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민규 강전
5 years ago
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1 논문 13-38B 한국통신학회논문지 '13-06 Vol.38B No.06 계층적센서네트워크에서에너지효율성을위한최적의클러스터비율분석 김자룡, 김대영 *, 조진성 An Analysis of Energy Efficient Cluster Ratio for Hierarchical Wireless Sensor Networks Zilong Jin, Dae-Young Kim *, Jinsung Cho 요 약 무선센서네트워크에서클러스터링기법은네트워크확장성과네트워크수명연장에효율적이라고인정받고있다. 본논문에서는클러스터기반센서네트워크에서 multi-hop to one-hop 전송환경을고려하여에너지효율성에최적인클러스터비율 (cluster ratio, CR) 을분석하는데초점을둔다. 본논문에서는지정한클러스터비율을통한시스템홉수 (hop-count) 최소화와노드간패킷수신율 (packet reception ratio, ) 최대화사이의이해득실 (trade-off) 관계를분석하고이두요소를종합적으로고려하여목표함수를유도한다. 제안한목표함수를통하여얻은최적의클러스터비율은네트워크에서패킷전송에드는비용뿐만아니라노드간재전송오버헤드를줄여줌으로써에너지효율성을향상시킨다. 본논문에서제안한기법은최소홉수클러스터링방안과비교되며시뮬레이션을통하여향상된에너지효율성을검증하였다. Key Words : cluster ratio, energy efficiency, packet reception ratio, hierarchical wireless sensor networks ABSTRACT Clustering schemes have been adopted as an efficient solution to prolong network lifetime and improve network scalability. In such clustering schemes cluster ratio is represented by the rate of the number of cluster heads and the number of total nodes, and affects the performance of clustering schemes. In this paper, we mathematically analyze an optimal clustering ratio in wireless sensor networks. We consider a multi-hop to one-hop transmission case and aim to provide the optimal cluster ratio to minimize the system hop-count and maximize packet reception ratio between nodes. We examine its performance through a set of simulations. The simulation results show that the proposed optimal cluster ratio effectively reduce transmission count and enhance energy efficiency in wireless sensor networks. Ⅰ. 서론 무선센서네트워크는백본망이나, 인프라구축 없이애드혹 (ad-hoc) 기반으로중앙집중식, 또는분산적인방식으로네트워크구축이가능하다. 센서네트워크는센서디바이스의센싱기능을이용하여 본연구는미래창조과학부및정보통신산업진흥원의대학 IT 연구센터지원사업 (NIPA-2013-(H )) 및교육과학기술부및한국과학재단의중견연구자사업 (No ) 의지원으로수행된연구결과임. 주저자 : 경희대학교컴퓨터공학과모바일및임베디드시스템연구실, jinzilong@khu.ac.kr, 학생회원 교신저자 : 경희대학교컴퓨터공학과, chojs@khu.ac.kr, 종신회원 * AirPlug, kimdy@airplug.com, 정회원논문번호 :KICS , 접수일자 :2013 년 3 월 7 일, 최종논문접수일자 :2013 년 6 월 11 일 446

