USN 소개

1.1 USN 소개 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현 조건 언제, 어디서나 사용자가 원하는 정보 및 서비스를 제공할 수 있다 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현 조건 수많은 종류의 망들이 하나로 연결 생활 주변의 디바이스, 가전기기들을 이용하여 각 사용자들에게 적합 유용한 정보 및 서비스를 지능적으로 제공 사람의 행동 패턴 및 주변 환경 정보를 수집할 수 있는 유비쿼터스 센서 네트워크 (Ubiquitous Sensor Networks)의 연구가 필요하다.

1.1 USN 소개 스마트 센서 개발이 가능 "지능화 된 장비 (smart device)“ 무선 통신 기능 및 컴퓨팅 기능을 동시에 가짐 "지능화 된 장비 (smart device)“ 인간을 대신하여 스스로 주변 환경 상황을 인식하고 필요한 동작을 실행할 수 있다

1.1 USN 소개 유비쿼터스 센서 네트워크 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 건물, 도로, 의복, 인체 등의 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도, 자기장 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술을 의미한다. 무선 센서 노드의 내장 구성 센서, 센서 제어회로, CPU, 무선통신모듈, 안테나, 전원장치 주변 센서 노드들과 협업하여 Ad-hoc 통신 기법으로 데이터를 수집 노드에게 전송할 수 있다.

1.1 USN 소개 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 사용하는 통신 기법 Ad-hoc infra-structure 특정 AP나 Base station과 같은 중계기가 없더라도, 각 무선 노드들간에 자유로운 네트워크를 구성하는 기술 무선 네트워크에서 매우 효과적 infra-structure 현재 대부분 무선 통신에서 사용 특정 AP를 중심으로 망이 형성 노드들간의 통신을 할 경우에도 AP를 거쳐서 이루어짐 단점 구축 시 높은 비용이 소모 노드들의 자유로운 움직임 및 연결성

1.1 USN 소개 Infra-structure 통신과 Ad-hoc 통신

1.1 USN 소개 건물에 배치된 무선 센서 네트워크

1.1 USN 소개 유비쿼터스 센서 네트워크에서 고려되어야 할 주요 연구 주제 제한된 자원 제한된 에너지 Cross layer 유비쿼터스 센서 네트워크를 실제 산업에 적용하기 위해서는 노드 당 하나의 가격이 낮아야 하기 때문에, 센서 노드들은 제한된 컴퓨팅 및 통신 자원을 갖게 된다. 이러한 제한점을 보완하기 위해 주변 노드들과 협업하여 자신의 처리 능력을 높일 수 있는 기술이 필요하다. 제한된 에너지 건전지를 기반으로 동작하는 센서 노드에서 에너지 고갈은 해당 노드의 기능 상실을 의미하기 때문에 이를 고려한 에너지 효율적 설계 및 통신 프로토콜 개발이 요구된다. Cross layer 제한된 자원을 갖는 센서 노드에서 확고한 계층적 접근 방식보다는 각 계층 간의 협업 및 정보 공유를 통해 보다 효율적인 성능을 얻을 수 있는 연구가 필요하다.

1.1 USN 소개 자기 구성 관리자의 특별한 지시 없이도 센서 노드들 스스로 네트워크를 형성하여 감지된 정보를 수집노드에게 전달할 수 있는 능력 및 통신 기술이 요구된다. 데이터 방향성 센서 노드에서 측정한 감지 데이터는 모두 수집 노드로 전달되기 때문에, 데이터 전송에서 일정한 방향성이 나타난다. 이러한 특징을 이용하면 센서 네트워크에 적합한 효율적 라우팅 프로토콜을 만들 수 있다. 위치 인식 특정한 이벤트나 데이터를 감지한 노드가 어디에 위치하고 있는지 파악할 수 있어야 하므로, 노드간의 거리 및 위치를 파악할 수 있는 기술이 필요하다.

1.1 USN 소개 효과적인으로 처리할수 있는 통신 프로토콜 그 밖 대부분 센서 네트워크에서 발생되는 데이터는 기존의 미디어나 웹 정보에 비해 그 양이 적으며 동시에 특별한 이벤트를 감지했을 경우에 주로 발생된다. 이러한 특징을 분석하여 낮은 데이터 전송률 및 갑작스럽게 발생되는 감지 데이터들을 효과적으로 처리할 수 있는 통신 프로토콜이 요구된다. 그 밖 센서 네트워크에 적합한 데이터 통합 센서 노드의 위치 인식 노드들간의 동기화 데이터 전송에서의 보안

1.1 USN 소개 현재 판매되고 있는 센서 하드웨어 주요 부품 해외 국내 CPU : 초소형/저전력 마이크로 컨트롤러 버클리에서 개발된 Mica Mote 인텔사의 iMote UCLA의 iBadge MIT의 u-AMPS 국내 한백전자에서 개발한 무선 센서 노드인 ZigbeX 주요 부품 CPU : 초소형/저전력 마이크로 컨트롤러 무선 모뎀: 단거리/저전력 무선 전송장치 배터리 시스템

