논문 2016-53-4-3
무선 수동형 센서 망을 위한 Slotted ALOHA 기반의 기본적인 MAC 방식
( Elementary MAC Scheme Based on Slotted ALOHA for Wireless Passive Sensor Networks )
최 천 원*, 서 희 원**
( Cheon Won Choiⓒ and Heewon Seo )
요 약
무선 수동형 센서 망은 RF 소스가 센서 노드에게 에너지를 공급하여 적어도 이론적으로 배터리 없이 영원히 동작할 수 있는 망이다. 그러나 기술이 성숙하지 못하여 무선 수동형 센서 망은 아직 센서 노드에서 에너지의 희소성, 에너지 수신과 data 전송의 동시불가성, data 전송의 비효율성 등 많은 어려움을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 현실적 제약을 고려하여 여러 센서 노드가 하나의 싱크 노드에게 packet을 전달하기 위한 기본적인 MAC 방식을 제안한다. 수신한 에너지로 캐패시터를 충전하는 충전 구간과 싱크 노드와 통신하는 활동 구간이 번갈아 반복되는 시간 구조에 기초하여 제안하는 MAC 방식은 활동 구간 동안 slotted ALOHA를 따라 싱크 노드에게 패킽을 전달한다. 일반적으로 경합형 방식은 throughput이 상대적으로 낮은 경향을 보인다. 따라서 모의 실험 방법을 이용하여 제안하는 MAC 방식의 throughput 성능을 다각도로 평가한다. 모의 실험 결과로부터 활동 구간의 길이를 적절히 설정하여 망 전체 throughput 성능을 높일 수 있음을 확인할 수 있다.
Abstract
A wireless passive sensor network is a network which, by letting RF sources supply energy to sensor nodes, is - at least theoretically - able to live an eternal life without batteries. Due to the technological immaturity, however, a wireless passive sensor network still has many difficulties; energy scarcity, non-simultaneity of energy reception and data transmission and inefficiency in data transmission occurring at sensor nodes. Considering such practical constraints, in this paper, we propose an elementary MAC scheme supporting many sensor nodes to deliver packets to a sink node. Based on a time structure in which a charging interval for charging capacitors by using received and an acting interval for communicating with a sink node are alternately repeated, the proposed MAC scheme delivers packets to a sink node according to slotted ALOHA. In general, a contention-type scheme tends to exhibit relatively low throughput. Thus, we multilaterally evaluate the throughput performance achieved by the proposed MAC scheme using a simulation method.
Simulation results show that the network-wide throughput performance can be enhanced by properly setting the length of acting interval.
Keywords: Wireless passive sensor network, MAC, slotted ALOHA, Charging and acting intervals, Throughput
*평생회원, 단국대학교 응용컴퓨터공학과
(Department of Applied Computer Engineering, Dankook University)
**학생회원, 단국대학교 대학원 컴퓨터학과
(Department of Computer Engineering and Science, Graduate School, Dankook University)
ⓒCorresponding Author (E-mail : [email protected])
Received ; February 28, 2016 Revised ; March 6, 2016 Accepted ; March 29, 2016
Ⅰ. 서 론
무선 센서 망(wireless sensor network)은 싱크 노드 (sink node)와 센서 노드(sensor node)로 구성된다. 무 선 센서 망에서 센서 노드는 주변 환경을 감지하여 정 보를 수집하고 data를 싱크 노드에게 전송한다. 일반적 으로 센서 노드는 내장된 배터리(battery)의 에너지를
그림 1. 무선 수동형 센서 망의 형태
Fig. 1. Configuration of wireless passive sensor network.
소모하여 이러한 감지, 수집, 전송을 수행한다. 그러나 무선 센서 망이 흔히 구축되는 환경에서 배터리의 충전 이나 교체가 용이하지 않다. 이로 인해 무선 센서 망의 수명은 한정되고 따라서 수명 연장을 위한 에너지 절감 (energy saving)은 무선 센서 망의 설계에서 큰 제약 요소였다[1].