2 논문 / 계층적센서네트워크에서에너지효율성을위한최적의클러스터비율분석 환경감지, 침입감지또는전장 (battlefield) 과같은인위적인데이터수집이위험하거나불가능한영역에서활용되고있다. 센서네트워크에서의기본구성요소인센서노드는한정된배터리용량, CPU 효율및복잡한배치환경과같은다양한제약조건에직면한다. 이런응용을보면보통수백, 수천개의센서디바이스를배치하고근접하기어려운환경에설치하기때문에디바이스의배터리교환은대부분불가능하다. 따라서한정된배터리자원은센서네트워크의수명을좌우하는가장중요한제약요소이며 PHY 계층, MAC 계층과라우팅계층에서에너지효율성향상을위한연구들이활발하게진행되고있다. 네트워크구조상으로보았을때무선센서네트워크는평면적 (flat) 구조와계층적 (hierarchical) 구조로크게분류된다. 평면적구조에서각각의센서노드의책임과수행하는임무는동등하며직접싱크노드와통신하거나주변노드의중계를통하여 multi-hop으로통신한다. 이와다르게계층적구조에서센서노드들이모여여러개의클러스터를구축하며각각의클러스터내에서는한개의클러스터헤드 (cluster head, CH) 와여러개의클러스터멤버 (cluster member, CM) 들을가지게된다. 클러스터링기법은계층적구조를이용하여 RF 통신에드는전력소비를효율적으로감소시켜네트워크수명을연장할수있다 [1]. 클러스터내부에서 CM들은센싱한데이터를해당하는 CH에보내게되며 CH 에서는수집한데이터를외부싱크에게 one-hop 혹은 multi-hop 방식을통하여전송한다. 또한많은센서네트워크의응용사례를보면센서노드가수집한데이터중에많은중복성 (redundancy) 이존재하므로 ( 온도측정, 습도, 압력감시등을예로들수있다.) CH가 CM으로부터수집한데이터를처리함으로써데이터중복성을줄여주는역할을한다. 그러므로계층적구조를가진클러스터기반센서네트워크는 CH의데이터결합 (aggregation) 기능을이용하여각자센서노드가싱크노드와통신하는통신오버헤드와시스템의전송패킷수를줄임으로시스템전반의전력소모를크게감소시킬수있다. 클러스터기반네트워크구축으로얻게되는시스템성능향상은배치한클러스터수에좌우하게된다 [1-3,6,7]. 클러스터수는네트워크전반에분포한 CH와 CM의비율을의미하는클러스터비율이라는용어로표현할수있다. 한층더효율적인계층적네트워크구축과시스템성능향상을위하여많은 연구들은다양한관점에서최적의클러스터비율을분석하였다. LEACH [2] 는가장유명한 one-hop 전송상황에서에너지효율성을보장한클러스터링알고리즘이다. HEED [3] 는 LEACH 기반클러스터링알고리즘이며센서노드의잔여에너지를고려하여시스템의균일한에너지소모를보완하였다. LEACH와 HEED에서는시스템의최소에너지소모를목표함수로두어최적의클러스터비율 () 을제안하였다. 또한 [4-7] 에서는 multi-hop 전송상황을고려하여시스템전반의에너지효율성을보장할수있는클러스터링알고리즘을제안하였다. [6] 에서저자는 LEACH와같은목표함수를유도하였으며시뮬레이션을통하여최적의클러스터비율은 와 사이에놓인다는것을보여주었으며 [7] 에서는네트워크전반홉수최소화에초점을두어최적의 CR을유도하였다. 그러나이런논문들에서는이상적인채널상황을가정하여최적의클러스터비율을분석하였고클러스터크기변화로인한홉수증가, 또한무선채널의불안정으로인한패킷의재전송은고려되지않았다. 기존 LEACH와 HEED에서가정했던 one-hop 전송상황은실제 IEEE 기반저전력근거리통신모듈로실현하기어렵다. 즉넓은필드에계층적구조를가진센서네트워크를구축하였을경우 CM와 CH사이의직접통신은많은에너지를소모하며심지어직접통신이불가능할수도있다. 또한단일 multi-hop 전송방식은싱크와가까운 CH에중계해야할데이터들이집중됨으로써심각한에너지소모를초래하는단점이있다. 이런문제점들을고려하여본논문에서는최적의 CR을분석함에있어서계층적전송방식을가정한다. 즉클러스터내부에서센서노드들은최소의파워로 multi-hop을통하여 CH에게송신하며 CH는 one-hop을통하여싱크노드한테수집된패킷을전송한다. 본논문에서는근거리통신에서는에너지효율적인 Zigbee를기반으로하고, 장거리통신에서는저전력 WiFi 혹은저전력 Bluetooth에기반하는네트워크환경을가정한다. 이에따라하나의센서노드는다양한 RF 모듈및해당기능을가져야하며이에따른비용상승이불가피하다. 그러나클러스터기반센서네트워크의에너지효율을고려한최적의구성으로판단된다. 제안한최적의클러스터비율기법은시스템홉수최소화와전송신뢰성최대화를종합적으로고려하여센서네트워크의에너지효율성을보장한다. 유도된최적의클러스터비율을통하여 447