1.1 USN 소개 센서 네트워크의 다양한 응용분야 병력, 무기, 군수품 등의 감시 및 관리 세부 응용 전장 감시 군사 병력, 무기, 군수품 등의 감시 및 관리 전장 감시 적군이나, 지형을 감시 목표물 조준 핵공격, 생화학 공격의 감지와 감시 의료 인간 생리 데이터의 원격 감시 병원 내의 환자와 의사의 추적 및 감시 기상 온도나 기압의 측정을 통한 기상 데이터 관 측 및 홍수, 태풍 같은 재난 예보

1.1 USN 소개 세부 응용 환경 생태계 감시 및 관리 철새 이동 및 특성 연구에 활용 수중 생물의 감시 및 관리 자연보호 및 산불 방지에 활용 가정 가정 자동화, 홈 네트워크 회사 관리 자동화, 지능적 사무실

1.2 센서 네트워크를 위한 Routing 프로토콜 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜은 네트워크 구조에 의한 분류 평면 라우팅(Flat Routing) 위치 기반 라우팅 (Location Based Routing) 계층적 라우팅 (Hierarchical Routing) 멀티 캐스팅

1.2.1 평면 라우팅(Flat Routing) 평면 라우팅(Flat Routing) 모든 노드가 동등한 입장에서 하나의 라우팅 기법을 사용하여 데이터를 전송하는 방식 센서 네트워크에서 가장 많이 채택하여 사용되고 있는 방식 Ad-hoc 라우팅 프로토콜과 유사 라우팅 기법 Directed diffusion Gradient based routing Energy-aware routing SPIN Rumor routing SAR SVR

1.2.1 평면 라우팅(Flat Routing) 평면 라우팅 기법 상세 설명 -1/3 Directed diffusion 수집노드에서 원하는 감지 정보를 얻기 위해 전체 센서 노드들에게 특정한 쿼리(혹은 interest) 패킷을 전송한 후, 그 질의에 해당하는 노드들이 반응하여 센싱 데이터를 수집노드로 전송하는 방식 on-demand 방식의 라우팅 프로토콜 특정 지역에서 발생하는 어떤 이벤트를 확인하기 위해 데이터를 기반으로 라우팅 패스를 설정하는 방식 데이터 중심적 라우팅 프로토콜 주소 중심인 기존의 Ad-hoc 라우팅 프로토콜들과는 다르게 diffusion은 감지 데이터들을 기반으로 라우팅 경로를 설정

1.2.1 평면 라우팅(Flat Routing) Diffusion의 동작 처음 sink 노드에서 원하는 센싱 정보를 얻기 위해서 해당 쿼리를 전체 센서 노드에게 전달한다. 쿼리를 받은 노드는 일단 그 쿼리를 전달해 준 노드의 아이디와 쿼리의 정보를 기억해 놓는다. 이와 같은 설정을 gradient라고 한다. sink는 좀 더 많은 데이터를 얻기 위해 센서 노드의 데이터 생성 주기를 높이고자 다시 한 번의 쿼리를 전송하고, reinforce 기법을 통해 라우팅 패스의 단일화를 시도한다. Reinforce 기법이 완료된 후, 센서에서 생성된 데이터는 설정된 단일 경로를 통해 수집노드에게 전달된다

1.2.1 평면 라우팅(Flat Routing) 평면 라우팅 기법 상세 설명 – 2/3 GBR(Gradient Based Routing) 한번의 쿼리 전송으로 복잡한 라우팅 설정 과정 없이 라우팅 경로를 찾아내는 기법 특성 센서 노드에서 발생한 대부분의 데이터들은 수집노드 방향으로 모임

1.2.1 평면 라우팅(Flat Routing) GBR 동작 각 노드들이 쿼리를 받은 후 다시 전송할 때마다 쿼리에 적혀진 hop 정보를 하나씩 증가시켜 수집노드로부터 자신까지의 hop counter를 알게 된다. 높은 hop에서 낮은 hop으로 데이터를 전달한다

1.2.1 평면 라우팅(Flat Routing) 평면 라우팅 기법 상세 설명 – 3/3 Energy-aware routing 여러 개의 하부 라우팅 패스들을 유지한 후, 데이터가 전송될 때마다 에너지 기반의 확률 수식을 이용하여 여러 패스를 돌아가며 데이터를 전송하는 기법 장점 하나의 라우팅 패스만을 선택하는 기존의 방식 보다 효과적

1.2.2 위치 기반 라우팅 (Location Based Routing) 센서 노드의 위치정보를 기반으로 라우팅 경로를 설정하는 방식 가정 : 센서 노드 스스로 자신의 위치를 이미 알고 있다 라우팅 기법 Greedy based routing GPSR GEAR Location hop counter

1.2.2 위치 기반 라우팅 (Location Based Routing) 위치 기반 라우팅 기법 상세 설명 – 1/2 Greedy based routing 종류 : GPSR, GEARF GPSR 고전적인 위치 기반 라우팅 프로토콜 데이터 전송 시 자신의 이웃 노드들 중 sink 노드와 거리상 가장 가까이에 위치한 노드에게 데이터를 전송하는 기법 필요조건 이웃 노드들의 위치정보 및 최종 목적지(sink 노드)의 위치 정보를 알고 있다는 가정

