무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 분야는 대규모 물리적 환경을 감시 및 특성화시켜 온도, 압력, 풍속, 습도와 같은 다양한 환경 또는 물리적 조건을 추적하기 위한 연구가 주로 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 야생 감시, 군사 목표 추적 및 감시, 위험한 환경 탐사 및 자연재해 구제와 같은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다.
모바일 애드혹 네트워크(Mobile Ad-hoc NETwork, MANET)는 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자가 구성 특성으로 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히 노드의 이동 특성(Mobile Characteristics) 정보를 고려하면서 클러스터링에 기초한 라우팅 기법에 관한 연구가 활발히 전개되고 있다. 클러스터링에 기초한 라우팅 프로토콜은 에너지 효율적인 측면에서 우수한 성능을 나타냄이 증명되었다.
모바일 애드혹 네트워크에서 이동 모델은 응용의 형태에 따라 다양하다. 따라서 노드 이동 모델은 활용 서비스 및 응용 목적에 따라 제안되어야 한다. 현재 가장 널리 활용되는 무작위 이동 모델은 간편하고 구현하기가 쉽다는 장점이 있다. 이 모델에서 노드 이동 특성은 이동 속도와 이동 방향을 무작위 속성으로 처리하며, 매번 이동이 서로 독립적으로 일어난다. 또한, 센서 노드 이동은 시스템이 유지되는 동안 연속적으로 장기간에 걸쳐 발생한다. 서로 독립적이면서 단순한 무작위 속성들만으로 노드 이동을 표현하는 것은 노드 이동에 따른 센서 환경 변화를 보여주기에는 부족하다. 무작위 이동 모델은 센서 노드 이동의 고유한 이동 특성을 표현하기에는 불충분하다. 또한, 무작위 이동 모델은 시간이 진행되면서 노드의 중앙 집중현상, 즉 밀도파(Density Wave) 문제가 있다.
본 논문에서는 모바일 애드혹 네트워크 이동 환경에서 적용 가능한 확률론적인 이동 모델을 설계한다. 제안 확률론적 이동 모델에서는 노드 이동 특성을 표현하기 위하여 이동 노드 수와 이동 거리, 두 가지로 구분하여 제안한다. 먼저, 노드 이동 수는 전체 노드의 이동 확률 분포를 보여주기 위해, 포아송분포 특성을 갖는 Stochastic 확률 변수로 처리한다. 개별 노드는 무작위 속성을 가지고 이동하지만, 전체 노드 이동 분포 특성은 Stochastic한 성질을 가지게 된다. 다음으로 노드 이동 거리는 원활한 송수신이 가능한 범위 안에서 움직이는 무작위 변수로 간주한다. Zigbee 무선 규격과 무선 통신 시스템 연결 마진을 활용하여 노드의 이동 가능 범위를 산정한다. 모바일 애드혹 네트워크에서 이동 모델은 성능에 영향을 미친다.
본 논문에서 제안한 Stochastic 이동 모델의 안정성과 네트워크 라우팅 프로토콜에 적용할 때 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 실행한다. 시뮬레이션에서는 노드 이동 비율에 따른 FND(First Node Dead) 분석을 한다. FND는 최초 노드가 죽는 시점으로 에너지 효율 측면에서 네트워크 수명을 확인하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 시뮬레이션에 적용한 이동 모델은 3가지로 기존 무작위 이동 모델과 본 논문에서 제안한 2가지 이동 모델로 Semi-stochastic 이동 모델과 Stochastic 이동 모델이다. 기존 무작위 모델은 RWPMM(Random WayPoint Mobility Model)에 기초한 모델이고, Semi-stochastic 이동 모델은 이동 노드 수가 확률 변수이지만 이동 거리는 단순 무작위 변수로 간주한 모델이며, Stochastic 이동 모델은 이동 노드 수와 이동 거리 변수 2가지 모두 확률 변수로 처리하는 모델이다. 또한, 성능 검증에 사용한 프로토콜은 기존의 LEACH-mobile과 제안 이동 모델의 이동 거리 인자를 활용하는 퍼지 기반 프로토콜 2가지이다.