무선 전력 전송(wireless power transfer)과 그 응용 에 대한 관심이 커지면서 무선 전력 전송 기술이 적용 된 무선 센서 망인 무선 수동형 센서 망(wireless passive sensor network)이 등장하였다. 무선 수동형 센 서 망은 싱크 노드와 센서 노드 외에 radio frequency 소스(radio frequency source: RF 소스)를 갖추고 있다.
RF 소스가 센서 노드에게 RF 파를 방사하면 센서 노 드는 RF 파를 수신하여 자신을 구동하기 위한 에너지 를 충당한다. 이와 같이 무선 센서 망은 배터리의 교체 없이 (적어도 이론적으로) 영원히 동작할 수 있다[2～3].
그러나 이러한 기대와 달리 무선 수동형 센서 망은 아직 성숙하지 못한 기술력 등으로 인해 여러 현실적 어려움을 안고 있다. 첫 번째 어려움은 에너지의 희소 성(scarcity)이다. 무선 수동형 센서 망에서 에너지는 여 전히 희소하다. Friis 방정식[4]을 통해 대략 엿볼 수 있 듯이 RF 소스가 전송하는 에너지에 비해 센서 노드가 수신할 수 있는 에너지는 미약하다. 더욱이 RF 소스가 전송할 수 있는 전력은 법적으로 제한된다. 이와 같이 RF 소스로부터 수신한 에너지는 센서 노드 자신을 직 접 구동시키기에 부족하여, 센서 노드는 수신한 에너지 를 일단 내부의 캐패시터(capacitor)에 저장한 후 캐패 시터에 축적된 에너지로 자신을 구동시켜야 한다. 두 번째 어려움은 센서 노드가 에너지의 수신과 data의 전 송을 동시에 수행할 수 없다는 동시불가성(non- simultaneity)이다. 이로 인해 센서 노드는 일정 기간 동안 RF 소스가 방사한 RF 파를 수신하여 캐패시터를 충전한 후 싱크 노드와 통신해야 하고, 이러한 충전과 통신을 주기적으로 반복해야 한다. 세 번째 어려움은 자원 할당의 비효율성(inefficiency)이다. 센서 노드가 싱크 노드와 통신하는 시간에 비해 센서 노드가 RF 소 스로부터 에너지를 받아야 하는 시간은 훨씬 길다. 이 렇듯 시간 자원의 극히 일부 만을 통신을 위해 사용하 게 되는 비효율성을 감내해야 한다.
무선 센서 망에서 센서 노드가 싱크 노드에게 data를 전달하도록 지원하는 매체 접근 제어(medium access control: MAC) 방식이 필요하다. 무선 수동형 센서 망 에서도 당연히 MAC 방식이 필요하나 앞서 밝힌 현실 적 어려움이 충분히 고려된 MAC 방식이 요구된다. 에
너지의 희소성과 자원 활용의 비효율성으로 인해 싱크 노드는 센서 노드의 신원이나 위치 등 정보를 구하기 어렵다. 또한 센서 노드 역시 이웃에 얼마나 많은 센서 노드가 포진해 있는지 혹은 이 들이 data를 전송하고 있는지 등에 관한 정보를 거의 얻기 힘들다. 이러한 점 에 비추어 throughput 성능의 열화를 감내하더라도 단 순한 MAC 방식이 바람직하다. 더욱이 과한 시그널링 (signaling) 부하를 감당하기 곤란한 점을 생각하면 스 케줄링(scheduling)형보다 경합(contending)형 MAC 방 식이 보다 적절하다고 볼 수 있다. Akan 등은 무선 수동 형 센서 망에서 time division multiples access(TDMA) 유형의 MAC 방식과 경합형 MAC 방식의 사용 가능성 을 언급한 바 있다[3]. 한편 Sankar 등은 TDMA를 위한 동기화(synchronization) 방법을 소개한 바 있다[5]. 그러 나 무선 수동형 센서 망을 위한 총체적 그리고 구체적 MAC 방식은 아직 발표되지 않았다.