1.2.2 위치 기반 라우팅 (Location Based Routing) 홀(hole)문제 해결 단순한 위치기반의 라우팅 설정뿐 아니라, greedy based routing에서 흔히 발생할 수 있는 홀 문제를 right-hand 방식을 통해 해결 홀 문제 위치 기반으로 경로를 설정하는 과정에서 이웃노드가 더 이상존재하지 않는 경우 GEAR 위치정보뿐 아니라 잔여 에너지 정보 역시 고려하여 라우팅 패스를 설정하는 기법 GPSR과 비해 보다 센서 네트워크 적합한 라우팅 프로토콜

1.2.2 위치 기반 라우팅 (Location Based Routing) Greedy based routing

1.2.2 위치 기반 라우팅 (Location Based Routing) 위치 기반 라우팅 기법 상세 설명 – 2/2 Location hop counter 위치 기반 방향성 라우팅 프로토콜 노드의 위치 정보를 기반으로 greedy 라우팅과 GBR 라우팅의 장점을 합한 프로토콜 노드의 위치정보와 sink 노드의 위치 정보 그리고 무선 통신 거리를 기준으로 노드 스스로 sink로부터 자신까지의 hop count를 계산하여 특정 컨트롤 패킷 없이 gradient based routing 기법이 적용될 수 있도록 하였다.

1.2.3 계층적 라우팅 (Hierarchical Based Routing) 각 노드들이 일정 집합을 구성하여 임의의 해더(header)를 선출한 후, 선출된 해더들을 통해 센싱 데이터를 sink 노드에게 전달하는 방식 라우팅 기법 LEACH PEGASIS

1.2.3 계층적 라우팅 (Hierarchical Based Routing) 계층적 라우팅 기법 상세 설명 – 1 LEACH 네트워크에 존재하는 모든 노드들의 균등한 에너지 소모를 위해 분산 클러스터를 구성하는 라우팅 기법 전체 네트워크의 life time을 증가 시킬 수 있는 기법 통신 에너지의 소모를 균등하게 분산시키기 때문 PEGASIS 각 노드들 스스로 자신의 가장 가까운 이웃 노드들만을 통신 상대로 인정하여 그들과 체인을 설정하고, 그 체인 중 하나의 노드가 해더가 되어 sink와 통신하는 프로토콜

1.2.3 계층적 라우팅 (Hierarchical Based Routing) LEACH의 기법을 보완 LEACH에 비해 상당한 에너지 이득을 거둘 수 있는 기법 LEACH의 동적 클러스터 해더 선출 방식의 오버헤드를 줄이고, 데이터 통합(aggregation)등의 기법을 통해 데이터 전송 횟수를 감소시킴

멀티 캐스팅 1.2.4 지역 기반 멀티 캐스팅 복수의 센서 그룹에게 동시에 데이터나 쿼리 명령문을 전송하기 위해 사용 지역 기반 멀티 캐스팅 기법이 주류를 이루고 있다 지역기반 멀티 캐스팅 복수의 센싱 지역에 위치한 노드들에게 데이터나 혹은 쿼리를 전송 기존의 LAR이나 Geocasting 그리고 Greedy routing의 GEAR 등이 이러한 지역 기반 멀티 캐스팅에 응용될 수 있다. 라우팅 기법 Ferma

계층적 라우팅 기법 상세 설명 – 1 Ferma 1.2.4 지역 기반 멀티 캐스팅 Fermat point(삼각형 각 꼭지점으로부터 최소한의 합이 되는 점)를 응용한 기법 2개 이상의 멀티 센싱 지역이 존재할 경우에도 Fermat point를 복수 개로 확장하여 보다 효과적인 지역 기반 멀티 캐스팅이 가능

1.2.4 지역 기반 멀티 캐스팅 Fermat point를 이용한 멀티 캐스팅 기법

무선 MAC 계층에서 일어나는 주요 통신 에너지 소모 요소 통신 에너지 소모 면에서 가장 큰 영향을 미치는 계층 효율적 에너지 소모 부분에 초점 무선 MAC 계층에서 일어나는 주요 통신 에너지 소모 요소  Collision 데이터 프레임 전송 시 발생하는 충돌(collision) 및 그로 인한 재전송은 에너지 소모 및 지연을 유발 Overhearing 자신과 상관없는 데이터를 수신할 경우 불필요한 수신 에너지가 소모

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 Control packet overhead Idle listening 효과적인 데이터 송수신을 위한 과도한 제어 패킷 교환은 또 다른 에너지를 낭비하는 요소 Idle listening 자신을 목적지로 하는 데이터가 언제 수신될지 모르기 때문에, 노드는 계속해서 전송 채널을 감시해야 하고, 이는 상당한 통신 에너지 소비를 초래

