논문 2012-49-12-6
Duty Cycle 기반의 WSN MAC을 위한
트래픽 환경에 따른 가변 Wakeup Period 기법 제안
( A Study of Variable Wakeup Period for Duty Cycled MAC protocol in WSN )
이 재 호*, 엄 두 섭** ( Jae-Ho Lee and Doo-Seop Eom )
요 약
센서 네트워크는 센서가 설치된 지역에서 감지된 데이터를 무선으로 전달하는 기술로서, 기존 방식과 달리 에너지 효율이 매우 중요한 성능요소이다. 이러한 특성에 따라 많은 WSN MAC 프로토콜에서는 Wakeup과 Sleep을 반복하여 수행하는 Duty Cycle 기법을 활용하고 있지만, 고정적인 Wakeup 구간의 설정에 따라 획일화된 에너지 성능과 수신 성공률로 인하여 성능이 제한적이다. 본 논문에서는 이러한 Duty Cycle 기반의 MAC 프로토콜을 개선하기 위하여, 채널 환경에 따라 동적으로 Wakeup 구간을 가변화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 트래픽이 높은 환경에서 Wakeup 구간을 증가시켜 수신 성 공률을 높이고, 트래픽이 낮은 환경에서 Wakeup 구간을 줄여 에너지 성능을 향상시켰다. 또한 본 논문에서는 제안하는 방식 의 성능에 대한 효율적인 평가를 위하여 기존 동기식 및 비동기식 MAC의 결과와 제안방식을 적용한 MAC의 결과를 비교하 고 이를 분석하였다.
Abstract
The energy efficiency is extremely significant in Wireless Sensor Networks (WSN) which deliver the data sensed in the sensor field, using wireless communications. Under the characteristics of WSN, many MAC protocols employ the Duty Cycle mechanism which continuously operates Wakeup and Sleep periods, for the energy efficiency. However, constant Wakeup period in general Duty Cycle incurs the limited performance of the energy efficiency and the receiving ratio. For addressing this, we design and propose a new scheme called Variable Wakeup Period, considering local traffic conditions.
Our scheme enhances receiving ratio by increasing Wakeup period under the high traffic condition, and makes high energy efficiency by decreasing Wakeup period under the otherwise condition. In addition, we evaluate the performance of our scheme by performing the simulation, which experiments the previous synchronous and asynchronous MAC protocols, and which also experiments the same protocols with the proposed scheme, for comparative evaluations.
Keywords: MAC, Duty Cycle, WSN, Dynamic Duty Cycle, Variable Wakeup
Ⅰ. 서 론
최근 원격 센서를 통하여 무선으로 환경 데이터를 수
* 정회원, 고려대학교 전자전기공학과
(Electronics and Electrics Engineering, Korea University)
※ 본 연구는 민․군겸용기술사업의 지원을 받아 수행 되었습니다.
접수일자: 2012년7월3일, 수정완료일: 2012년11월26일
집하는 Wireless Sensor Networks (WSN)분야가 확산 되고 있다. WSN에서는 고성능, 광대역, 원거리 통신 등을 지향하는 기존 네트워크 기술과 달리 에너지 효율 이 가장 중요시 되고 있으며, 이러한 공통 목표를 향하 여 많은 관련 연구들이 진행되고 있다. WSN 응용 분야 에서는 기상 관측을 위하여 온도, 습도, 조도 등의 센싱 데이터를 원격에서 수집하거나, 건물과 교량 등의 주요 시설물에 센서를 설치하여 건축 구조물에 대한 안전을
관리하기도 하며, 외부 침입이나 자연재해 등을 관찰하 기 위하여 사용하기도 한다[1]. 이러한 응용 분야에서는 설치되는 센서의 수량이 증가할 수 있으며, 설치에 따 른 비용을 낮추기 위하여 보편적으로 배터리 등을 사용 하는데, 이에 대한 관리 및 유지보수 비용을 줄이기 위 하여 에너지 효율이 무엇보다 중요시된다.