본 논문에서는 상기 논거에 의거하여 무선 수동형 센 서 망에서 센서 노드가 싱크 노드에게 packet을 전달하 기 위한 MAC 방식으로 slotted ALOHA[6] 기반의 단순 한 MAC 방식을 제안한다. 앞서 밝힌 바와 같이 경합형 MAC 방식은 스케줄링형 방식에 비해 낮은 throughput 성능을 보일 수 있다. 따라서 모의 실험 방법으로 제안 한 MAC 방식의 throughput 성능을 평가한다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 본 논문에 서 고려하는 무선 수동형 센서 망에 대해 기술한다. 3 장에서는 센서 노드가 싱크 노드에게 packet을 전달하 도록 지원하는 ALOHA 기반의 단순한 MAC 방식을 소개한다. 4장에서는 제안한 MAC 방식의 throughput 성능을 모의 실험 방법으로 평가한다.
Ⅱ. 무선 수동형 센서 망
본 논문에서 고려하는 무선 수동형 센서 망은 그림 1
그림 3. 제안하는 MAC 방식의 시간 구조 Fig. 3. Time structure of proposed MAC scheme.
에 나타난 바와 같이 하나의 싱크 노드, 하나의 RF 소 스 그리고 여러 센서 노드로 구성되어 있다. RF 소스는 싱크 노드와 공재하고 센서 노드는 싱크 노드 주위에 산재해 있다.
각 센서 노드는 그림 2에 도시된 바와 같이 기능 별 로 감지 부(sensing unit), 처리 부(processing unit) 그 리고 송수신 부(tranceiving unit)로 구성되어 있다. 또 한 각 센서 노드는 전방향 안테나(omni-idirectional antenna)와 RF 파를 직류(direct current: DC)로 바꾸는 장치 그리고 캐패시터를 갖추고 있다.
RF 소스는 전방향 안테나를 통해 RF 파를 방사한다.
그러면 각 센서 노드는 자신의 안테나로 RF 파를 수신 하고 이를 직류로 변환하여 캐패시터를 충전한다. 이 후 캐패시터에 저장된 에너지를 이용하여 감지, 처리 그리고 송수신 부를 각각 구동시킨다.
본 논문에서 모든 센서 노드는 같은 사양 (specification)을 갖추고 있으며 동일하게 초기화 되어 있다고 가정한다.
Ⅲ. ALOHA 기반 MAC 방식
본 장에서는 여러 센서 노드가 무선 매체(wireless medium)를 공유하여 싱크 노드에게 packet을 전달하도 록 지원하는 ALOHA 기반의 단순한 MAC 방식을 제 안한다.
1. 제안하는 MAC 방식에서 시간 구조
그림 3에 나타난 바와 같이 제안하는 MAC 방식에서 시간은 프레임(frame)으로 나뉘고 프레임은 다시 충전 구간(charging interval)과 활동 구간(acting interval)으 로 나뉜다. 또한 활동 구간은 일정 수의 slots로 구성 된다.
2. 제안하는 MAC 방식의 동작
매 프레임의 충전 구간 동안 RF 소스는 전방향 안테 나를 이용하여 RF 파를 방사한다. 그러면 각 센서 노드 는 역시 전방향 안테나로 RF 파를 수신하고 직류로 변 환하여 내부의 캐패시터를 충전한다.
매 프레임의 활동 구간 동안 slots이 시작될 때 마다 만약 감지, 처리 그리고 송수신에 필요한 에너지가 남 아 있다면 일정 확률 ∈ 로 주변 환경을 감지할 지 아니면 말 지를 결정한다. 만약 감지하기로 결정하 면 수집한 정보를 packet에 담아 내부의 버퍼(buffer)에
저장한다.
한편 센서 노드는 버퍼에 packet이 있으면 first come first served(FCFS) 원칙에 따라 packet을 선택하 고 q-persistence 방식[6]으로 정해진 back-off 시간을 보낸 후 싱크 노드에게 packet을 전송한다. 즉, 센서 노 드는 확률 로 packet을 전송하고 확률 로 다음 slot까지 전송을 미룬다. 싱크 노드는 packet을 올바르 게 수신하면 전방향 안테나를 이용하여 수신 확인 (acknowledgement)을 센서 노드 모두에게 방송(broadcast) 한다.