3 한국통신학회논문지 '13-06 Vol.38B No.06 네트워크전반홉수를최소화함으로써본질적으로시스템전반의송수신비용 (cost) 을최소화한다. 또한클러스터내부에서의전송신뢰성즉패킷수신율을최대화함으로써불안정적인채널상태에서의노드간재전송오버헤드를줄여주어에너지효율성을확보한다. 본논문의구성은다음과같다. 2절에서는관련연구로서제안된 one-hop, multi-hop기반클러스터링기법을소개하며, 3절에서최적의클러스터비율에대한유도하는과정을보여준다. 4절에서제안된최적의클러스터비율을기존네트워크최소홉수를보장하기위한클러스터링기법과비교하며시뮬레이션을통하여에너지효율성을검증하고, 5절에서결론을맺는다. Ⅱ. 관련연구 LEACH [2] 는가장먼저센서네트워크에계층적인구조를도입한프로토콜중하나이다. 이런프로토콜에서는네트워크전반을여러개의클러스터로분할하고센싱된데이터를클러스터단위로처리하여중복성을줄여주어에너지효율성과네트워크확장성에서장점을보여주고있다. LEACH는 one-hop 전송에기반하며시스템전반의에너지소모를최소화하는데초점을두어최적의클러스터비율 () 을유도하였다. CH 선정과정은분산적으로진행되며각각센서노드들에서 과 사이랜덤수를생성하여유도된최적의클러스터비율과비교한뒤 CH혹은 CM으로선정된다. 그러나이와같은랜덤 CH 선택기법은센서노드의에너지잔여량을고려하지않아서네트워크의균일한에너지소모를보장하지못한다. 이런단점들은 HEED [3] 에서보완되었지만 LEACH와같이 one-hop 전송을가정하였으므로넓은센싱필드에서의응용은불가능하다. [4-7] 에서 multi-hop 전송을고려하여에너지효율성을위한클러스터링기법을제안하였다. [4] 에서는센서노드사이의유사성에기반하여클러스터를구축하는방안을제안하였다. 유사성은데이터송신율과노드사이거리에의하여정의되며유사성이높은센서노드들이모여서한클러스터를구축한다. 이와같은클러스터구축을통하여한층더효율적인데이터중복성처리와센서노드의 duty-cycle에대한스케줄링도가능하므로에너지효율성을향상시킬수있다. 그러나 multi-hop 전송 방식을사용함에있어서싱크와가까운 CH에서중계하여야할데이터들이집중되어심각한에너지소모를초래하는단점이있다. 이와같은 hot-spot 지역에서발생하는에너지소모를줄이기위하여 [5] 에서는싱크와의홉거리에따른클러스터크기조절을통하여싱크와가까운 CH의트래픽부하를덜어주는방안을제안하였다. 그러나 multi-hop 전송환경에서에너지효율성을위한최적의 CR에대한분석이부족하였다. [6] 에서는클러스터내부를 CH와의홉거리에따라여러개의링으로분할하므로최적의클러스터비율에대한분석을가능하게하였다. [6] 에서는기존정의한 RF 에너지모델에기반하여링의레벨과추산한넓이에따라 (LEACH에서의분석과같이 ) 통신에드는에너지를최소화할수있는최적의 CR을유도하였다. [7] 에서는 CR과시스템전반의홉수사이관계를분석하면서최소홉수를보장하기위한클러스터링기법을제안하였다. 그러나 [6, 7] 에서는이상적인채널상황을가정하여최적의클러스터비율을분석하였지만클러스터크기변화로인한홉수증가, 또한무선채널의불안정으로발생하는패킷의재전송과이로인한추가에너지소모는고려하지않았다. Ⅲ. 제안하는방안센서네트워크의수명은제한된배터리용량에좌우된다. 센서노드는센싱, 데이터처리와데이터송수신과정에서주로에너지를소모하며그중에서도 RF 모듈을통한송수신과정이가장큰비중을차지한다 [1]. 본절에서는클러스터기반센서네트워크에서에너지효율적인최적의 CR에대한수학적유도를위하여두가지방면에서시스템에너지효율성을확보하려고한다. 첫번째로는시스템전반의홉수를최소화하여이상적인무선채널상태에서시스템의송수신비용을줄여준다. 두번째로는불안정적인채널상태에서노드사이의신뢰성있는데이터전송즉높은패킷수신율을보장하는데초점을두어노드간재전송오버헤드를줄임으로써네트워크수명을확장하는데있다 시스템모델센서노드들은센서필드에포아송 (Poission) 포인트프로세서에의해랜덤배치되었으며 nearest-neighbor 메커니즘에기반하여가장가까운 448

