약 배정도 빨리 소비되는 것을 알 수 있다 또한 제안한4.5 .

방법이 전체 소비되는 에너지는 적지만 라운드는 오래가는 것을 확인할 수 있다.

- 99 -

제 장 게이트웨이 구현 및 테스트제 장 게이트웨이 구현 및 테스트제 장 게이트웨이 구현 및 테스트제 장 게이트웨이 구현 및 테스트6666

기존의 홈 게이트웨이는 인터넷 접속과 같은 데이터 통신 위주의 기능을 담당하

고 있었고 셋톱박스는 방송수신기능을 위주로 고안돼 가정 내에서 두 기능이 통,

합되기 어려운 반면 본 과제의 제품은 멀티 에이전트를 사용하여 이러한 기능을,

통합하고 가정내 여러 개의 다른 장치들로 연결 중재해 주는 통합 서비스형 지ㆍ

능적 홈 게이트웨이를 개발하였다 기존 제품에서는 서로 다른 방식의 홈 네트.

워크 기기들이 서로 연동되지 못하여 보다 창조적이고 편리한 서비스 구현이 어

려운 실정인데 본 과제에서는 이기종 네트워크간의 상호접속과 호환성을 보장

하는 게이트웨이 서비스를 제공하게 될 것이다.

그림 센서 노드와 무선센서 네트워크의 구조6.1

제 절 구현1

본 연구에서는 한정된 센서로 인해 으로 테스트용 네트워크를 구성하Single-hop

였다 이상적으로는 수많은 센서 노드들을 뿌려서 를 생성하. Muilti-hop network

여 무선으로 싱크로 데이터를 전송하는 토플로지를 사용하는 것이 적절하다고

할 수 있으나 현재 센서의 가격이 상당이 고가이므로 본 연구에서는 좁은 지역

- 100 -

내에서 를 구성하는 시스템으로 한정하기로 하였다Single-hop network . 즉 센서,

노드들 서로 간에는 통신을 하지 않고 센서 노드에서 바로 싱크로 데이터를 전

송하는 것이다 에 따라서 센서 노드들의 전송 반경이 결정되는. Radio Frequency

데 으로 바로 싱크로 전송할 때에는 이 전송 반경 내에서만 로 데Single-hop Sink

이터를 보낼 수 있는 단점이 있다 그러나 들 끼리 통신을 하지 않으므로. Sensor

데이터를 그만큼 줄일 수 있으며 전송이 간단한 만큼 구성도 빠르다는Network

장점이 있다.

본 연구에서는 중복 설계를 피하고 서로간의 인터페이스를 통해 필요한 기능을

전달할 수 있도록 하였다 그리고 본 연구의 시스템 시제품은 범용성과 프로그. ,

램 이식성을 위하여 어느 특정 시스템에 국한되는 방법은 원칙적으로 피하도록

하였으며 특히 타이머 인터럽트 메모리의 과중한 사용을 억제하고 운영체제의, , ,

부담을 덜어 주어 프로토콜의 전체적인 성능을 향상시키도록 노력하였다 또.

한 시제품 구현시 저렴한 가격에 비해 높은 성능을 제공하며 한곳에서의 오류, ,

로 인해 발생하는 위험을 감소시키고 운영에 있어 확장성을 제공하도록 하였다, .

그리고, 표준화 및 연구 동향을 계속 추적 분석하여 본 연구에 반영하며 프로토

콜의 설계와 기능 추가에 따른 융통성 그리고 신기술 수용시의 용이성을 위해

표준화 을 따랐다spec .

본 연구에서는 으로 사의 을 사용하였Process/Radio Platform Crossbow MPR400

다 통상 라고 불리우는 이다 는 로 프. MICA2 Mote . Radio Frequency 915~998MHZ

로그램 상에서 세팅해서 사용하였다 는 이고 메. Processor Atmel ATMega 128L ,

모리는 이다 에서는 센서가 센싱을 하고 데이터를512KB . MICA2 Radio Transiver

를 이용하여 싱크로 전송하기 위한 프로그램을 포팅한다 는 모트와 센. MICA2

서를 합한 가격이 대략 만원에 달한다 이는 모트의 생산이 소량이기 때문이60 .

