As computer hardware, software, and radio frequency (RF) technologies have been advanced over the decade, wireless sensor networks enable new applications that involve a tight coupling between the conventional computing infrastructure and the physical world. Recently, sensors come in many types and shapes and can measure almost kinds of physical stimulus. Therefore, the practical use of wireless sensor networks is going various and wide into almost every domain. However, there are also many technical challenges that still need considerable researches and developments. The challenges become even more demanding if we consider the constraints of wireless sensor networks, such as low processing power, bandwidth, limited battery life, and short radio ranges. In this dissertation, we have introduced two researches which directly affect the performance of wireless sensor networks: sensor deployment and medium access control.
First, we propose Voronoi diagram based autonomous mobile sensor deployment for maximizing coverage in wireless sensor networks (VAMSD). The deployment of sensors is the most important task in wireless sensor networks, because the effectiveness of these networks absolutely depends on how well sensor nodes are deployed. However, the manual deployment cannot be utilized because the battle fields are very dangerous and harsh. Most of previous works are based on the centralized or the potential field based approach that is one of the distributed approaches. In the centralized approach, a single sensor node has full responsibilities for determining target points and unicasting the proper relocated points to all sensor nodes. On the other hand, all sensor nodes have attractive and repulsive forces to each other in the potential field based approach, and the force of all sensor nodes remains in equilibrium after completing this scheme. However, to achieve this equilibrium state, each sensor node should move iteratively until reaching the final destination. The basic idea of the proposed algorithm is to enforce mobile sensors to move to predetermined target points that are the optimal layout in a distributed manner using Voronoi diagram data structure. The proposed algorithm consists of two steps. In Step 1, optimal target points are determined based on estimated the center position. Then, each sensor node decides where it moves to minimize the total energy consumption by greedy heuristic and distributed manner in Step 2. Simulation results show the proposed algorithm is quite closed to the optimal result and achieves up to 55\% reduction in terms of the total moving distance when the number of participating sensors is 100. In addition, the consumption energy of sensor nodes is relatively balanced compared to the previous work in the proposed algorithm.
Second, we propose a novel medium reservation MAC protocol for reducing end-to-end delay and energy consumption in wireless sensor networks (MRMAC). Primary design consideration of Medium Access Control (MAC) in wireless sensor networks is how to reduce energy consumption of each sensor node for network longevity, because it is very difficult or impractical to charge or replace exhausted batteries. Therefore, most related MAC protocols have adopted duty cycle technique. In a network which uses duty cycling, a node can significantly reduce the energy consumption while the node stays in sleep state for the most time and wakes up to communicate with other nodes for a short time. However, previous works have been only improved to reduce energy consumption. Consequently, these works still have the common problem of long end-to-end delay, because each sender should wait to relay a data packet until its intended receiver wakes up in every hop along the routing path. Recently, numerous applications also require reduced end-to-end delay. Basically in MRMAC, a sender transmits a data packet enclosing next packet arrival time (NPAT) and medium reservation information (MRI) to its intended receiver to reserve the medium in advance. NPAT is defined as remaining time until next packet arrival, and MRI is the set of time points reserved by other nodes. MRMAC is logically divided into medium reservation phase and multihop streaming phase itself. Through this $\emph{medium reservation phase}$, following packets can be delivered with reduced delay in $\emph{multihop streaming phase}$. In addition, the proposed protocol can also be easily applied to most previous works. The $\emph{ns}$-2 simulation results show that the results of the proposed protocol outperform previous works in terms of the number of collision, energy consumption, and end-to-end delay.
무선 센서 네트워크는 물리적 혹은 환경적 상태를 모니터링하기 위해 공간적으로 분산 배치되고 자율적으로 협업하는 센서들로 구성된다. 최근 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어 및 무선통신 기술의 비약적인 발전에 따라 전통적 컴퓨팅 인프라와 물리적 세상을 결합하기 위한 다양하고 새로운 무선 센서 네트워크의 어플리케이션 개발이 가능해졌다. 더군다나 눈부신 센서 기술의 발전으로 현재에는 거의 모든 물리적 현상에 대한 센싱이 가능해졌기 때문에, 무선 센서 네트워크의 유용성은 점점 다양화되며 확대되는 추세이다. 그러나, 여전히 해결해야 할 다양한 기술적 도전들이 무선 센서 네트워크의 각 계층에 산재되어 있으며, 학교, 기업 및 연구기관 등에서 다양한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 성능에 직접적인 영향을 미치는 센서 배치 문제와 MAC (Medium Access Control) 프로토콜의 성능 향상을 위한 효율적인 방안을 제시하고자 한다.