4 논문 / 계층적센서네트워크에서에너지효율성을위한최적의클러스터비율분석 CH와클러스터를구성한다. 클러스터내부즉첫번째계층에서 CM들은 CH에게최소전송파워로 multi-hop을통하여패킷을전송한다. 두번째계층에서 CH는수집한데이터의중복성을처리한다음싱크노드에게 one-hop으로전송한다. 본논문에서는 Voronoi tessellation [8] 기반으로센서네트워크의두계층을분석하기위하여아래와같은가정을한다. 센서노드는분포밀도 에의하여센싱필드안에포아송포인트프로세서에따라랜덤분포된다. 클러스터비율은 이며 CH 의수 가전체노드수 에서차지하는비율을의미한다. CH 의분포밀도가 이였을때 이며 는센서노드를분포한필드의면적이다. CM의분포밀도는 로계산한다. 클러스터내에서 CM의전송반경은 이다. 본논문에서노드간통신의신뢰성분석을위하여실외 LoS (line-of-sight) 환경을가정하였다. 기타채널페이딩에대한분석은본논문의범위를벗어났음으로여기서고려하지않는다. 이와같은전제조건을두고무선신호의전파모델은아래식 (1) 에정의된경로손실 (path loss) 모델 [10] 로정의한다. 아래식에서 는클러스터내 CM와 CH 사이거리가 일때의경로손실을의미하고 는경로손실지수를의미하며 은경로손실측정을위한기준거리이다. log (1) 3.2. 최적의클러스터비율분석한클러스터내에서의노드수, 링크길이와총홉수의랜덤특징을분석하기위하여 [8] 에서정의한식 (2) 를이용한다. 식 (2) 에서 는함수 의누적합을의미하며 이다. 여기서 함수 가클러스터한노드로부터 CH까지의홉수로정의된다면, 즉 ( 는 CM와 CH 사이거리를의미한다 ), 아래식 (3) 을이용하여한클러스터내총홉수의기대치를구할수 있다. (2) (3) 식 (3) 에서 를정수로바꾸기위하여파라미터 를도입하며 를얻는다. 다음한클러스터내전체홉수의기대치를구하면아래식과같다. (4) 본논문에서 CH는수집한데이터를 one-hop으로싱크노드까지전송한다고가정하였으므로두번째계층에서의홉수는 이다. 네트워크전반에서총홉수는모든클러스터를포함한첫번째와두번째계층에서의홉수의총합이므로아래식으로구할수있다. (5) CH가싱크까지신뢰성있는 one-hop 통신을보장할수있다고가정하였음으로노드사이패킷수신율은클러스터내에서분석한다. 또한클러스터내에서 CM는에너지효율성을위하여최소전송파워를사용하여송신한다. 주변노드들은수신된패킷을 multi-hop을통하여 CH 까지중계한다. 그러므로 CM로부터 CH까지 one-hop 링크의전송신뢰성이보장되면전반클러스터내노드사이 을보장할수있다. 에대한분석을위하여클러스터내무선신호의경로손실부터분석한다. 우선먼저식 (2) 에기반하여클러스터내 CM의수와 CM로부터 CH까지의링크길이총합을구하 면각각, 이다. ( 이에대한유도과정은 [9] 에자세히기술되어있다.) 이결과를이용하여클러스터의평균반경은아래식으로얻을수있다. 449

5 한국통신학회논문지 '13-06 Vol.38B No.06 션기법에서 는아래와같이정의된다 [11]. (9) 식 (9) 에서 이며잡음전력밀도 ( ) 에대 한비트에너지의비율을의미한다. 와 (signal to noise ratio) 사이관계는 로정의 그림 1. 최소 hop-count 방안과최대 PRR 방안비교 ( m, node density is k=3 and r=10 m) Fig. 1. Minimum hop-count vs. maximize PRR scheme ( m, node density is, k=3 and r=10 m) 할수있다. 여기서 는데이터전송속도를의미하고 은잡음대역폭이다. 따라서식 (8) 은아래식으로다시표현할수있다. (10) (6) 식 (6) 을식 (1) 에대입하면아래와같이한클러스터내에서의평균경로손실을얻게된다. ( log 이고 는파장이며 m 이다.) log log (7) 다음 CM에서전송한패킷은비트단위로전송하므로 Bernoulli 랜덤변수 를정의한다. 패킷이성공적으로수신되었으면 이고아니면 이다. 