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 무선 MAC 프로토콜은 크게 3가지 기법 CDMA 방식 하나의 노드당 가격이 낮은 센서 네트워크에 당장은 적용시키기 어려운 기술 TDMA방식, CSMA/CA 방식 일반적으로 TDMA,CSMA/CA 두 기법이 적절히 혼합된 주기적 listen/sleep 방식이 많은 MAC 프로토콜에서 사용 대부분의 프로토콜들은 이 두 가지 기법을 적절히 혼합하여 사용

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 TDMA기법 데이터를 전송하기 전, 노드들간의 스케줄링을 통해 충돌이 발생하지 않도록 하고 다른 노드들이 데이터를 전송하는 시간에는 자신의 RF 모듈을 sleep 한다 장점 에너지 측면의 효율성을 극대화 단점 노드들간의 동기화 및 정교한 시간 스케줄링을 설정하기 위해서는 동작 자체가 복잡 자신의 전송 시간이 돌아올 때까지 기다려야 함으로 상당한 데이터 지연(data delay)이 발생

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 CSMA/CA 기법 프로토콜 각 센서 노드들이 데이터를 전송하기 위해 다른 노드들과의 경쟁을 통해서 미디엄을 획득한 후 전송하는 방식 장점 가장 간편하면서 동시에 데이터 전송 지연이 TDMA에 비해 좋기 때문에, 무선 통신에서 흔히 쓰이는 기법 단점 데이터를 전달할 때 발생하는 충돌 및 재전송은 상당한 에너지 소비를 야기한다 프로토콜 S-MAC, Adaptive listening ,DSMAC,T-MAC,TEEM,WiseMAC, B-MAC, TRAMA

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 S-MAC 불필요한 idle listening 문제를 효과적으로 해결한 기법 에너지 효율성을 극대화하기 위해 센서 통신 모듈의 전원을 주기적으로 turn on/off 하는 에너지 효율적 MAC 프로토콜 주기 listen period, sleep period 나누어진다

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 listen 주기 sleep 주기 컨트롤 패킷을 전송하기 위한 시간 모든 노드들이 자신의 통신 모듈을 활성화한 후 컨트롤 패킷(SYNC, RTS, CTS)의 교환을 통해 동기화 및 데이터 존재 유무를 확인 sleep 주기 데이터 전송 혹은 sleep (통시 모듈의 off)을 위한시간 ‘listen period’에서 RTS나 CTS를 교환한 노드들만 계속 깨어서 데이터 통신에 참여하고, 그렇지 않는 다른 노드들은 다음‘listen period’까지 자신의 통신 모듈을 off함으로써 에너지 소모를 줄인다.

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 장점 단점 listen/sleep 주기를 갖는 S-MAC은 에너지 효율성이란 측면에서 큰 강점 단점 센서 노드가 일단 Sleep 상태로 들어가면 다음 listen 주기 전까지는 계속 sleep상태를 유지해야 하기 때문에, 데이터 송수신이 불가능해짐으로써 데이터 전송 지연 문제가 발생

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 S-MAC 프로토콜에서의 데이터 전송 예제

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 S-MAC의 동작 상태 가정 : 3개의 센서 노드 중 노드 A가 노드 B에게 데이터를 전송 Listen 주기에 처음 전송되는 제어 패킷은 노드들의 동기화를 위한 SYNC 패킷으로, 임의의 노드에 의해 주변 노드들로 전송된다 노드 A 가 임의로 선택되어 SYNC 패킷을 보내고 주변 노드인 B, C가 수신한다 노드 B에게 전송할 실제 데이터를 가지고 있는 노드 A가 RTS 패킷을 전송 이를 수신한 목적 노드 B는 데이터 수신 가능 여부를 확인 만약 가능하다면 송신 노드 A에게 CTS 패킷을 보냄으로써 응답한다.

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 Adaptive listening 이웃 노드 C도 RTS/CTS 패킷을 수신하지만 그 컨트롤 패킷을 통해 자신은 실제 데이터 송수신에 참여하지 않는다는 사실을 인지하게 됨으로 다음 Listen 주기까지 sleep 상태를 유지하여 불필요한 에너지의 낭비를 방지한다 데이터를 주고 받는 노드 A와 B는 이러한 Sleep 주기 동안에도 계속 On 상태를 유지하여 데이터 전송을 시작한다. Adaptive listening NAV의 만기되는 시간을 통하여 한 주기 동안 여러 데이터가 지연 없이 전달되도록 함으로써, 어느 정도 데이터 지연 문제를 해결 문제점 RTS-CTS가 교환되는 2 hop 정도의 범위 내에서 전송 지연 문제를 해결한 방식이므로, 멀티 홉 환경에는 여전히 전송지연 문제를 가짐

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 DSMAC S-MAC의 전송 지연 문제를 보다 효과적으로 해결하기 위해 dynamic duty cycle란 기법을 적용한 프로토콜 각 노드의 큐에 저장된 데이터 양을 고려하여 동적으로 duty cycle을 변화시키는 기법을 사용 문제점 SYNC가 전달되는 범위에서만 duty 사이클을 변화시킬 수 있다