센서를 통한 데이터의 크기는 비교적 소량일 확률이 높고 침입 감시 등의 환경에서는 이벤트가 발생하기 전 에는 데이터가 전혀 발생하지 않을 수 있기 때문에, WSN에 사용되는 MAC (Medium Access Protocol) 프 로토콜은 소량의 데이터 발생 환경에서 에너지 소모를 최소화하기 위한 기법을 활용하는데, 이를 위하여 넓리 사용되는 방식이 Duty Cycle 방식이다. Duty Cycle은 WSN MAC에서 에너지 효율을 극대화하기 위하여 운 영되는 방식으로서, 사용하는 RF transceiver를 Sleep상 태와 Wakeup 상태로 구분하고 이를 반복적으로 운영 하여, 데이터 송신과 수신이 필요한 경우에만 Wakeup 상태를 유지하고 나머지 시간을 Sleep 상태에 머물게 하여 에너지를 절약하는 기술이다.
Duty Cycle 방식의 목표는 Wakeup 구간을 줄이고 Sleep 구간을 증가시켜 에너지 소모를 최소화하는 데 있다. 하지만 이렇게 최소화된 Wakeup 구간은 수신 성 공률을 줄이고 지연시간을 증가시킬 수 있으며, 단일 홉 내의 이웃노드가 많을 경우 한정된 Wakeup 구간 내 에서 채널점유 경쟁이 높아지고 이에 따른 재전송 발생 률이 높아진다.
대부분의 WSN MAC 프로토콜은 고정된 Duty cycle 방식을 사용하고 있다. 고정된 Duty Cycle 에서는 Wakeup 구간이 길게 설정된 경우 채널 경쟁이 낮아지 기 때문에 재전송수와 지연시간이 낮아지고 수신 성공 률이 높아지지만 에너지 효율이 낮아진다. 반대로 Wakeup 구간이 짧게 설정된 경우 에너지 효율은 높아 지지만 앞서 언급된 네트워크 성능들이 낮아진다. 즉, 단일 홉 내의 이웃 노드의 수가 많고 이에 따른 트래픽 이 많을 경우 Wakeup 구간은 길게 설정되어야 하며, 그 반대의 경우는 에너지 효율을 위하여 짧게 설정되어 야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 비동기식 WSN MAC 프로토콜에서 발생되는 문제를 해결하기 위하여, 단일 홉 내의 채널 상태를 파악하여 Wakeup 구간을 동 적으로 할당하는 기법을 제안한다.
표 1에서 알 수 있듯이, WSN 환경에서 일반적으로
parameter CC2420 CC1100
Transmit Mode 17.4 mA 16.9 mA Receive Mode 18.8 mA 16.4 mA 표 1. 각 RF transceiver의 에너지 소모 비교[2,3]
Table 1. Power consumptions in each RF transceiver.[2,3]
사용되는 RF transceiver에서는 송신모드와 수신모드에 서 발생되는 에너지 소모량의 차이가 크지 않다. 또한 WSN 환경에서는 비교적 근거리 통신을 수행하기 때문 에 수신 대기 상태에서 소모되는 에너지가 송신 에너지 보다 오히려 클 수도 있다. 즉, 에너지 효율 측면에서는 데이터 송신량을 줄이는 것이 중요하지만, 수신을 대기 하기 위한 Wakeup 구간 역시 에너지 효율에 큰 영향을 미치며, 효과적인 Wakeup 구간의 설정이 Duty Cycle 방식에서는 반드시 필요하다.
WSN MAC 프로토콜은 보편적으로 동기식 방식과 비동기식 방식으로 구분된다. 동기식 방식에서는 모든 노드가 Duty Cycle을 동기화하여 idle listening 시간을 줄임으로써 에너지 효율을 증가시켰다. 또한 비동기식 방식에서는 모든 노드가 주기적인 동기신호 교환을 제 거하여 에너지 효율을 증가시켰다. 이들 두 방식은 센 싱 이벤트 발생 특성에 따라 각자 장단점이 존재하며, 각 방식의 장점을 그대로 유지하기 위하여 본 논문에서 는 기존 방식에 Add-on 형태로 적용되도록 설계하여 호환성을 유지하였다.