는 iid 분포를따르므로대수약법칙 (weak law of large number) 에의하여 은패킷을성공적으로수신하는확률과근사하므로아래식을통하여얻을수있다. 수신감도 와잡음플로어 라할때수신자각도에서 는 와같이얻을수있다. 송신된신호가전파과정에서경로손실을가지게되므로신뢰성있는수신을위하여등식 을만족시켜야한다. 는송신파워를의미하여 는경로손실이다. 위에서유도한클러스터내평균경로손실을대입하면 이고 이다. 이를식 (10) 에대입하면아래식과같이패킷수신율에대한클러스터비율의함수를얻을수있다. log log (11) 그림 1에서는식 (5) 와 (11) 을이용하여각각얻은최적의클러스터비율을비교하였다 ( 각파라미터에 (8) 표 1. 각파라미터의값 Table 1. Parameter definitions 식 (8) 에서 는프레임크기를의미하며단위는 byte이다. 비트에러확률 는각각모듈레이션기법의에러함수에의하여결정된다. 그러므로아래분석과정은모듈레이션기법에무관하기때문에여러모듈레이션기법에적용할수있다. 본논문에서는센서네트워크에서저전력 ZigBee 모듈로많이사용하고있는 CC1110을고려하였음으로써 FSK 모듈레이션기법을예로든다. FSK 모듈레이 450 Parameters Definition kbps khz dbm dbm m byte

6 논문 / 계층적센서네트워크에서에너지효율성을위한최적의클러스터비율분석 대한정의는표 1에나와있다 ). 그림에서보여준것과같이최소의홉수를제공해줄수있는 점에서 은 밖에안되므로노드간재전송횟수가증가된다. 또한 의 을보장하기위한최적의 점에서는홉수가 증가하는것을볼수있다. 이와같이최소홉수를위한기법만으로클러스터내신뢰성있는송수신환경을보장하지못하며, 보장을위하여더작고많은클러스터를구축한다면패킷전송하는오버헤드를증가시킨다. 이와같은이해득실 (trade-off) 관계때문에각각식 (5) 와식 (11) 에서얻은결과를통하여에너지효율성을보장하기위한최적의클러스터비율을얻기어려우므로본논문에서는아래의목표함수 (objective function) 를제안한다. 식 (12) 에서정의한목표함수는식 (5) 로부터얻을수있는시스템총홉수의최소화와식 (11) 로부터얻을수있는클러스터내에서의 최대화를종합적으로고려하였다. 제안한목표함수를만족시키는최적의클러스터비율은네트워크에서패킷전송을위한비용을최소화하고클러스터내불안정한무선채널때문에발생하는재전송을최소화할수있으므로시스템에너지효율성을한층더확보할수있다. arg min arg min log log Ⅳ. 시뮬레이션 (12) 본논문에서는 m 필드에분포밀도,, 에의하여각각,, 개의센서노드를랜덤분포한다. RF 모듈은 CC1110을이용하고 MHz주파수대역을사용한다. 클러스터내에서센서노드는최소전송파워 dbm 을이용하여송신한다. 센서노드들에서는 FSK 모듈레이션기법을사용하며한프레임크기는 byte 이다. 경로손실모델은식 (7) 에서정의한모델을사용하며 shadow fading과 multi-path fading은고려되지않는다. 기타시뮬레이션에참조된파라미터들은표 1에나와있다. 시뮬레이션에서는본논문에서고려한 multi-hop to one-hop 전송환경을기반으로기존제안했던최소홉수를보장 하기위한클러스터링기법 [7] 과비교한다. 서로다른노드분포밀도와여러채널상태를고려한다양한환경에서비교를진행하며제안한목표함수를통하여얻은최적의클러스터비율이에너지효율성면에서의성능향상을보여준다. 그림 2는모든센서노드에서한개의패킷을생성하여싱크노드로전송하려는상황에대하여시뮬레이션한결과이다. 그림 2에서 (a), (b) 와 (c) 는각각센서노드가분포밀도 에의하여랜덤분포되었을경우의결과이다. 그림 (a), (b) 와 (c) 에서보면최소홉수클러스터링기법을통하여보장할수있는클러스터내평균 은각각 이다. 이는센서노드의분포밀도가작을수록주변중계노드와의거리가멀어지므로경로손실이더심각하기때문이다. 기존최소홉수클러스터링기법은시스템전반의전송에수요되는홉수를최적화할수는있지만센서노드의분포밀도에따라변화되는노드사이송수신신뢰성은보장하지못한다. 따라서시스템전반의전송횟수는본논문에서제안한방안보다많아지며전송에드는에너지소모도증가된다. 센서노드의랜덤분포밀도가 이였을때본논문에서제안한목표함수를통하여얻은최적의 CR 은기존최소홉수클러스터링방안보다효율성이각각 향상된것을볼수있다. 