한편 packet을 전송한 센서 노드는 slot이 끝날 때까 지 수신 확인을 기다린다. 만약 수신 확인을 받으면 전 송한 packet을 버퍼에서 제거한다. 제안하는 MAC 방식 은 그림 4의 순서도에 정리되어 있다.
Ⅳ. Throughput 성능 평가
본 장에서는 모의 실험 방법으로 3장에서 제안한 MAC 방식의 throughput 성능을 평가한다.
1. 모의 실험 환경
본 장에서 모의 실험은 다음과 같은 환경에서 이루어 진다.
(1) 무선 수동형 센서 망은 하나의 싱크 노드, 하나의 RF 소스 그리고 다수의 센서 노드로 구성되어 있다.
(2) 센서 노드들은 싱크 노드를 중심으로 한 지름 5 m의 원반(disk)에 균일하게(uniformly) 분포해 있고 RF 소스는 싱크 노드와 공재하고 있다.
(3) 시간은 slots로 나뉘어져 있다.
(4) 한 slot 동안 센서 노드가 위치에 상관없이 ① 주 변 환경을 감지하고 ② 정보를 수집하고 ③ packet을 만들고 ④ 싱크 노드로 packet을 전송하고 ⑤ 싱크 노
그림 4. 제안하는 MAC 방식의 동작 Fig. 4. Behavior of proposed MAC scheme.
그림 5. 감지 확률에 따른 망 전체 throughput (활동 구 간의 길이: 10 slots)
Fig. 5. Network-wide throughput with respect to sensing probability. (Length of acting interval: 10 slots).
드로부터의 수신 확인을 기다리고 수신할 수 있도록 slot의 길이는 설정되어 있다.
(5) 센서 노드가 한 slot 동안 주변 환경 감지, 정보 수집, packet 생성, packet 전송, 수신 확인 대기 및 수 신 등을 모두 수행하기 위해 40 slots의 충전 시간이 필 요하다[7].
(6) 센서 노드가 전송한 spacket은 싱크 노드에 도달 할 때까지 경로 손실(path loss)을 겪는다. 와 을 각각 센서 노드가 전송한 전력과 싱크 노드가 수신한 전력이라고 하자. 그러면 경로 손실은 다음과 같다[8].
(1)
위 식에서 는 경로 손실 상수(path loss constant),
는 기준 거리(reference distance), 는 센서 노드와 싱크 노드 사이의 거리, 는 경로 손실 지수(path loss exponent)다.
(7) 센서 노드가 packet을 전송했을 때 이 packet에 해당하는 신호 대 간섭 비(signal-to-interference ratio:
SIR)가 일정 수준을 넘기기만 하면 싱크 노드는 반드시 이 packet을 올바르게 수신한다.
2. 성능 평가 결과
그림 5와 6은 센서 노드가 주변 환경을 감지할 확률
의 증가에 따른 망 전체(network-wide) throughput의 변화를 보여 준다. 이 들 그림에서 packet 전송 확률 는 0.1로 고정되어있다. 또한 경로 손실 모형에서 경로 손실 지수 는 2로 설정되어있고 packet의 올바른 수신 을 판가름하는 SIR threshold는 4로 설정되어 있다. 한 편 프레임에서 활동 구간의 길이는 그림 5에서는 10 slots로 정해져있으나 그림 6에서는 100 slots으로 정해 져있다. 그림 5와 6으로부터 망 전체 throughput은 항 상 감지 확률에 비례하여 선형적으로(linearly) 증가하 다가 센서 노드가 과부하 상태(overloaded state)에 도 달하면 일정 수준을 유지함을 알 수 있다. 자세히 살펴 보면 망 전체 throughput은 센서 노드가 많을수록 가파 르게 증가한다. 그러나 센서 노드가 과부하 상태에 도 달했을 때 망 전체 throughput은 센서 노드가 많아지면
그림 6. 감지 확률에 따른 망 전체 throughput (활동 구 간의 길이: 100 slots)
Fig. 6. Network-wide throughput with respect to sensing probability (Length of acting interval: 100 slots).
그림 7. 활동 구간 길이의 따른 망 전체 throughput Fig. 7. Network-wide throughput with respect to length
of acting interval.