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 T-MAC TEEM S-MAC의 'active state'에서 발생할 수 있는 불필요한 에너지 낭비를 줄이기 위해 제안된 MAC 프로토콜 Time Out 시간을 설정하고, 그 시간 동안 계속되는 데이터 전송이 없을 경우, 바로 sleep함으로써 불필요한 에너지 낭비를 줄임 TEEM S-MAC의 'listen period'에 발생할 수 있는 불필요한 에너지 소비 문제를 데이터 트래픽 정보를 기반으로 해결한 프로토콜 데이터 트래픽을 기반으로 SYCN + RTS 피지백 기법을 사용하여 컨트롤 패킷의 수 역시 줄임으로써 S-MAC 보다 효율적인 새로운 MAC 프로토콜

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 WiseMAC preamble 신호를 이용하여, 새로운 주기적 listen/sleep 기술을 제안한 프로토콜이다. Preamble 송신 노드가 데이터를 수신 노드에게 전송하기 직전에 동기화를 맞추기 위해 생성하는 신호로써 데이터의 존재를 나타내는 가장 첫 번째 신호 장점 preamble 신호를 수신할 수 있는 시간 동안만 listen 주기를 유지하면 되기 때문에 매우 작은 listen 시간을 가진다는 점 단점 한번 preamble 신호를 받게 되면 데이터의 목적지와 상관없이 전체 패킷을 모두 받아야 한다는 점 노드간의 동기화가 어긋날 것을 대비하여 전체 listen/sleep 주기 동안 긴 preamble 신호를 계속 전송해야 한다

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 B-MAC CCA(Clear Channel Assign)을 기반으로 CSMA/CA 방식을 사용하는 MAC 프로토콜 TinyOS상에서 구현된 기존 S-MAC의 코드(ROM:6274, RAM:516)에 비해 훨씬 작은 코드(ROM:4386, RAM:172) 사이즈를 갖는다. 통신 에너지의 소모를 줄이기 위해 WiseMAC에서 사용하는 Preamble 신호 기반의 listen/sleep 기법을 사용하였다. 에너지 효율성 면에서 S-MAC에 비해 크게 떨어지는 현상 CC2420 위에서 동작되는 TinyOS의 B-MAC 프로토콜은 Preamble 신호 기반의 listen/sleep 기법 자체가 구현되어 있지 않다

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 TRAMA TDMA를 기반으로 하는 대표적인 센서 네트워크 MAC 프로토콜 ad hoc 네트워크의 NAMA와 비슷한 방식을 사용하여, 각 노드 스스로 분산 선출 알고리즘을 통해 자신이 사용할 time slot을 선택한다. TRAMA의 시간 random-access 시간 one hop 주변 노드의 정보가 담겨 있는 NP 패킷을 교환 scheduled-access 시간 시작 부분 : 데이터를 전송하기 전에 자신의 스케줄링 정보가 담긴 SEP 패킷을 전송하여, 각기 자신이 사용할 slot을 분산 선출 알고리즘에 의해 선택한다. 그 후 나머지 : 앞서 선택한 slot 시간에 데이터 전송을 시도함으로써, 충돌 없는 통신이 가능하도록 설계

1.3 센서 네트워크를 위한 MAC 프로토콜 SMACS Z-MAC X-MAC,SCP 폴링(polling) 기법을 사용하여 노드 간 동기화 및 네트워크 유지를 가능하게 함 Z-MAC 두 개의 라디오 채널을 사용하여 주기적 listen/sleep 기법을 제안한 STEM과 LEEM, TDMA와 CSMA의 장점을 결합 X-MAC,SCP CC2420에 preamble 기술을 구현하고 기존의 WiseMAC과 B-MAC의 성능을 향상시킨 프로토콜

1.4 센서 네트워크를 위한 Cross Layer 기법 기존의 Ad-hoc 네트워크에서의 Cross Layer 기법들은 PHY Layer에서 획득된 패킷의 수신 강도 등의 정보들을 라우팅에서 사용할 새로운 Metric으로 활용하거나, MAC에서의 파워 컨트롤 및 적응적 Data Rate 설정을 위해 사용하여 왔다. 유비쿼터스 센서 네트워크에서는 주로 에너지 효율성과 전송 지연 문제를 동시에 해결하기 위해 많이 이용하고 있다.

1.4 센서 네트워크를 위한 Cross Layer 기법 Cross Scheduling 라우팅 패스를 설정할 때, 라우팅 패스뿐만 아니라 MAC 프로토콜에서 담당하는 주기적 listen/sleep의 시간을 동시에 설정함으로써, 통신이 필요할 때만 wakeup하여 데이터 전송에 참여하도록 하는 기법 장점 에너지 효율성을 높일 수 있다 전송지연 문제 줄일 수 있다 단점 많은 수의 센서 노드들의 데이터 주기를 모두 적절히 맞추어서 스케줄링해야 한다는 오버헤드 갑작스러운 센서 네트워크의 토폴로지 변화나 에러에 의해 미리 설정된 주기가 어긋날 경우에는 적극적으로 대처하기 어렵다