본 논문은 기존 Duty Cycle 기법을 사용하는 WSN MAC 프로토콜에서의 에너지 효율과 수신 성공률을 향 상시키기 위하여, 채널 환경에 따라 동적으로 Wakeup 구간을 가변화시키는 기법을 제안하였다. II장에서는 본 제안과 연관된 기존 연구를 소개하고, III장에서는 제안 하는 기법의 상세 설계사항을 기술한다. 또한 본 제안 방식의 에너지 효율과 지연시간에 대한 성능을 IV장에 서 분석하였다. 마지막으로 V장에서는 본 논문의 결과 를 서술하였다.
Ⅱ. 연구배경
일반적으로 WSN MAC 프로토콜은 에너지 효율을 높이기 위하여 Duty Cycle 방식을 채택하고 있으며, Wakeup 시각의 동기 여부에 따라 동기식과 비동기식 으로 구분된다. 대표적인 동기식 프로토콜중 하나인
SMAC[4∼5]의 경우 각 노드의 idle listening 시간을 줄 이기 위하여 모든 노드의 wakeup time을 동기화시킴으 로써 에너지 효율을 높였다. 이 프로토콜은 각 프레임 을 SYNC, DATA, SLEEP 구간으로 구분하며, SYNC 구간에서 각 노드의 Duty Cycle을 동기화시키고 DATA 구간을 통하여 RTS 및 CTS를 수행한다. 또한 SLEEP 구간은 에너지 절약을 위하여 모든 노드가 sleep 상태를 유지하는 구간이다.
SMAC 프로토콜은 각 노드의 wakeup 상태와 sleep 상태를 주기적으로 반복하며 모든 노드의 wakeup 시각 을 동기화하여 불필요한 idle listening 시간을 줄이고 이에 따른 에너지 효율을 증가시켰다. 하지만 SMAC을 비롯한 대부분의 동기식 MAC 프로토콜에서는 모든 노 드가 사전에 정해진 wakeup 구간을 운영하기 때문에, 트래픽 발생량이 높은 환경에서는 노드간 송신 경쟁이 한정된 wakeup 구간에서만 발생하기 때문에 전송 효율 이 낮고, 트래픽 발생량이 낮은 환경에서는 불필요한 wakeup 구간을 지속적으로 반복하여 운영하기 때문에 에너지 효율이 낮다.
XMAC[6]은 대표적인 비동기식 WSN MAC 프로토콜 로서 동기식 MAC에서 발생되는 주기적 동기신호를 제 거하였다. 트래픽 발생 확률이 낮은 환경에서는 주기적 인 동기신호 교환이 에너지 효율을 낮추는 요인이 될 수 있으며, 따라서 이러한 환경에서는 비동기식 MAC 이 효율적이다. XMAC에서의 송신노드는 수신노드의 wakeup 시각을 알 수 없기 때문에, 수신노드의 wakeup 상태를 확인하기 위한 Preamble Sampling 기 법을 사용한다. Preamble Sampling은 BMAC[7]에서 제 안된 기법으로서, 송신노드가 데이터 송신 전에 Preamble을 전송하여 수행한다.
XMAC에서 제안하는 Preamble Sampling은 BMAC 에서 제안된 Long Preamble과 달리 작은 단위의 Short Preamble을 사용한다. 먼저 송신노드는 Short Preamble을 ACK가 수신 될 때까지 반복 송신하며, ACK 수신을 통하여 대상노드의 wakeup 상태를 파악 한 후에 데이터를 송신한다.
이와 같이 XMAC을 비롯한 비동기식 WSN MAC 프로토콜은, 주기적 동기신호를 제거하여 이벤트 발생 확률이 낮은 환경에서 에너지 소모를 줄였다. 하지만 대부분의 비동기식 프로토콜 역시 정해진 Wakeup 구 간을 운영함으로써, 동기식에서 발생하는 고정 Wakeup
방식의 문제를 해결하지 못한다.