그림 8. 센서 노드 수에 따른 망 전체 throughput Fig. 8. Network-wide throughput with respect to number
of sensor nodes.
서 늘다가 센서 노드의 수가 특정 수를 넘어서면 오히 려 줄어듬을 알 수 있다. 다시 말해 감지 확률에 따라 망 전체 throughput을 최대화하는 센서 노드의 최적의 수가 존재함을 볼 수 있다. 그림 5와 6에서 공통으로 다 룬 센서 노드의 수 중 이러한 최적의 수는 그림 5에서는 15이고 그림 6에서는 20이 다. 센서 노드가 적어질수록 아무도 packet을 전송하지 않아 낭비되는 slot이 많아지고 센서 노드가 많아질수 록 전송되는 packet 간 충돌(collision)이 잦아져서 throughput의 저하가 일어난다. 이러한 두 가지 현상으 로 빚어진 throughput 성능의 trade-off로 인해 망 전체 throughput을 최대화하는 센서 노드의 최적의 수가 존 재하는 것으로 보인다.
그림 7은 프레임에서 활동 구간의 길이에 따른 망 전 체 throughput의 변화를 보여준다. 이 그림에서 주변 환
경 감지 확률 와 packet 전송 확률 는 각각 1과 0.1로 고정되어있다. 즉, 모든 센서 노드는 과부하 상태에 놓여 있다. 한편 경로 손실 모형에서 경로 손실 지수 는 2로 설정되어있고 packet의 올바른 수신에 관한 SIR threshold는 4로 설정되어 있다. 그림 7에서 활동 구간의 길이가 늘면서 망 전체 throughput이 증가함을 볼 수 있 다. 그러나 활동 구간의 길이가 특정 값을 넘어서면 망 전체 throughput은 오히려 감소한다. 이렇듯 망 전체 throughput을 최대화하는 활동 구간의 최적의 길이가 존 재함을 알 수 있다. 활동 구간의 길이가 매우 짧아질수록 캐패시터에는 충전하기에 앞서 미처 소모하지 못한 에너 지가 보다 많이 남아있게 된다. 이러한 에너지의 낭비는 필요 이상으로 잦은 충전을 불러오며 결국 망 전체 throughput의 저하를 초래한다. 한편 활동 구간의 길이가 매우 길어질수록 에너지는 이미 고갈되었는데 활동 구간 은 아직 계속되는 상황이 심화된다. 이러한 두 가지 현상 이 빚어내는 throughput trade-off로 인해 망 전체 throughput을 최대화하는 활동 구간의 최적의 길이가 존 재한다.
그림 8은 센서 노드의 수에 따른 망 전체 throughput 의 변화를 보여준다. 이 그림에서 주변 환경 감지 확률 와 packet 전송 확률 는 각각 1과 0.1로 고정되어있다.
즉, 모든 센서 노드는 과부하 상태에 놓여 있다. 또한 활 동 구간의 길이는 10 slots로 정해져 있다. 한편 경로 손 실 모형에서 경로 손실 지수 는 2로 설정되어있다. 그림 8에서 그림 5와 6에서 볼 수 있었듯이 망 전체 throughput을 최대화하는 센서 노드의 최적의 수가 존재 함을 확인할 수 있다. 또한 이러한 센서 노드의 최적의 수는 packet의 올바른 수신을 위한 SIR threshold가 커질 수록 작아짐을 관찰할 수 있다. 한편 그림 8에서 센서 노
드의 수가 작을 때는 SIR threshold의 차이에 따른 망 전 체 throughput의 차이가 미미하지만 센서 노드의 수가 클 때는 이러한 throughput의 차이가 유의할 만함을 볼 수 있다. 이는 센서 노드가 초기에 임의로(randomly) 배 치될 때 센서 노드가 많을수록 packet을 전송한 센서 노 드 중 싱크 노드에 가장 가까운 센서 노드가 겪는 SIR이 더 높을 가능성이 커져 충돌이 일어나도 싱크 노드가 packet을 올바르게 수신할 가능성 또한 커짐을 뜻한다.