첫째, 무선 센서 네트워크의 유효성은 센서 배치 결과에 절대적으로 영향을 받는다. 그러나, 전장 상황은 매우 위험하므로 최적의 배치 임무를 완료하기 위해 사람이 직접 투입되어 임무를 수행하기는 현실적으로 불가능하다. 따라서, 항공기에서 센서를 무작위로 살포하는 무작위 배치 방법이 일반적으로 사용되고 있지만, 이것은 항상 최적의 배치를 보장할 수 없다. 최근 이동 가능한 센서가 등장함에 따라서 이를 활용하여 효율적인 센서 배치를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 가장 대표적인 분산 기법중 하나가 분자들 간의 끄는 힘과 미는 힘에 기반하는 $\emph{Potential field}$ 방식이다. 그러나, 이것은 최상의 배치와 알고리즘의 종료를 보장하지 못하고, 센서 노드들이 중립 상태까지 도달하기 위해 여러 번 반복적인 이동을 해야하므로 이동해야할 거리가 길어지는 단점이 있다. 특히, 센서 노드들은 제한된 배터리로 동작하므로, 센서 배치 시에 이동으로 인한 배터리의 소모는 전체 무선 센서 네트워크의 운용 시간을 단축시킨다. 그러므로, 본 논문에서는 최적의 목적지를 정하고 한번의 이동을 통해 센서 노드의 이동거리를 감소시키기 위한 보로노이 다이어그램 기반의 센서 배치 알고리즘 (VAMSD)을 제안한다. 이 알고리즘은 분산 방식으로 보로노이 다이어그램의 데이터 구조를 이용해서 미리 정해진 최적의 목적지에 센서를 이동시키는 방식으로, 두 가지 단계로 센서 배치를 한다. 첫 번째 단계에서는 예측되고 모든 센서 노드들에게 공유된 중심점을 기반으로 센서 노드들의 최적의 목적지를 결정하고 난 다음, 두 번째 단계에서 배터리 소모를 최소화 할 수 있도록 각 목적지 위치에 대해 한 개의 센서 노드가 그리디하고 휴리스틱하게 선정된다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 알고리즘이 센서 노드 100개를 기준으로 이동 거리 측면에서 기존에 제안된 방식에 비해 최대 55\%의 이동 거리 감소 효과가 있는 것으로 증명되었고, 각 센서당 에너지 소비량도 상대적으로 균형을 이루는 것을 볼 수 있었다.
둘째, 무선 센서 네트워크의 MAC 프로토콜을 설계함에 있어서 가장 중요한 고려사항 역시 각 센서 노드의 에너지 소비량을 얼마나 줄일 수 있는가이다. 센서 노드들이 일단 배치가 완료되고 난 후에는 추가의 에너지 충전이나 교체 작업이 어렵기 때문에, 주어진 환경에서 어떤 통신 방식을 사용해서 에너지 소비를 줄여 운용 시간을 최대로 연장시키는 것은 중요한 이슈이다. 이와 같이 에너지의 소비를 줄이기 위해 대부분의 MAC 프로토콜들은 Duty cycle 기술을 사용하고 있다. 이것은 대부분의 시간은 Sleep 상태로 유지하고, 짧은 시간 Active 상태에 있을 때 이웃 노드들과 통신을 수행하는 방식을 말하는데, 이를 통해 $\emph{Idle listening}$ 시간을 크게 줄일 수 있기 때문에 센서 노드는 에너지 소모를 크게 줄일 수 있다. 그러나, 기존 연구방식들은 에너지 소모를 최소화하는 데에 초점을 맞춘 결과, 멀티 홉으로 구성되는 무선 센서 네트워크의 특성상 한 홉을 전송할 때마다 해당 수신자가 통신 가능한 모드가 될 때까지 기다려야 하기 때문에 결국 종단간 전송 지연이 길어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 매체를 사전에 예약하는 새로운 방식의 MAC 프로토콜 (MRMAC)을 제안한다. 기본적으로 MRMAC에서는 송신자가 데이터를 수신자에게 전송 할 때 데이터 메시지안에 NPAT (Next packet arrival time)와 MRI (Medium Reservation Information)를 삽입하여 전송한다. 그러면, 수신자는 송신자가 향후에 전송할 시간과 자신의 무선 매체 사용 정보를 기반으로 무선 자원을 미리 예약하는 방식을 택해 종단간 전송 지연을 줄일 수 있다. MRMAC은 논리적으로 $\emph{Medium Reservation Phase}$와 $\emph{Multihop Streaming Phase}$로 나눌 수 있는데, $\emph{Medium Reservation Phase}$에서 무선 매체에 대해 예약이 성공적으로 수행되면, 이후의 데이터들은 줄어든 지연시간으로 $\emph{Multihop Streaming Phase}$에서 목적지에 전송될 수 있다. 제안한 프로토콜의 성능 확인을 위해 $\emph{ns}$-2 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 충돌 횟수, 에너지 소모량, 및 종단간 전송 지연 측면에서 기존의 프로토콜보다 성능이 뛰어난 것으로 확인되었다.