1.4 센서 네트워크를 위한 Cross Layer 기법 DMAC Cross Scheduling과 유사한 방식의 기법 센서 네트워크 전체가 하나의 sink 노드를 기준으로 Tree 구조 형태의 토폴로지를 형성하여 그에 맞는 listen/sleep 주기를 설정하는 기법 단점 역시 갑작스러운 센서 네트워크의 토폴로지 변화에 대처하기 어렵다는 점 하나의 sink 만을 기준으로 Tree 구조를 형성해야 한다

1.4 센서 네트워크를 위한 Cross Layer 기법 LE-MAC PHY Layer에서의 Carrier Sensing Signal과 Routing Layer의 경로 설정 정보를 기반으로 데이터 전송 지연 문제 및 에너지 효율적인 통신이 가능하도록 설계된 기법 장점 갑작스러운 토폴로지 변화나 전송 에러에 의한 간섭에도 적극적으로 잘 대처할 수 있다 Carrier Sensing Signal에 의해 발생된 데이터의 트래픽 정보를 확인한 후 자신의 listen/sleep 주기를 조절하기 때문 단점 라우팅 패스가 복잡해지고 센서 노드의 수가 급격히 증가했을 경우, 효과적인 listen/sleep 주기를 설정하기 어렵다

1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 WPAN 그룹 근거리 이내에 존재하는 여러 종류의 컴퓨터와 주변기기들을 무선으로 연결하기 위한 통신 표준화 기구 IEEE에서 진행하고 있는 Wireless Personal Area Network (WPAN) 표준화 그룹 각 그룹 802.15.1 : Bluetooth 802.15.2 : WPAN과 WLAN의 상호공존 모델 802.15.3 : 고속 개인 통신 네트워크

1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 802.15.4 : 저가 장치나 저전력 장치를 위한 통신 규약 센서 네트워크의 통신 프로토콜로 적합 낮은 전력소모, 저가의 구축비용, 낮은 데이터 전송률 그리고 ISM 대역을 사용 국제 통신 표준 실제 산업에서도 유비쿼터스 센서 네트워크의 표준으로 받아들이고 있다. 802.15.5 : 802.15.4그룹 상위 계층 ZigBee포럼과 함께 활성화 되고 있음

1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 IEEE 802.15.4 주요 특징 노드들은 Star와 Peer-to-Peer 토폴로지를 구성할 수 있다. 16bit short address와 64bit extended address 사용한다. TDMA 기법인 GTS Slot을 제공할 수 있다. Slotted와 Unslotted CSMA/CA 기법을 사용한다. ACK를 통해 전송을 확인할 수 있다. 전체적으로 통신 에너지 소모가 작아야 한다. 현재 채널의 Energy Detection과 Link Quality Indicator의 정보를 받을 수 있어야 한다. 868 MHz, 915MHz, 2.4GHz에서 27개의 채널이 설정되어 있으며, 주파수에 따라 20kbps, 40kbps, 250kbps 속도를 제공하여야 한다.

1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 MAC 프로토콜은 장비의 하드웨어적 능력에 따라 나눔 공통점 FFD (Full Function Device) 타입 802.15.4 MAC의 모든 기능을 수행 할 수 있고 star 토폴로지에서 해더(Coordinator)로써 동작될 수 있는 장비 종류 : PDA, 핸드폰, 무선 센서 노드 등 RFD (Reduce Function Device) 타입 제한된 통신 기능만을 수행하고 해더를 통해서만 통신할 수 있는 장비 종류 : 전등, 전자레인지 등 제한된 하드웨어를 가진 전자 기구 공통점 서로간의 데이터를 전송을 위해 star 토폴로지를 형성 멀티 홉 통신을 위한 Peer-to-Peer 토폴로지 구성은 FFD 장비들끼리만 가능

1.5 센서 네트워크의 표준화 동향

star 토폴로지에서는 해더와 장비간의 데이터 통신 방식에 따라 구별 1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 star 토폴로지에서는 해더와 장비간의 데이터 통신 방식에 따라 구별 non beacon-enabled mode 노드들간의 동기화를 맞추지 않은 상태에서 non-slotted CSMA/CA 방식을 사용하여 자유롭게 통신 단점 beacon-enabled mode에 비해 동작 수행 단계가 무척 간단하고 전송지연 문제도 거의 발생하지 않지만, 통신 에너지를 절약할 수 있는 sleep 기술을 전혀 가지고 있지 않는 다는 점 beacon-enabled mode 해더가 주기적으로 전송하는 beacon 패킷을 기반으로 노드들간의 동기화를 유지한 후, slotted CSMA/CA 방식을 통해 통신 해더가 보내는 주기적 beacon 패킷을 통해 RF 통신이 가능한 active 시간과 RF 통신 모듈을 off하는 inactive 시간을 기반으로 sleep 기술을 적용시킬 수 있기 때문에, 유비쿼터스 센서 네트워크와 같이 건전지 기반의 네트워크에 적합한 통신 방식