Ⅴ. 결 론
무선 수동형 센서 망은 RF 소스가 센서 노드에게 에 너지를 공급하여 배터리 없이 영원히 동작할 수 있는 망이다. 그러나 현실에서 무선 수동형 센서 망은 에너 지의 희소성, 에너지 수신과 data 전송의 동시 불가성, data 전송을 위한 자원 할당에서의 비효율성 등 많은 어려움을 안고 있다. 본 논문에서는 하나의 싱크 노드, 싱크 노드와 공재하는 하나의 RF 소스 그리고 싱크 노 드 주변에 산재한 여러 센서 노드로 구성된 무선 수동 형 센서 망을 고려하였다. 이러한 무선 수동형 센서 망 에서 현실적 제약을 고려하여 여러 센서 노드가 하나의 싱크 노드에게 packet을 전달하기 위한 MAC 방식으로 RF 소스로부터 수신한 에너지로 캐패시터를 충전하는 충전 구간과 싱크 노드와 통신하는 활동 구간이 번갈아 반복되는 시간 구조에 기초하여 센서 노드가 활동 구간 동안 slotted ALOHA를 따라 싱크 노드에게 packet을 전달하는 기본적인 MAC 방식을 제안하였다. 이어서 제안하는 MAC 방식이 취할 수 있는 throughput 성능 을 모의 실험 방법을 이용하여 다각도로 평가하였다.
모의 실험 결과로부터 망 전체 throughput을 최대화하 는 몇 가지 최적화 방안을 찾을 수 있었다. 한 가지 방 안은 싱크 노드 주변에 적절한 수의 센서 노드를 배치 하여 망 전체 throughput 성능을 높임이고 다른 한 가 지 방안은 활동 구간의 길이를 적절히 설정하여 망 전 체 throughput을 최대화함이다. 추가로 센서 노드가 많 을 때 경로 손실로 인해 간섭이 상대적으로 줄어들 가 능성이 커짐을 확인할 수 있었다.
REFERENCES
[1] J. Park, J. Kim and C. Choi, “Analysis and Optimization of Naive Scheme for Delivering Data in Energy Harvesting Wireless Sensor
Networks,” Proceedings of IEEE VTS Asia Pacific Wireless Communications Symposium 2012, Kyoto, Japan, August 2012.
[2] A. Bereketli and O. Akan, “Communication Coverage in Wireless Passive Sensor Networks,”
IEEE Communications Letters, vol. 13, no. 2, pp.
133-135, February 2009.
[3] O. Akan, M. Isik and B. Baykal, “Wireless Passive Sensor Networks,” IEEE Communications Magazine, vol. 47, no. 8, pp. 92-99, August 2009.
[4] H. Friis, “A Note on a Simple Transmission Formula,” Proceedings of the IRE, vol. 34, no. 5, pp. 254-256, May 1946.
[5] J. Sankar and Devaraju, “Time Synchronization Protocol for Wireless Passive Sensor Networks with Communication Coverage,” International Journal of Current Research, vol. 6, no. 3, March 2014.
[6] R. Rom and M. Sidi, Multiple Access Protocols - Performance and Analysis. Springer-Verlag, 1990.
[7] H. Seo, J. Park, J. Ha, and C. Choi, “Method for Approximately Calculating Charging and Acting Times in Wireless Passive Sensor Networks,”
Proceedings of IEIE Fall Conference 2015, pp.
863-865, Wonju, Korea, November 2015.
[8] D. Agrawal and Q. Zeng, Introduction to Wireless and Mobile Systems. 4th edition, CL Engineering, 2015.
저 자 소 개 최 천 원(정회원)
1986년 서울대학교 공과대학 전자 공학과 학사
1988년 서울대학교 대학원 전자공 학과 석사
1996년 University of California at Los Angeles (UCLA) Department of Electrical Engineering 박사 현재 단국대학교 공과대학 교수
<주관심분야 : medium access control, resource management, sensor networks, RFID networks, MAN, queueing theory, game theory>
서 희 원(학생회원)
2010년 단국대학교 공과대학 전자 컴퓨터공학부 학사 2012년 단국대학교 대학원 컴퓨터
학과 석사
현재 단국대학교 대학원 컴퓨터학 과 박사 과정
<주관심분야 : medium access control, sensor networks>
