에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 데이터 수집량 향상을 위한 에너지 인지형 시스템 운영 기법 :Energy-Aware Node Management to Improve Data Collection Rate for Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks

이준민

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자료유형: 학위논문

저자정보: 이준민 (숭실대학교, 숭실대학교 대학원)

지도교수: 노동건

발행연도: 2018

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2018

에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 데이터 수집량 향상을 위한 에너지 인지형 시스템 운영 기법

이준민 융합소프트웨어 2018.01 학위논문

2016

에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 데이터 압축 및 전송 범위 조절 기법

이준민 , 오엄지 , 노동건 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료

에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 데이터 압축 및 전송 범위 결정 기법

이준민 , 윤익준 , 오엄지 외 1명 대한임베디드공학회논문지 2016.01 학술저널

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최근 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSNs)의 제한된 네트워크 수명(lifetime)을 극복하기 위해 주변 환경으로부터 에너지를 수확하여 동작하는 에너지 수집 센서 노드가 개발되어 사용되고 있다. 하지만, 이 에너지 수집 노드도 사전에 정해지지 않은 에너지 소비로 인해 센서 노드의 정전(수확된 에너지의 양보다 과도한 에너지 소비) 또는 피할 수 없는 에너지 처분(배터리 용량 초과)과 같은 에너지 문제가 발생할 수 있다. 한편, 핫스팟(hotspot) 구간과 같이 싱크 노드와 인접한 곳에서는 많은 통신량으로 인해 정전이 자주 발생하여 싱크 노드에서의 데이터 수집률이 낮아지는 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 정전을 최소화하고 수확된 에너지를 효율적으로 사용하여 핫스팟(hotspot) 구간 노드들의 작업 부하를 줄이고 전체 네트워크의 데이터 처리율(싱크 노드에서의 단위 시간당 데이터 수집률)을 증가시키는 에너지 인지 시스템 운영 기법들을 제안한다. 본 기법들은 1)일반적인 데이터를 전송하는 경우 노드는 소모하는 에너지양과 수집되는 에너지양을 예측하여 다음 전송 주기에 잔여 에너지가 배터리의 용량을 초과할 것으로 판단되면 데이터 압축과 전송 범위 확대 중, 더 에너지 효율적인 기법을 선택하여 전송하여 중계 노드의 작업 부하를 줄인다. 2)영상 데이터를 전송하는 경우 노드는 시간별로 사용할 수 있는 에너지양을 할당하고, 할당량이 많을 경우 압축률이 높은 코덱을, 할당량이 적을 경우 압축률이 낮은 코덱을 선택하여 중계 노드의 정전을 줄이고 지속적으로 데이터를 전송할 수 있게 한다. 마지막으로 3)모바일 싱크로 일반적인 데이터를 전송하는 경우 노드는 비효율적인 싱크 움직임으로 낭비되는 에너지를 줄이고, 수집된 에너지를 활용하여 데이터 신뢰도를 높이기 위한 백본 네트워크를 구성하고 클러스터 헤드 간에 수집된 데이터를 공유한다. 시뮬레이션 결과 일반적인 데이터를 전송했을 경우 데이터 압축과 전송 범위 확대 하나만 적용했을 때 보다 적은 정전 노드 발생과 싱크 노드에서 많은 데이터 수집이 가능했고, 영상 데이터 전송의 경우 단일 코덱만 적용했을 때 보다 적은 정전 노드 발생과 싱크 노드에서 많은 데이터 수집이 가능했다. 모바일 싱크의 경우 기존의 클러스터 헤드 간 통신 방법보다 에너지 상태에 따른 클러스터 헤드 간 백본망을 통하여 싱크 노드의 이동 거리 및 불필요한 에너지 소모를 줄이고, 정전 노드 발생을 줄여 데이터 수집량 및 신뢰성을 향상 시킨 것을 알 수 있었다.