다 하지만 아직 연구 중인 분야이기 때문에 확실한 활용 방법과 대량 생산으로.

이어 진다면 이 모트의 가격을 수천원대로 내릴 수 있다 그리고 는 앞으. MICA2

로 더욱더 고성능 소형화 될 것이다 또 기존에 사용되고 있는 센서에다 소형 카.

- 101 -

메라 등을 장착하여 더욱더 많은 기능을 할 수 있을 것이다 이는 많은 센서들을.

활용하여 여러 분야에 대해 사용할 수 있다는 것을 의미한다.

본 연구에서는 와 환경을 활용하였는데 이 를 사용하였던MICA TinyOS MICA

사례를 살펴 보면 미국 플로리다주 지역에서 사용된, MacDill Air Force base

프로그램이 있다 이것은 시간동기화 라우팅"DARPA NEST" . , GRID , Reliable

등의 여러 알고리즘을 사용하여 적의 침입탐지 상세화 민간인Communication , , ( ,

군인 전차 추적을 수행하였다 또한 한국정보통신대학 개인무선통신연구센터에, ), .

서 테스트한 무인정찰 센서 네트워크 플랫폼이 있다 무인정찰 센서 네트워크 플.

랫폼은 를 활용하여 정찰하고자 하는 목적지에UAV(Unmanned Aerial Vehicle)

센서 네트워크 노드를 운반하여 정찰지역에 투하한 후 정찰지를 비행하며 측정,

한 데이터를 수집하는 형태의 응용 플랫폼이다.

본 연구에서는 사의 을 센서로 사용하였다 은 조도Crossbow MTS300 . MTS300 ,

온도 사운드를 센싱할 수 있다 가 센싱을 하여 데이터를 로 보내, . Sensor MICA2

게 되는데 일정 크기 이상의 빛 소리 온도가 발생하면 가 감지하여 그, , Sensor

데이터를 무선을 통하여 로 송신하게 된다 본 연구에서는 및Sink . Gateway

로서 사의 을 사용하였다 은 센서들Network Interface Crossbow MIB510 . MIB510

로부터 받은 데이터를 를 사용하여 로 전송해주거나 로부터 데Serial Port PC PC

이터를 받아 센서들에게 보내는 역할을 한다 이때 는 전송 프로그램이. MIB510

포팅된 를 얹어서 사용하게 된다 본 연구에서 사용한 사의MICA2 . Crossbow

는 라는 네트워크 임베디드 시스템을 위해 특별히 디자인 된Sensor Kit TinyOS

를 사용한다 는 핵심 코드는 바이트 이하이고 데이터 메모리OS . TinyOS OS 4000

는 바이트 이하인 최소형 이다 는 임베디드 네트워크 시스256 OS . nesC language

템을 위한 프로그래밍 언어이다 는 센서 네트워크와 센서 어플리케이션을. nesC

위한 소형 인 를 구현하기 위해 사용된다OS TinyOS .

- 102 -

그림 센서 노드와 싱크간의 데이터 전송6.2

그림 에서 보는 바와 같이 위험 발생을 탐지하거나 예방하고자 하는 지역에6.2

설치된 센서 노드들이 감지한 데이터는 으로 무선 송신된Mote BaseStation Mote

다 본 연구에서는 가상 홈에서 가전제품이나 장치들을 하드웨어로 구성하고 사.

용자가 집에서 가전제품이나 장치들을 제어하기 위한 Home UI(User Interface)

와 외부에서의 컨트롤을 위한 로 구성하였다 여기서 는 가Mobile UI . Home UI

정 내에 각각의 가전제품 및 장치들에 대하여 클래스들과 각 들과의 시리device

- 103 -

얼 통신을 위한 클래스 그리고 와의 소켓 통신을 위한 클래스들을 정, Mobile UI

의 하였다 홈 네트워크의 한 동작을 위하여 데이터 수집과 검색을 위. intelligence

한 데이터베이스를 구축하였다 구현 는 을 사용하였으며. language Visual C++

를 사용하였다 클래스의 기능들은 아래와 같으면 구성도는 그림DB MS-Access .

과 같다6.3 .

