센서 노드의 데이터 병합을 통한 LEACH 프로토콜의 에너지 효율 향상 방안
Improving Energy Efficiency of LEACH Protocol Through Data Aggregation of Sensor Nodes
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초록
LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 효과적인 클러스터 구성과 데이터 병합 등을 사용하여 최소한의 에너지 소비를 목표로 제안된 대표적인 계층 기반 구조를 갖는 라우팅 프로토콜이다. LEACH는 하나의 네트워크를 여러 개의 클러스터로 구성하고, 각 클러스터는 데이터를 수집하는 멤버 노드와 각 멤버 노드로부터 수신한 데이터를 모아 데이터 병합 기법을 이용하여 싱크 노드로 전송하는 헤드 노드로 구성된다. LEACH에서는 클러스터 내에서 헤드 노드만 데이터 병합을 수행하기 때문에 노드간의 에너지 불균형으로 인한 네트워크 수명을 최대한 보장하기 어려운 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 네트워크 수명과 데이터 지연의 trade-off 관계를 고려하여 클러스터의 평균 에너지 량에 따라 각 멤버 노드에서의 데이터 병합 여부를 결정하고 수행함으로써 전체 네트워크 수명을 연장하는 방안을 제안한다. ns-2 시뮬레이터 기반의 모의실험을 통해 제안 방식의 성능을 확인한 결과, 기존 LEACH 방식보다 제안 방식이 전체 생존 노드 수 및 전체 에너지 사용량 면에서 우수하다는 것을 확인하였다.
Abstract
LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) has been proposed as a routing protocol with a hierarchical structure in order to achieve the energy efficiency that is of primary importance in the wireless sensor networks. A wireless sensor network adopting LEACH is composed of a few clusters, each of which consists of member nodes that sense the data, and head nodes that deliver the collected data from sensor nodes to a sink node that is connected to a backbone network. Although LEACH benefits in energy saving by aggregating the collected data, this process is carried out only by head nodes, thus eliminating the additional potential energy saving that might be attained by the sensor nodes. This motivates our work, in which each sensor node is allowed to aggregate the sensed data to the extent of meeting the tradeoff between attaining energy savings and losing the delay performance of delivering data from sensor nodes to a sink node that would be inevitable when exploiting the data aggregation. By using the ns-2 simulator, we evaluate the performance of the proposed scheme in comparison with the original LEACH. Experimental results show that the proposed scheme gives better performance than the original one in terms of the number of outliving nodes and the amount of energy consumed over the network as time evolves.
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