시뮬레이션을 통하여 제안한 이동 모델들이 기존 무작위 이동 모델과 비교하여, 노드 이동 비율에 상관없이 FND 변동 폭 및 변동 비율이 적어 안정적임을 확인했다. 또한, 제안 이동 모델들을 라우팅 프로토콜들에 적용하였을 때 측정된 FND 값으로부터 네트워크 수명의 우수함도 확인할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 Stochastic 이동 모델은 기존 무작위 이동 모델의 한계점을 극복하면서, 노드 이동 변화에 안정적이면서 에너지 효율 면에서도 우수한 특성을 나타낸다.

MANET(Mobile Ad-hoc NETwork) consists of a set of mobile nodes connected wirelessly in a self-configured, self-managing network without having a fixed infrastructure. Particularly, researches on cluster-based routing techniques, considering the characteristic of nodes’ movements, are actively developed. Clustering-based routing protocols have shown good performances in terms of energy efficiency.
In MANET, Mobility models vary according to the application-specific goals. The most widely used Random WayPoint Mobility Model(RWPMM) is advantageous because it is simple and easy to implement, but the random characteristic of nodes’ movement is not enough to express the mobile characteristics of the entire sensor nodes’ and each node’s movements. In this mobility model, the nodes’ movement characteristics regard the moving speed and the moving direction as random attributes, and each movement occurs independently of the others. And sensor nodes’ movements occur continuously over a long period of time while the network is maintained. It’s not enough to define as a mobility of nodes with only random properties. The random mobility model is insufficient to express the inherent movement characteristics of the entire sensor nodes movement. In addition, the random model has a problem of centralization of nodes, that is, density wave, as time progresses.
In this paper, The stochastic mobility model is proposed to be applied in MANET mobile environmental situations. In the proposed stochastic mobility model, Two features are characterized to express the nodes’ movements. First, the number of nodes moves in a specific time is considered as a stochastic random variable with Poisson distribution to show the probability distribution of the entire moved nodes. Individual nodes move randomly, but the overall node movements have stochastic properties. Second, the nodes’ moving distance is considered as a stochastic variable, and their distances are limited to guarantee seamless communication between nodes. The distances are calculated by using the Zigbee wireless standard and the connection budget margin of the wireless communication system. And mobility model can affect the performances of MANET such as packet delay, packet loss, throughput capacity and energy efficiency.
Simulation is performed to verify the stability of the proposed Stochastic mobility model and its performances are testified when mobility models are applied to the routing protocols. In the simulations, FND(First Node Dead) analysis is performed as the moving node ratio vary. FND is used as a means to identify network life in terms of energy efficiency at the time of the first node''s death. There are three moving models applied to the simulation: the existing random moving model and the two moving models proposed in this paper, Semi-stochastic moving model and the stochastic moving model. The traditional random mobility model is based on the RWPMM (Random WayPoint Mobility Model), the Semi-stochastic mobility model is a model in which the number of moving nodes is a probability variable but the distance is considered a simple random variable, and the Stochastic mobility model is a model in which both the number of moving nodes and the distance variables are treated as probability variables. The protocols used to validate performance are two: a fuzzy-based protocol that utilize the moving distance factors and the existing LEACH-mobile.
Results from the simulations confirmed that the proposed mobility models are more stable, with fewer FND variations and less variation rate, regardless of the number of moving nodes, than conventional random mobility model. In addition, when the proposed mobility models are applied to the two routing protocols, the measured FND values are showing that the proposed Stochastic mobility models are better than the random model in terms of energy conservation.
The Stochastic mobility models proposed in this paper overcome the limitations of the existing random moving model confirmed stable and excellent characteristics in terms of energy efficiency regardless of moving nodes.