클래스 상속class device_name : public CProduct // CProduct

클래스는 각 들의 공통된 처리부분들을 수행하는 들CProduct device function▶

을 정의 하였으며 클래스들은 클래스를 상속받는다, device CProduct .

class device_name

{

control variable 1;

control variable 2;

...

control function 1;

control function 2;

...

}

에 대한 클래스는 각 마다의 제어해야할 항목들의 상태들을 기device device▶

록 할 을 정의 하고 기능들을 제어하는 들로 이루어진다variable function .

- 104 -

그림 구성도6.3 device class

시리얼 통신을 위한 클래스2)

아래 두 함수를 통해 들과 통신을 한다device BYTE .

Onsend()

각 의 상태를 표시하는 부분과 문이 열려 있는지 닫혀있는지device on/off ,▶

현재 내부 온도는 몇 도인지 로부터 값을 실어오는 부분으로 이루어진device

열을 전송한다BYTE .

열의 구성은 아래와 같다BYTE .▶

Byte Index 0 1 2 3 4 5 6 7

Contents LEN LED DOOR TEMP RES RES RES CS

표 열의 구성도6.1 BYTE

LEN 열의 전체 길이: BYTE .LED 의 상태를 표시: device on/off

DOOR 문의 열림 닫힘 상태를 표시: /TEMP 내부 온도:RES 예약된 필드:

CS 검사 필드:

- 105 -

시리얼 통신을 위한 클래스2)

에 의해 전송되 열이 전송 되면 열의 문의 열림 닫힘 상Onsend() BYTE BYTE /

태를 나타내는 현재 온도를 나타내는 가 값이 되어door state, temp field setting

서 수신된다.

소켓 통신을 위한 클래스3)

와 통신을 위해 으로 정의 하고 아래의 두 함수Mobile UI MOBILE_PORT 9000

들을 사용해 통신을 한다.

Send_Packet()

로 현재 의 상태나 질의를 할 때 사용한다Mobile UI device .▶

OnReceive()

로부터 수신되는 각 제어나 질의에 대한 응답을 담은Mobile UI device▶

을 수신한다packet .

의 구조는 아래와 같다packet .▶

device_id 각 에 대한 질의에 대한응답을 구분device id or

state 에 대한 상태device

control1 세부 컨트롤 1

control2 세부 컨트롤 2

표 패킷 구성 및 설명6.2

데이터베이스4)

클래스를 정의 하고 로 를 전송하기 위해 함수를CDB DB query ExecuteQuery()

사용한다.

- 106 -

ExecuteQuery(CString query)

문자열로 만들어진 를 받아 로 를 전송한다query DB query .▶

온도나 들의 지난 동작 상태들을 로 만들어 데이터 검색 및 분석을 통device DB

해 한 처리를 하게끔 하였다intelligence .

홈네트워크 시스템을 휴대전화로 제어하기 위해 개발 플랫폼을 정통부에서 국내

표준 플랫폼으로 채택한 를 사용하여 시뮬레이션 하였다 그러므로 플WIPI . WIPI

랫폼을 탑재한 모든 휴대폰에서는 현재 개발한 프로그램을 다운받아 그대로 사

용할 수가 있다 테스트와 개발은 를 사용하였다. AROMA-WIPI .

개발 언어는 를 사용하였다 일반적으로 가 보다 프로그램의 속도가Java . Java C

느리다고 많이 알려져 있다 하지만 의 독특한 언어 지원 시스템. WIPI Java

이 있기 때문에 처리 속도의 저하는 문제가 되지(COD : Compile On Demand)

않는다.

이 프로그램은 총 개의 클래스로 구성되었다 그 구조는 아래와 같다15 . .

그림 클래스 구조도6.4

- 107 -

단 위의 그림은 개념적 기능적인 면에서의 구조이지 상속개념의 구조도는 아니, .

다 위 그림에는 개의 클래스가 있는데 이 클래스들은 모두 각자의. 12 UI (User

를 가지고 각자의 기능을 한다 나머지 개는 위 클래스에서 를 구성Interface) . 3 UI

할 때 들의 을 잡아주는 클래스이다 각 클래스의 역할은 아Component Layout .

래의 표와 같다.

Class Name Superclasss 설명

HomeNetwork Jlet

환경에서 돌아가는 하나의 응용프로그램의WIPI․단위인 를 상속받는다Jlet .