이는제안한방안이시스템의패킷전송에드는홉수와노드간통신의 를종합적으로고려함으로써기존방안보다네트워크의수명연장에한층더효율적이며특히센서노드의분포밀도가작을수록에너지소모를더욱줄일수있다. 그림 3에서는노드분포밀도 에서제안한방안과최소홉수클러스터링기법을비교하였을때얻을수있는에너지효율성이득 (gain) 을보여준다. 다양한경로손실환경을고려하기위하여경로손실지수를각각 로설정하였다. 가장이상적인경로손실인 ( 경로손실지수가 ) 경우본논문에서제안한최적의 CR 기법은기존방안보다 의이득을얻게되며경로손실가장심각한 ( 경로손실지수가 ) 경우 의이득을얻게된다. 제안한방안에서클러스터내 최대화를목표함수에서고려하였기때문에최적의클러스터비율을통하여보다더많은에너지효율성을얻게되는것이다. 451

7 한국통신학회논문지 '13-06 Vol.38B No.06 그림 3. 에너지효율성이득 Fig. 3. Energy efficiency gain 을두었다. 최적의클러스터비율을유도함에있어서기존방안들과달리본논문에서는시스템최소홉수와노드사이 최대화를종합적으로고려하여패킷전송에드는비용과재전송오버헤드를줄여주어시스템의에너지효율성을한층더보장한다. 논문에서제안한기법의에너지효율성은시뮬레이션을통하여검증되었다. 시뮬레이션결과에의하면제안한방안은기존최소홉수를보장하기위한클러스터링방안보다에너지소모를더많이줄일수있으며센서노드의분포밀도가작은상황, 또한경로손실이심각할수록더욱많은에너지효율성이득을얻는것을알수있다. 앞으로의연구에서다양한 RF모델에서의에너지효율성분석과제안한분석모델의정확성검증이계속적으로연구되어야할것이다. References 그림 2. 최소화 hop-count 방안과제안한방안의비교 (Various density: a is 0.03, b is 0.05 and c is 0.07) Fig. 2. Compare minimum hop-count scheme with the proposed one (Various density: (a) is 0.03, (b) is 0.05 and (c) is 0.07) Ⅴ. 결론 본논문에서는클러스터기반네트워크에서 multi-hop to one-hop 전송환경을고려하여에너지효율성에최적인클러스터비율을분석하는데초점 [1] J. Zheng and A. Jamalipour, Wireless Sensor Networks: A Networking Perspective, John Wiley and Sons, pp , [2] M. J. Handy, M. Haase, and D. Timmermann, Low energy adaptive clustering hierarchy with deterministic cluster-head selection, in Proc. 4th Int. Workshop Mobile Wireless Commun. Networks, pp , Stockholm, Sweden, Sep [3] O. Younis and S, Fahmy, HEED: a hybrid, energy efficient distributed clustering approach for ad-hoc sensor networks, IEEE Trans. 452

논문 / 계층적센서네트워크에서에너지효율성을위한최적의클러스터비율분석 Mobile Comput., vol. 3, no. 4, pp. 366-379, Oct.-Dec. 2004. [4] S. V. Manisekaran and R.

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이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론

이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론 2. 관련연구 2.1 MQTT 프로토콜 Fig. 1. Topic-based Publish/Subscribe Communication Model. Table 1. Delivery and Guarantee by MQTT QoS Level 2.1 MQTT-SN 프로토콜 Fig. 2. MQTT-SN