In order to overcome the short lifetime of wireless sensor networks (WSNs), an energy harvesting sensor node that operates by harvesting energy from the surrounding environment has been developed and used. However, this energy harvesting node may also experience problems such as a blackout of the sensor node (excessive energy consumption over the amount of harvested energy) or an unavoidable energy disposal (battery capacity surplus). Also, a power failure occurs frequently due to a large amount of traffic in the vicinity of a sink node during hotspot interval. This therefore lowers the data collection rate at the sink node. In this paper, we propose a method to reduce the workload of hotspot nodes by minimizing power failure of sensor nodes and efficiently using harvested energy to increase the data throughput at the sink node. Our proposed methods in this study are as follows: 1) When the general data is transmitted, the node estimates the amount of energy consumed and the amount of energy to be collected. If it determines that the remaining energy exceeds the capacity of the battery in the next transmission cycle, it will select corresponding action to reduce the workload of the relay node. 2) When video data is transmitted, the node allocates the amount of energy that can be used over time, then it selects a codec having a high compression ratio when the quota is large, and a codec having a low compression ratio when the quota is low to transmit data. Finally, when transmitting data to a mobile sink, the node reduces energy wasted from ineffective sink movements, and constructs a backbone network to increase data reliability, then shares collected data among the cluster heads. Simulation results show that data compression and enlargement of transmission range can be reduced with fewer blackout nodes and more data collected at the sink node. In case of mobile sink, the movement distance of the sink node is reduced through the backbone network between the cluster heads according to the energy state, thereby reducing unnecessary energy consumption and improving the data collection amount and reliability by reducing the occurrence of blackout nodes.

국문초록 ⅶ
영문초록 ⅸ
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 11
2.1 WSNs을 위한 데이터 압축 기법 11
2.2 무선 센서 노드의 전송 범위 조절 14
2.3 WVSNs의 영상 데이터 인코딩 기법 15
2.4 WSNs에서 효율적인 토폴로지 제어 16
2.5 에너지 수집형 WSNs 17
2.6 태양 에너지 기반 센서 노드의 에너지 수요 및 공급 18
2.7 EH-WSNs의 라우팅 프로토콜 20
제 3 장 일반적인 데이터 전송시 데이터 수집량 향상을 위한 에너지 인지형 시스템 운영 기법 23
3.1 센서 노드의 에너지 모델 24
3.2 센서 노드의 동작 모드 26
3.3 동작 모드 변경 방법 27
3.3.1 센서 노드의 현재 상태가 Basic mode인 경우 27
3.3.2 센서 노드의 현재 상태가 Selective mode인 경우 28
3.3.3 센서 노드의 현재 상태가 Hybrid mode인 경우 28
3.4 Selective mode에서의 세부 기법 선택 29
3.5 성능 평가 33
3.5.1 정전 노드 수 비교 34
3.5.2 싱크 노드에서 수집한 데이터양 비교 38
3.5.3 잔여 에너지양 비교 39
제 4 장 영상 데이터 전송시 데이터 수집량 향상을 위한 에너지 인지형 시스템 운영 기법 43
4.1 센서 노드 운영 43
4.2 소모 에너지 예측 46
4.3 모드 선택 49
4.4 프레임 수 선택 50
4.5 성능 평가 51
4.5.1 정전 노드 수 비교 53
4.5.2 싱크 노드에서 수집한 데이터양 비교 55
4.5.3 잔여 에너지양 비교 및 동작 모드 상태 확인 56
제 5 장 모바일 싱크를 활용한 데이터 수집량 향상을 위한 에너지 인지형 시스템 운영 기법 60
5.1 에너지 수집 센서 노드의 동작 모드 60
5.2 클러스터 기반 에너지 인지 데이터 공유 기법 64
5.3 수집 에너지 활용 66
5.3.1 클러스터 데이터 공유 67
5.3.2 클러스터 헤드 관리 69
5.3.3 ER-백본망을 위한 노드 관리 70
5.4 성능 평가 72
5.4.1 실험 환경 72
5.4.2 실험 결과 73
5.4.2.1 모바일 싱크의 이동 거리 73
5.4.2.2 싱크 노드에서 수집한 데이터양 74
5.4.2.3 네트워크 신뢰도 76
제 6 장 결론 79
참고문헌 81

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