프로그램을 처음 시작하게 되면 가 실행이startApp

된다.

는 를 위한 를 생성하고 화면startApp UI Component

에 출력한다.

StartMenu Object

서버와 접속하여 을 열고TCP socket Input․ ․을 생성한다OutputStrema .

또한 객체도 생성한다ReqHomeInfo, SetHomeMenu .

가 돌아가면서 서버로부터 오는 정보를 읽고Thread

분석하여 해당하는 객체에게 그 메시지를 전달한다.

ReqHomeInfo Object

서버에서 의 첫 번째 가 이면byte Array byte 8․활성화된다.

귀가 여부를 서버에게 알려준다.

서버에서 메시지를 받기 전에 직접 서버에게 귀가여

부를 알릴수도 있다.

SetHomeMenu Object

각 제품을 제어할 수 있도록 하는 메뉴를 제공하․는 클래스이다.

이 클래스는 각 제품들을 제어할 수 있는 객체들을

생성한다.

사용자의 선택에 따라 해당 클래스가 활성화되고 서

버의 메시지를 받아 그에 해당하는 클래스에 정보를

넘겨준다.

메모리 사용을 최소화하기 위해 각 클래스가 처음으

로 생성해야 할 때에만 생성을 하고 생성된 후에는

생성된 객체로 접근하여 사용한다.

Set_TV Object 각 제품을 제어하는 클래스 이다.․

표 클래스의 역할과 중요 메소드6.3

- 108 -

제 절 시제품 테스트2

본 과제에서는 시제품을 테스트하고 성능 평가를 수행하여 그 실험 결과를 토대

로 하여 프로토콜을 보완 및 수정하였으며 특히 장애 대응 확장성 및 다양한, ,

네트워크에 만족하는지 테스트하였다. 최종적으로 본 시제품의 동작은 휴대폰 에

뮬레이터와 가상 홈을 사용한 시연을 실시하였는데 테스트는 아래와 같은 순서

로 수행되었다.

싱크에 탑재할 프로그램을 컴파일 및 포팅1)

센서 노드에 탑재할 프로그램을 컴파일 및 포팅2)

방재 시스템 구축3)

데이터를 로4) PC Serial Forwarding

를 이용해 받은 데이터를 로 표현5) SerialForwarder GUI

Set_Washer Object

등의 들을 생성하고 아래Label, Button Component

에 설명된

를 이용하여 을 알맞게 형ExtendedContainer layout

성한다.

Set_Boiler Object

Set_Blind Object

Set_Oven Object

Set_Ref Object

Set_Fdoor Object

Set_Win Object

RowExtendedCo

ntainer

ContainerC

omponent각 클래스의 를 구성할 때 사용하는 클래스이UI․다.

위에 소개된 클래스에서 이 클래스의 객체를 생성하

여 그들의

들을 등록하면 메소드를 통해 알Component layout

맞은 원하는 를 만들어준다UI .

RowExtendedCo

ntainer2

ContainerC

omponent

ColumnExtende

dContainer

ContainerC

omponent

- 109 -

그림 는 를 처음 실행 했을 때의 모습으로 좌측은 집의 구조를 나타6.5 Home UI

내고 있으며 우측은 각 제품 및 장치가 선택되어 졌을 때 제어 할 수 있는 제어

시제품 구성(a)

(b) Home UI Main

Main Menu Control

(c) Mobile UI

그림 시제품 테스트 구성도6.5

- 110 -

판이 표시 되어진다 그리고 좌측 상단에는 현재 시간과 실내온도 및 실외 온도.

가 표시 된다 가 선택 되어졌을 때 우측에 표시되는 제어판으로 볼륨 채널. TV , ,

를 컨트롤 할 수 있으며 와 연동되어 외출해서 돌아왔을 때 자동으로on/off , DB

동작 할 수 있다 또한 집 주인이 일을 마치고 돌아올 시점에 집으로 돌아오는. ,

지 그렇지 않은지를 묻는 질의 메시지를 단말기를 통해 전달한다 집으로Mobile .

돌아올 경우 가 동작하여 현재 위치를 추적 도착하기 전에 집의 환경을 자GPS ,

동으로 설정한다 이 그림에서 으로 실행과 함께 홈 네트워크와 연결된다. Main .

