대규모 네트워크에서 효율적인 라우팅 기법

무선 센서 네트워크는 수많은 센서 노드로 구성된 일종의 애드혹 네트워크입니다. 각각의 센서 노드는 특정 데이터를 수집하기 위해 자신의 주변을 센싱 할 수 있고 수집된 데이터를 이웃의 다른 노드나 외부의 기지국으로 전달합니다.

 

 

 

 

일반적으로 센서 노드는 제한된 계산 능력, 메모리 사이즈 그리고 배터리를 가지고 있습니다. 그러므로, 라우팅 프로토콜을 디자인할 때 이런 제약사항에 대한 고려는 중요합니다. 현재 여러 제약 사항을 고려하여 제안된 라우팅 기법은 크게 수평적 라우팅, 계층적 라우팅, 그리고 지역적 라우팅 기법으로 나누어 볼 수가 있습니다. 수평적 라우팅 기법보다 에너지의 소비에서 효율적인 계층적 라우팅 기법 대부분은 각각의 센서 노드는 기지국과의 거리와 상관없이 기지국과 원홉으로 통신하여야 한다는 가정을 하고 있습니다. 하지만 센서 노드의 여러 제약사항을 고려해 볼 때 대규모 센서 네트워크에 계층적 라우팅 기법이 적용되었을 때 이 가정은 비현실적인 가정입니다. 이런 문제를 해결하기 위하여 동심원 형태의 클러스터링과 다중 체이닝 기법을 이용한 개선된 라우팅 기법을 제안합니다. 이 기법은 위와 같은 비현 실적인 가정을 하지 않기 때문에 이론적으로 계층적 라우팅 기법으로써 대규모 센 서 네트워크에 적합합니다. 게다가 시뮬레이션의 결과는 기존의 대표적인 계층적 라우팅 기법인 PEGASIS 라우팅 기법보다 나은 성능을 보이고 있습니다.

 

무선 센서 네트워크는 상황인지를 위한 센싱 기능과 정보처리 능력, 그리고 통신 능력을 갖춘 많은 센서 노드를 이용하여 특정한 요청에 원하는 정보를 수집하고 전달하는 일종의 애드혹 네트워크입니다. 일반적으로 센서 노드는 계산능력, 메모리 용량, 그리고 배터리에서 제한된 능력을 가지게 됩니다. 그러므로, 대규모 센서 네트워크에서 라우팅 프로토콜을 적용할 때 이런 제약사항에 대한 고려는 중요합니다. 대부분의 계층적 라우팅 기법들이 센서 네트워크 안의 각각의 센서 노드는 거리와 상관없이 네트워크 외부의 기지국과 원홉으로 통신한다는 가정을 하고 있습니다. 하지만 센서 노드의 여러 제약 사항을 고려해 볼 때 이 가정은 비현실적인 가정이 됩니다. 따라서, 이런 가정을 두지 않는 개선된 라우팅 기법을 제안하였습니다. 여기서 제안한 개선된 라우팅 기법은 동심원 형태의 클러스터링과 다중 체이닝 기법을 사용함으로써 일반적으로 계층적 라우팅 기법이 가지고 있는 '모든 노드는 배터리 소모를 최대로 하면 외부의 기지국과 통신할 수 있다'는 가정을 하지 않습니다. 따라서 대규모 센서 네트워크에 적합한 기법이 되고 시뮬레이션의 결과에 따르면 기존의 대표적인 계층적 라우팅 기법인 PEGASIS 기법보다 더 나은 성능을 보이고 있습니다. 향후 과제로 센서 네트워크의 성능을 최대로 할 수 있는 레벨의 개수에 대한 연구가 이루어져야 할 것입니다.