WSN에서 넓리 사용되는 동기식과 비동기식 MAC 프로토콜은 서로 다른 장점과 단점을 지니며, 이들은 운영 환경과 사용 목적에 따라 각각 유리한 조건으로 사용될 수 있다. 하지만 이들은 공통적으로 고정된 Wakeup 구간을 운영하기 때문에 에너지 효율과 수신 성공률 측면에서 능동적으로 대처하지 못하기 때문에, 운영 환경의 트래픽을 고려한 가변 Wakeup 방식이 필 요하다.
이러한 문제를 위하여 DSMAC[8]과 UMAC[9]에서는 SMAC에서의 효율을 개선하는 Dynamic Duty Cycle 방식을 도입하였다. UMAC은 SMAC에서 모든 노드가 주기적으로 Wakeup하는 SYNC 구간을 선택적으로 수 행하는 Selective Sleeping 방안을 제안하였다. 즉, 임의 의 노드가 자신의 송신 Queue에 송신할 데이터가 없을 경우, 주기적인 SYNC를 선택적으로 수행하여 Wakeup 실행수를 줄이고, 이에 따른 에너지 효율을 향상시켰다.
또한 DSMAC은 단일 홉 내의 평균 지연시간을 반영하 여 Duty Cycle을 유동적으로 운영하는 방안을 제안하 였다. 즉, 자신이 송신하는 데이터의 지연시간이 높아질 경우 Wakeup 구간을 증가시켜 일정 지연시간이 유지 되도록 설계하였다.
하지만 UMAC과 DSMAC 모두 송신노드의 송신 Queue만을 고려하여 트래픽 환경을 반영하기 때문에, 트래픽이 높은 환경에서 발생되는 수신 성공률의 저하 를 해결하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 이웃 노드 의 트래픽량을 파악하기 위하여 채널 환경을 모니터링 하고 이에 적합한 Wakeup 구간을 실시간으로 설정하 는 가변 Wakeup Period 방식을 제안한다.
Ⅲ. 제안하는 가변 Wakeup Period 방식
1. 가변 Wakeup Period 동작절차
일반적으로 Duty Cycle 기반의 MAC 프로토콜에서 는 Duty Cycle 내의 Wakeup 구간의 길이가 에너지 효 율에 큰 영향을 미친다. 동일한 Duty Cycle 내에서 Wakeup 구간이 상대적으로 길 경우 각 노드의 수신 성 공률은 높아지는 반면 에너지 효율은 낮아지며, Wakeup 구간이 짧을 경우 에너지 효율이 높아지지만 수신 성공률이 낮아진다. 즉, Wakeup 구간의 길이는 Duty Cycle 기반의 MAC 프로토콜 성능을 결정할 때
수신 성공률과 에너지 효율에 큰 영향을 미치는 trade-off 요인이 된다.
따라서 본 논문에서는 이러한 환경적 특성을 고려하 여 Duty Cycle 방식의 MAC 프로토콜 성능을 향상시키 기 위하여, 채널 환경에 따라 유동적으로 Wakeup 구간 을 가변화시키는 방식을 제안하고자 한다. 본 제안방식 은 물리계층에서 관측할 수 있는 CCA (Clear Channel Assessment)를 주기적으로 모니터링하며, 이에 따라 Wakeup 구간을 가변화시키는데 목적을 두며, 동기식과 비동기식에 각각 적용할 수 있도록 설계하였다.
비동기식 MAC 프로토콜에서의 모든 노드는 이웃 노 드들의 Wakeup 상태를 알지 못하며, 자신의 송신 구간 과 이웃 노드의 송신 구간에 대한 협상과정이 없기 때 문에 일반적으로 CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access / Collision Avoidance) 방식을 사용한다. 즉, 송 신노드는 Duty Cycle 내의 Wakeup 구간에서 데이터를 전송하기 전에 Carrier Sensing을 수행하는데, 이 단계 에서는 Random Back-off delay를 기다린 후, 채널 상 태를 파악하기 위하여 CCA를 검사한다. 이때, 채널 상 태가 idle일 경우 송신노드는 데이터를 전송하며, busy 일 경우 송신노드는 Carrier Sensing 단계를 다시 수행 한다. 비동기식 MAC 프로토콜은 데이터 전송이 요구 되는 모든 상황에서 항상 Carrier Sensing을 수행하기 때문에, CCA파악을 위한 별도의 절차가 불필요하다.