또한 컨트롤 할 수 있는 제품 및 장치들을 나타내며 각 를 제어 하는 메, , device

뉴를 보여 주고 있다 에서 받은 데이터는 그림에서 보는 바. BaseStation Mote

와 같이 감시자의 로 를 통하여 전송된다 를 통하여 받PC Serial Port . Serial Port

은 데이터를 을 이용하여 로 표현한다 이 때 데Oscilloscope Application Graph .

이터는 안의 를 통하여 나타난다 감시자 에서는 시스템 목적Server TCP/IP . PC

에 맞게 센서 노드에 프로그램을 포팅하고 위험을 감시하고자 하는 목적에 따라(

온도 조도 사운드 중에서 하나를 선택하여 센서 노드에 포팅 감시 중에, , ) Graph

로 나타나는 데이터는 그 그래프의 기울기가 급격하게 높아지거나 낮아지는 것

을 보면 그 즉각 위험 여부를 알게 된다 감시자는 일일이 순찰을 돌거나 직접.

그 현장에 있지 않고서도 감시자의 를 통해서 신속하게 위험 여부를 판별할PC

수 있게 되므로 안전하고 효율적인 시스템이라 할 수 있다 그림 은 테스트. 6.6

화면을 캡처한 샘플이다.

- 111 -

그림 의 그래프는 조도를 센싱한 것인데 노드 을 보게 되면 밝기가 갑자기6.7 1

급속하게 떨어진 것을 알 수 있다 만약 노드 이 있는 곳이 밝기가 항상 유지되. 1

어야 하는 식물 관련 실험실일 경우 사고의 위험이 있음을 감시자는 즉각 알게

되고 조치를 취할 수 있다 나머지 온도와 사운드의 센싱도 마찬가지이다 위와. .

같이 센서 노드에 각각의 프로그램을 포팅한 다음 실행하면 같은 결과를 알 수

있다.

그림 테스트 화면6.6

- 112 -

센서 신호 출력 샘플(a)

동작(b) GPS

제품별 제어판(c)

그림 테스트 출력 샘플6.7

- 113 -

제 장 결 론제 장 결 론제 장 결 론제 장 결 론6666

본 연구에서는 먼저 이동성 싱크 기반의 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을

높이기 위한 토폴로지 관리 기법을 제안하였다 제안한 기법은 싱크 주위로만 지.

역적 토폴로지를 만들어지게 하는 방법으로 싱크가 네트워크 영역을 이동해 갈

때 비활성 노드가 싱크의 존재 감지 후 자신의 주변 상황을 관찰하여 스스로 활

성화 여부를 결정하게 하였다 또 활성 노드가 지역적으로 편중되지 않게 하여. ,

싱크 주변의 적은 수의 활성 노드로만 토폴로지를 구성하였다.

수학적인 분석과 시뮬레이션 실험을 통하여 우리가 제안한 지역 토폴로지 기법

이 기존의 고정된 싱크를 사용하여 네트워크 전체에 토폴로지를 구성하는 기법

보다 에너지 효율 면에서 우월함을 보였다 이는 주로 토폴로지를 구성하는 활성.

노드의 수에 기인한 것으로써 네트워크의 크기가 커질수록 향상된 성능을 보였

다.

본 연구에서는 무선 센서 네트워크에 적용이 가능한 프로토콜로서MAC PNC

기반의 보장형 프로토콜을 설계하였는데 하나의 반복 주기 동안 분리된 수QoS

신 슬롯을 이용하여 짧은 전송지연시간 낮은 충돌율과 좋은 에너지 효율을 가짐,

을 확인하였다 이 에서는 각각의 노드들이 자신이 선택한 수신 슬롯에 깨. MAC

어서 패킷의 수신을 대기하거나 혹은 전송해야할 데이터의 수신 노드에 배정된,

수신 슬롯에 깨어서 데이터를 전송하기 위한 경쟁에 참가한다.

본 연구에서는 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜인

을 제안하였다 은 가상 웨이브 라인을Wave Dissemination . Wave Dissemination

생성하여 웨이브 대 웨이브 네트워킹을 유발시킨다 시뮬레이터를 사용한 실- - . ns-2

험 결과에서 은 기존 프로토콜에 비해 더 높은 에너지 보존Wave Dissemination

과 더 낮은 메시지 지연을 성취하였다.