1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 Active 시간 802.15.4에서는 super-frame이라고도 명칭 데이터를 전송하기 위한 노드간의 경쟁 여부에 따라 CAP (Contention Access Period)와 CFP (Contention Free Period)로 구분 만약 어떤 노드에서 QoS를 보장받고 싶다거나, 연속적인 통신을 해야 될 경우에는 자신의 해더에게 CFP 사용을 요청할 수 있다. 해더는 그 요청을 받아 CFP 시간의 할당 여부를 결정하고, 만약 CFP가 전혀 할당되지 않을 경우에는 super-frame 구간 전체가 CAP 형태로 동작되게 된다. beacon-enabled mode에서 active와 inactive의 형태

IEEE 802.15.4 정리 되지 않은 요소들(out of scope) 1.5 센서 네트워크의 표준화 동향 IEEE 802.15.4 정리 되지 않은 요소들(out of scope) Peer-to-Peer 토폴로지에서의 동기화 문제 Beacon enabled mode를 유지하면서 동시에 Peer-to-Peer 토폴로지를 형성시키는 방법 해더와 일반 노드간에 효과적인 Association 27개의 채널들 중 효과적으로 하나의 채널을 선택하는 방법 해더에서 CFP를 효과적으로 할당하는 방법과 다시 수거하는 방법 상황에 따라 멀티 채널 및 멀티 Rate을 활용하는 방법

센서 네트워크의 센서 고려사항 센서 네트워크에서의 전력을 효율적 관리 1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 동기화된 시간 정보 제한된 에너지의 효율적인 활용 내부 부정확한 오실레이터의 정확도를 위한 에너지 사용 자주 동기신호를 주변 노드들과 주고받아야 함 센서 네트워크에서의 전력을 효율적 관리 클럭 동기화 위치인식

클럭 동기화 1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 저 전력이 중시되는 센서 네트워크에서 주기적인 동기신호의 송/수신은 센서 노드에 전력 소모 측면에서 큰 부담 에너지와 동기화의 balance를 적절히 맞출 수 있는 알고리즘의 연구가 필요 문제점 센서 노드 내부의 오실레이터 일반적으로 센서 노드에 사용되는 오실레이터는 수정을 사용하는데, 이 수정 오실레이터를 나노시간단위로 살펴보면 각각 서로 다른 Skew와 Drift를 가진다. 멀티 홉 환경으로 인해서 발생하는 문제점 멀티 홉에서의 누적되는 동기화 에러를 최대한 감소시켜줄 수 있는 동기화 알고리즘이 필요

위치인식 1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 센서 노드의 위치인식은 센서 네트워크 동작에 매우 중요한 기술이다. 어떤 이벤트가 감지되면 감지한 데이터와 함께 어디에서 발생된 이벤트인지도 매우 중요한 정보. 대표적인 위치인식 기술 : GPS 문제점 비용문제 건물 안과 같이 LOS (line of sight)를 만족하지 않는 지역에서는 동작되지 않는다 센서 네트워크에서 사용되는 가장 대표적인 위치 인식 방법 삼각 측량법(Triangulation), 근접기법(Proximity), Cell ID 방식 등

1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 삼각측량법 비컨 노드 (또는 앵커 노드라고도 함)들과의 거리를 이용하는 Lateration기법을 사용하거나 비컨 노드와의 각도를 이용하는 Angulation 기법을 통해서 센서 노드의 위치를 측정한다. Lateration기법 별도의 하드웨어 지원 없이도 신호의 TOF (Time of Flight)나 신호의 세기를 가지고 거리를 측정할 수 있어서 많이 이용된다.

1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 근접기법 Cell ID 방식 이미 알려져 있는 참조 지점들에 대한 정보를 가지고 그들과의 거리를 측정하여 대략적으로 위치를 인식하는 기법 일반적으로는 주변 노드들의 신호의 세기를 미리 측정하여 DB나 기타 노드에 저장해 놓고, 참조 지점의 노드가 전송하는 정보를 기반으로 자신의 위치를 알아내는 방법을 사용한다. 단점 주변의 상황이 변화하는 데에 대해서 효과적으로 대처 할 수 없다 정확도를 높이기 위해 많은 참조 정보가 필요하게 된다 Cell ID 방식 대상 센싱 영역을 일정한 크기의 Cell로 나누어 놓고 각 센서 노드가 어느 Cell에 포함되어 있는 지를 알아내는 방식

1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 근접기법 단점 Cell의 크기가 작아지면 작아질수록 정확도는 높일 수 있으나, Cell의 크기가 작아짐에 따라 계산 방식이 복잡해진다 Cell의 크기가 커지면 노드의 위치를 잘못 판단했을 경우에 오차가 커진다 근접기법 이미 알려져 있는 참조 지점들에 대한 정보를 가지고 그들과의 거리를 측정하여 대략적으로 위치를 인식하는 기법 일반적으로는 주변 노드들의 신호의 세기를 미리 측정하여 DB나 기타 노드에 저장해 놓고, 참조 지점의 노드가 전송하는 정보를 기반으로 자신의 위치를 알아내는 방법 주변의 상황이 변화하는 데에 대해서 효과적으로 대처 할 수 없다 정확도를 높이기 위해 많은 참조 정보가 필요하게 된다

