Recent advances in microelectronics and communication systems are opening the era of wireless sensor networks composed of a large number of wireless sensor nodes. However, they should operate with confined resources including computation power, memory, and energy compared with traditional high-performance devices. Consequently, it is very important to take a scalable and energy-efficient algorithms and architectures.
One of the primary goals of wireless sensor networks is to collect useful information from the network. When a user or an observer wants to gather information from the network, it is needed to use a structurally well-organized method to achieve the goal. I propose Railroad, a data dissemination/collection and topology management architecture for large-scale wireless sensor networks. It proactively exploits a virtual infrastructure called a Rail, which acts as a rendezvous area of the event data and queries. By using the Rail, Railroad achieves scalability and energy efficiency under dynamic conditions with multiple mobile observers and targets.
There exist only one Rail in a network. It is formed by a decentralized process and every node has abstract information where the Rail is geographically located. At the moment when an event message is generated, a metadata for the event message is sent to the Rail to register a new event is originated. A query message is sent to the Rail when an observer wants to get information from the network. The query message circulate around the Rail and tries to search whether there are some metadata about newly registered event messages.
I evaluate the communication cost and the hot area message complexity of Railroad and compare them with previous approaches. I evaluate communication cost of Railroad by both an analytic model and simulations.
최근 마이크로 전자공학과 통신 기술, MEMS (micro-electro-mechanical systems) 기술의 발달에 힘입어 센서와 프로세서, 메모리, 통신 기능을 갖춘 미세한 크기의 “무선 센서 노드”라 불리는 장치가 현실화되기에 이르렀다. 이들 다수의 노드가 하나의 공통된 목적을 위해 협력 작업을 함으로써 거대한 하나의 네트워크를 구성할 수도 있는데, 이러한 “무선 센서 네트워크”는 군사적 용도나 자연/생태 관찰, 재난 예방 등 다양한 응용 분야에 적용 가능하기 때문에 그와 관련된 연구와 실제 응용을 위한 개발이 점점 확장되고 있다.
이러한 무선 센서 네트워크의 가장 기본적인 역할은 모든 노드가 공통된 작업을 위해 협력하여 그 결과를 내/외부에 있는 기지국(base station)이나 사용자에게 전달하는 것이다. 이러한 과정을 데이터 전파 및 수집(data dissemination and collection)이라 한다.
하지만 이러한 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 매우 저렴한 가격 및 작은 크기로 구현되어야 한다는 특성 때문에 여러 가지 제약 사항에 부딪치게 된다. 가장 우선적으로 프로세서나 통신 능력 등에 많은 제약이 가해진다. 기존의 네트워크와는 달리 수 백, 많게는 수 천, 수 만에 이르는 많은 수의 노드를 이용하여 네트워크를 구성하여야 하므로 시스템의 확장성이 요구된다. 또한 일반적으로는 재충전하지 않는다는 것을 가정하기 때문에 에너지 효율성 또한 중대한 관심사이다. 각각의 노드는 매우 작아 외부의 작은 충격에도 손상을 입을 수 있으며, 외부에서 전원을 공급받지 못하기 때문에 장애에 대해서도 얼마나 능동적으로 대처할 수 있느냐 역시 중대한 관심사이다. 게다가 어떤 응용 분야의 경우에는 정보를 수집하고자 하는 대상 혹은 목표물이나 정보를 전달해야 할 대상(기지국이나 사용자)이 정지하지 않고 이동하는 경우도 있을 수 있다.
따라서 이러한 다양한 도전 과제와 제약 사항을 극복하여 원활한 임무 수행을 할 수 있도록 다양한 방식이 제안되어 왔다. 하지만 기존 방식의 경우에는 지나치게 전력 소모가 많다거나 네트워크 내 일부 노드에 지나치게 많은 작업량이 할당되게 하는 등 많은 문제점을 노출하였고, 따라서 이러한 문제점을 극복한 새로운 방식이 필요한 단계에 이르렀다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 가장 기본적인 임무인 데이터 전파 및 수집을 위해 사용자의 질의(query)와 센서 노드로부터의 이벤트 정보를 중개할 수 있는 환형(ring) 띠 모양의 가상 인프라스트럭처를 이용하는 새로운 구조를 제안한다. 이러한 아이디어를 제공한 동기로는 크게 다음의 두 가지를 꼽을 수 있다.
기본적으로 센서 네트워크는 사용자의 질의와 센서 노드로부터의 응답(reply) 및 이벤트로 통신이 이루어진다. 대개의 경우에는 질의의 양이 이벤트 양에 비하여 현저히 적다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 사용자로부터의 질의가 가상 인프라스트럭처를 통해 전달되도록 하는 방식을 취하여 불필요한 에너지 소비를 최소화하고자 하였다.
다음으로, 일반적인 무선 네트워크의 수명은 전체 네트워크의 중앙에 자리한 노드에 의해 결정된다. 이는 각 노드 사이에 통신을 수행하고자 할 때 최단 거리를 우선적으로 택하기 때문에 네트워크 중앙에 자리한 노드의 에너지 소비가 상대적으로 커지기 때문이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방식은 이러한 인프라스트럭처가 네트워크의 중앙에 분포하여 전체 네트워크의 수명을 줄이는 일이 발생하지 않도록 네트워크 중앙 지역을 벗어난 곳에서 형성될 수 있도록 하였다.
이상 두 가지 동기를 바탕으로, 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크를 위한 “철로(Railroad)”라는 이름의 시스템을 제안하였다. 이 명칭은 논문에서 제안하는 인프라스트럭처가 최종적으로 구성되었을 때 보이는 모양을 본딴 것이다.
이처럼 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 수식적으로 분석한 해석적 접근 방식과, 무선 센서 네트워크를 시뮬레이터 상으로 구현하여 그 성능을 평가한 실험적 방식, 이렇게 두 가지 접근 방식을 취하였다.
이러한 두 가지 접근에서는 센서 네트워크의 성능에 영향을 미칠 수 있는 확장성(scalability)과 장애에 대한 강인성(fault tolerance), 에너지 효율성, 에너지 소비가 많은 지역과 관련한 에너지 분배 문제, 데이터를 주고 받을 때 발생할 수 있는 지연 시간 등 다양한 변수에 관한 평가를 하였다.
또한 이렇게 두 가지 방법을 모두 통하여 그 결과를 살펴 봄으로써 해석적 접근 방식과 실제 시스템 사이에서 발생할 수 있는 차이에 대해 비교해 볼 수 있도록 하였다.
그 결과, 본 논문에서 제안한 방식은 기존의 방식과 비교하여 우월한 에너지 효율성 몇 확장성을 보였다. 특히 확장성과 에너지 효율성 측면에서는 전체 노드의 수가 많으면 많을수록 더 우수한 성능을 보였다. 또 장애가 발생했을 때에도 이를 극복하고 정상적으로 네트워크를 운용할 수 있도록 하는 방식에 대해서도 제안하였다. 다만, 기존의 다른 방식에 비해 상대적으로 긴 지연 시간을 보인 면에서는 상대적인 단점을 보였다.
결론으로, 본 논문에서 제안한 방식은 무선 센서 네트워크에서 요구하는 다양한 조건을 잘 지원하며 기존의 방식에 제약을 가했던 많은 문제점 역시 많은 부분 극복한 방식이라 하겠다.