- 114 -

마지막으로 본 연구에서는 핵심 기술을 구현하기 위한 단계별 이정표로서 시,

제품을 개발하였는데 센서 네트워크 기반의 지능형 홈네트워크 솔루션의 기본

모델이 될 것이다.

- 115 -

참고문헌참고문헌참고문헌참고문헌

[1] Specification of the Bluetooth System Core vol. 1, v1.1, Available at

www.bluetooth.com.

[2] J. Karaoguz, "High-RateWireless Personal Area Networks," IEEE Communication

Magazine, vol. 39, no. 12, pp. 96-102, Dec. 2001.

[3] Seung Hyong Rhee, Kwangsue Chung, Yongsuk Kim, Wonyoung Yoon and Ki

Soo Chang, "An Application-Aware MAC Scheme for IEEE 802.15.3 High-Rate

WPAN," Proc. of WCNC 2004, vol. 2, pp. 1018-1023, March. 2004.

[4] Ranran Zeng andGeng-Sheng Kuo, "A Novel Scheduling Scheme and MAC

Enhancements for IEEE 802.15.3 High-Rate WPAN," Proc. of WCNC 2005, vol. 4, pp.

2478-2483, March. 2005.

[5] Romano Fantacci, Daniele Tarchi and Gregorio Izzo, "Multimedia Traffic

Management at MAC layer in IEEE 802.15.3a Personal Area Networks," Proc. of

Wireless Networks, Communications andMobile Computing 2005 International Conference,

vol. 2,pp. 923-928, June 2005.

[6] IEEE802.15TG3, IEEEStandard for Information Technology Telecommunications and

Information ExchangeBetween Systems Local andMetropolitan AreaNetworks Specific

Requirements Part 15.3 : Wireless Medium Access Control(MAC) and Physical

Layer(PHY) Specifications forHigh RateWireless Personal AreaNetworks(WPANs),Sep.

2003.

- 116 -

[7] Xu Ningyi, Lou Dongjun and Zhou Zucheng, "Protocol accelerator design for

IEEE 802.15.3 MAC implementation," Proc. of the 5th International Symposium on

Multi-Dimensional Mobile Communications and the 2004 Joint Conference of the 10th

Asia-Pacific Conference, vol. 1, pp. 189-192, Aug. 2004.

[8]Tijs van Dam, Koen Langendoen, "An Adaptive Energy-efficient MAC

Protocol for Wireless Sensor Networks," SenSys’03, Nov. 5-7, 2003.

[9]Chalermek Intanagonwiwat, Ramesh Govindan, Deborah Estrin, John

Heidemann, "Directed Diffusion for Wireless Sensor Networking," IEEE/ACM

Trans. On Networking, vol. 11, no. 1, Feb. 2003.

[10]Wendi Rabiner Heinzelman, Anantha Chandrakasan, Hari Balakrishnan,

"Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks,"

Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences, 2000.

[11]Stephanie Lindsey, Cauligi Raghavendra, Krishna M. Sivalingam, "Data

Gathering Algorithms in Sensor Networks Using Energy Metrics," IEEE Trans.

On Parallel and Distributed Systems, vol. 13, no. 9, Sept. 2002.

[12]Amir Qayyum, Laurent Viennot, Anis Laouiti, "Multipoint Relaying for

Flooding Broadcast Messages in Mobile Wireless Networks," Proceedings for the

35thHawaii International Conference on System Sciences, 2002

[13]P. Jacquet, P. Muhlethaler, A. Qayyum, "Optimized Link State Routing

Protocol," IETF, RFC 3626, Oct. 2003.

[14]Curt Schurgers, Vlasios Tsiatsis, Saurabh Ganeriwal, Mani Srivastava,

- 117 -

"Topology Management for Sensor networks: Exploiting Latency and Density,"

MOBIHOC’02, June 9-11, 2002.

[15]Sinem Coleri, Anuj Puri, Parvin Varaiya, "Power Efficient System for

Sensor Networks," Proceedings of the Eighth IEEE International Symposium on

Computers and Communication (ISCC’03), 2003.