1.6 센서 네트워크 클럭 동기 및 위치 인식 기술 Cell ID 방식 대상 센싱 영역을 일정한 크기의 Cell로 나누어 놓고 각 센서 노드가 어느 Cell에 포함되어 있는 지를 알아내는 방식 단점 Cell의 크기가 작아지면 작아질수록 정확도는 높일 수 있으나, Cell의 크기가 작아짐에 따라 계산 방식이 복잡해짐 Cell의 크기가 커지면 노드의 위치를 잘못 판단했을 경우에 오차가 커진다

센서 네트워크 미들웨어 설계 시에 고려해야 할 요구사항 1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 센서 네트워크 미들웨어 다양한 센서 노드로 구성된 하드웨어 계층과 운영체제 상에서 존재하며 응용 소프트웨어에 추상화된 인터페이스를 제공하는 역할 센서 네트워크 미들웨어 설계 시에 고려해야 할 요구사항 전력관리 에너지를 효율적으로 소모하면서 기능을 수행 위치인식 위치인식 알고리즘의 개발이 필요

1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 동기화 소프트웨어 자동 갱신 센서 데이터베이스 데이터 분배 및 복제 센서 데이터의 정확성과 여러 센서 노드들 간의 협동 작업을 위해 시간의 동기화가 필요 소프트웨어 자동 갱신 코드를 전송하여 최신 소프트웨어로 자동 갱신이 가능한 매커니즘의 개발이 요구 센서 데이터베이스 수많은 센서 노드들로부터 전송되는 센싱 정보들을 효율적으로 저장하고 관리 데이터 분배 및 복제 센싱 데이터를 최적의 위치에 저장함으로써 그 데이터에 대한 접근성을 높임과 동시에 데이터 전송에서 발생하는 에너지를 효율적으로 줄일 수 있도록 개발해야 한다.

1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 보안 센서 노드들 간의 이질성의 추상화 장애관리 센서 노드들뿐만 아니라 미들웨어에서도 추가적인 보안 기능이 요구된다. 센서 노드들 간의 이질성의 추상화 센서 네트워크에는 다양한 센서들이 존재하기에 이질성이 생긴다. 센서 네트워크 미들웨어는 이러한 이질성에 의해 발생하는 갖가지 제약, 문제 상황에 대처할 수 있도록 설계되어야 한다 장애관리 센서 네트워크는 많은 수의 노드들 때문에 통신 실패가 자주 발생하고, 전력소모로 인한 여러 가지 제약과 장애를 가진다. 이를 극복하고 신뢰도를 보장해줄 수 있는 매커니즘이 요구된다.

1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 대표적인 센서 네트워크 미들웨어 연구 Cornell 대학의 Cougar Delaware 대학의 SINA Rochester 대학의 MiLAN Virginia 대학의 DSWare UCLA의 SensorWare 프린스턴 대학의 Impala UCB의 Bombilla UCLA의 Middleware Techniques in PADS Virginia의 SAMANTA SCADDS etc

1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 Impala (Princeton) Bombilla (Berkeley) 얼룩말과 같은 야생 동물들의 이동과 번식 연구에 센서 네트워크를 활용하기 위한 ZebraNet 프로젝트의 일환으로 시작되었다. 응용의 모듈화(modularity), 적응력(adaptivity), 복구력(repairability)에 초점을 맞추고 있다 Bombilla (Berkeley) TinyOS 상에 구현된 작은 가상 머신 (virtual machine)으로 제한된 자원을 가진 노드에서 프로그램을 동작이면서 효율적으로 수행할 수 있도록 도와준다. 최대 24개의 바이트 명령으로 구성되는 캡슐이 각각의 노드에 올려져서 태스크를 수행할 수 있는 구조로 되어 있으며 캡슐은 스스로 이동할 수 있다.

1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 SensorWare (UCLA) 장점 단점 이웃하는 노드들로부터 소프트웨어를 자동으로 갱신할 수 있는 기능과 악의적인 코드의 실행을 방지하는 보안 기능을 포함하고 있다. 단점 함축적인 명령어 세트를 사용하기때문에프로그램의 구현이 어렵다는 단점을 가진다. SensorWare (UCLA) 분산된 센서 노드의 제어를 위해서 경량의 모바일 스크립트를 사용한다. 스크립트는 다른 노드로 복사되거나 이동될 수 있으며, 내장된 수행 알고리즘에 따라 자율적으로 동작하게 된다. 사용자 또는 베이스 노드가 센서 네트워크의 제어를 위해 일일이 모든 센서와의 통신을 통해 정보를 처리해야 하는 부담을 덜 수 있다.

1.7 센서 네트워크 미들웨어 기술 상위 어플리케이션 개발자들에게 자원 관리와 같은 하드웨어와 관련된 부분을 숨겨주고, 여러 센서 노드끼리의 자원 공유 방식을 제공해줄 수도 있다. 단점 제한된 메모리를 가진 센서 노드에는 적합하지 않다.