동기식 MAC 프로토콜에서는 모든 노드가 동기화된 Wakeup 시각과 구간을 공유하기 때문에 CSMA/CA 방식을 수행하지 않는다. 이 경우 모든 노드는 이웃 노 드의 트래픽 환경을 실시간으로 파악하지 못한다. 또한 비동기식 MAC 프로토콜에서도, 상대적으로 송신 요구 가 발생되지 않는 노드는 오랜 시간동안 Carrier Sensing을 수행하지 않기 때문에 이웃 노드의 트래픽 환경을 파악하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 상황에 서 채널 상태와 이웃 노드의 트래픽량을 파악하기 위하 여 주기적으로 CCA를 관찰하는 방식을 제안하며, 이를 CCA Sampling이라 명명한다.
본 논문에서는 먼저 각 노드의 채널 상태를 파악하고 이웃노드의 트래픽량을 모델링하기 위하여 BHC (Busy-state Hit Count)라는 변수를 두고 이를 아래와 같이 운영한다.
(1) BHC 변수는 각 노드의 채널 환경에서 이웃 노드의 트래픽량을 나타내는 변수로서, 양수와 음수의 정수 형 태이며, 초기값은 0으로 설정된다. 비동기식 MAC 프로 토콜의 CSMA/CA 수행이나 동기식 MAC 프로토콜의 CCA Sampling 등의 수행 후에 결정되는 CCA값은 busy와 idle의 형태로 나타나는데, 이때 CCA값이 busy 일 경우 BHC값을 증가시키고, 반대로 CCA 값이 idle 일 경우 BHC를 감소시킨다. 모든 노드는 이러한 BHC 를 관리하며, 최대 임계값을 타나내는 Kmax와 최소 임 계값을 나타내는 Kmin으로 BHC의 범위를 제한한다.
본 논문에서 제안하는 가변 Wakeup Period 방식은 이웃 노드의 트래픽량을 나타내는 BHC값에 따라 동일 Duty Cycle 내에서의 Wakeup 구간을 동적으로 가변화 시키는 방식이다. 즉, BHC가 운영 중 위에서 언급된 두
그림 1. BHC를 활용한 가변 Wakeup Period 방식의 동 작 절차
Fig. 1. Process of Wakeup Period using BHC.
그림 2. BHC가 제한범위를 벗어난 경우의 각 Wakeup 구간의 변화
Fig. 2. Conditions of Wakeup Period where BHC meets Max or min value.
가지 임계값의 범위를 초과할 경우 Wakeup 구간을 2 배 증가시킨 후 BHC를 0으로 초기화시키고, 반대의 경 우는 절반으로 감소시킨 후 BHC를 초기화 한다.
이러한 가변 Wakeup Period 방식의 동작 절차는 그 림 1과 같이 도식화되며, 그림 2는 BHC가 Kmax와 Kmin
으로 제한되는 범위를 벗어한 경우의 각 Wakeup 구간 변화를 나타내었다.
이와 같이 본 논문에서 제안하는 가변 Wakeup Period 방식의 BHC 운영에 사용되는 Kmax와 Kmin값은 네트워크 성능에 매우 큰 영향을 미치는 상수이기 때문 에 신중하게 결정해야 하며, 보편적으로 발생되는 평균 트래픽량 등과 같이 운영상 요구되는 네트워크의 특성 을 고려해야 한다.
가변 Wakeup Period 방식은 앞서 언급한 바와 같이 BHC의 값이 제한된 영역을 벗어난 경우에 현재 상태 의Wakeup 구간을 2배 또는 절반으로 설정하는 방식으 로서, 다음과 같이 정의될 수 있다. 먼저 식 (2)와 같이 I{}를 아래와 같이 정의한다.