[16]C. Perkins, E. Belding-Royer, S. Das, "Ad Hoc On Demand Distance

Vector (AODV) Routing," IETF, RFC 3561, July 2003.

[17]Deepak Ganesan, Alberto Cerpa, Wei Ye, Yan Yu, Jerry Zhao, Deborah

Estrin, "Networking Issues in Wireless Sensor Networks," Elsevier, Journal of

Parallel and Distributed Computing, 2004.

[18]Wireless LAN medium access control (MAC) and physical layer (PHY)

specifications, IEEE standard 802.11, June 1999.

[19]Mihail L. Sichitiu, "Cross-Layer Scheduling for Power Efficiency in Wireless

Sensor Networks," IEEE INFOCOM, 2004.

[20]Octav Chipara, Chenyang Lu, and Gruia-Catalin Roman, "Efficient Power

Management based on Application Timing Semantics for Wireless Sensor

Networks," International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS'05),

June 2005.

[21]Venkatesh Rajendran, Katia Obraczka, J.J. Garcia-Luna-Aceves,

"Energy-efficient, Collision-Free Medium Access Control for Wireless Sensor

Networks," SenSys’03, Nov. 5-7, 2003.

- 118 -

[22] X. Hong, M. Gerla, W. Hanbiao and L. Clare, "Load balanced,

energy-aware communications for Mars sensor networks.", Proc. of aerospace

conference, pp.1109-1115, vol 3, 2002.

[23] M. Younis, M. Youssef, K. Arisha, "Energy-Aware Routing in

Cluster-Based Sensor Networks.", Proc. 10th IEEE International Symposium,

pp.129-136, 2002.

[24] C.E. Perkins, E.M. Royer, "Ad hoc on demand distance vector routing.",

Proc. of 2nd workshop on mobile computing systems and applications 1999,

pp.90-100, 1999.

[25] W.B. Heinzelman, A.P. Chandrakasan, H. Balakrishnan, "An

Application-Specific Protocol Architectures for Wireless Microsensor

Networks.", Communications, IEEE Transactions on, Volume:1, Issue:4, 2003.

[26] Ian F.Akyildiz et al., "A survey on Sensor Networks," IEEE

Communications Magazine, Vol.40, No.8, Aug. 2002, pp.102-114.

[27] Jamal N. Al-Karaki , Ahmed E. Kamal, "Routing Techniques in

Wireless Sensor Networks: A Survey" IEEE Wireless Communications, December

2004, pp.6-28

[28] W. Heinzelman, A. Chandrakasan and H. Balakrishnan,

"Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks,"

Proc. 33rd Hawaii Int’l. Conf. Sys. Sci., Jan. 2000

- 119 -

[29] W. R. Heinzelman, A. Chandrakasan, H. Balakrishnan, "An

Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks,",

IEEE Transactions on Wireless Communications, October 2002.

[30] Muruganathan, S.D., et al., "A centralized energy-efficient routing

protocol for wireless sensor networks," IEEE Communications Magazine, Vol. 43,

pp. s8-s13, March 2005

[31] Jane Y. Yu and Peter H. J, "A Survey of Clustering Schemes For Mobile

Ad Hoc Networks", IEEE Comuncations Surveys & Tutorials, Vol. 7, No.1, First

Quarter 2005

[32] W.Heizelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, "An

Application-Specific Protocol Architercture for Wireless Microsensor Networks",

IEEE Transactions. Wireless Comm, Vol. 1, No. 4, Oct 2002.

[33] Ossama Younis and Sonia Fahmy, "HEED: A Hybird, Energy-Efficient,

Distributed Clustering Approach for Ad Hoc Sensor Networks", IEEE

Transactions. Mobile Computing, Vol. 3, No. 4, Oct-Dec 2004

[34] Piyakul Tillapart, " Method for Cluster Heads Selection in Wireless

Sensor Networks," IEEE Aerospace Conference Proceedings, 2004.

[35] I.F. Akyildiz et al., "Wireless sensor network: a survey," Computer

Networks 38(4), March 2002, pp.393-422.

본 연구보고서는 정보통신부의 출연금 등으로 수행한1.

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본 연구보고서의 내용을 발표할 때에는 반드시 정보통신부2.

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