(2) 또한 Kmax와 Kmin값을 식 (3)과 같이 범위를 제한한 후, 최종적으로 가변 Wakeup Period 구간의 변경 정책 을 식 (4)과 같이 일반화 한다.
( )
max min max 0, min 0
K > K K > K < (3)
{ m ax} { m in}
, 1 , 2I BH Cn K I BH Cn K
w n w n
τ + =τ ⋅ > − < (4)
τw,n는 n번째 Duty Cycle에서의 Wakeup 구간을 나타 내며, n번째의 BHC를 나타내는 BHCn의 상태에 따라 n+1번째 Wakeup 구간의 τw,n+1은 식 (2)에서 정의한 I{}
에 의하여 최종적으로 식 (4)와 같이 정의될 수 있다.
식 (4)에서의 n은 Duty Cycle의 회수를 의미하며, 앞 서 언급한 CCA Sampling은 Duty Cycle interval에 비 하여 매우 짧은 간격으로 수행된다. 따라서 BHC의 변 경은 단일 Duty Cycle 내에서 수회에서 수십회까지 나 타날 수 있으며, Duty Cycle 회수와 CCA Sampling 회 수가 다르기 때문에 식 (1)에서의 k와 달리 식 (4)에서 는 n변수를 사용하였다.
이러한 형태로 본 논문에서 제안하는 가변 Wakeup
Period 방식은 기존 Duty Cycle 기반 WSN MAC 프로 토콜에서의 trade-off 파라미터인 에너지 효율과 수신 성공률을, 채널 환경에 따른 이웃 노드의 트래픽량을 고려하여 효율적이고 선택적으로 운영하도록 하였다.
또한 요구되는 최적의 Wakeup 구간을 동적으로 산출 하고 네트워크 상황에 적합한 에너지 효율과 수신 성공 률의 요구를 만족시켰다.
2. 평균 Wakeup Period
본 논문에서 제안하는 가변 Wakeup Period 방식은 지역 네트워크 환경을 파악하고 동일한 Duty Cycle Interval 내에서 적합한 Wakeup 구간을 실시간으로 설 정하는 방안이다. n번째 Duty Cycle에서 Wakeup 구간 이 차지하는 길이는 n-1번째 Wakeup 구간의 길이를 기반으로 변경되며, 또한 n-1번째에서의 채널 환경에 영향을 받는다. 즉, n-1번째의 BHC가 Kmax 값을 초과 하는지와 Kmin 값보다 낮아지는지의 여부가 n번째 Wakeup 구간의 길이를 결정한다. 따라서 본 방식에서 의 평균 Wakeup 구간 길이를 결정적으로 일반화하기 는 힘들며, 본 논문에서는 확률적 기댓값에 초점을 두 고 다음과 같이 산출하였다.
( , ) 1 ,
N
w n n
w N
E
Avr N
τ
τ =
⎡ ⎤
⎣ ⎦
= ∑ (5)
식 (5)의 Avr(τw,N)은 1부터 N번째까지의 Duty Cycle 수행에 대한 평균 Wakeup 구간을 각 Duty Cycle별 Wakeup 구간의 기댓값의 평균을 통하여 나타 내었다. 이때 n번째 Wakeup 구간의 기댓값을 나타내는 E[τw,n]는 Wakeup 구간의 증가확률을 나타내는 p를 통 하여 아래 식 (6)과 같이 나타낼 수 있다.
( )
1
, 2 1 1 , 1 2 1 , 1
w n n w n n w n
E⎡⎣τ ⎤ =⎦ − −p− τ − + p− ⋅τ − (6)
이러한 n번째 Duty Cycle에서의 Wakeup 구간 기댓 값을 식 (5)에 대입하면 최종적으로 아래 식 (7)과 같이 평균 Wakeup 구간을 나타낼 수 있다. 이때, τw,1은 Wakeup 구간의 초기값인 τw,init으로 표현할 수 있으며, 이러한 초기값은 일반적인 Duty Cycle 기반의 MAC에 서 설정하는 Wakeup 구간이 된다.
( )
( )
( )
,
,1 ,
2
1
, 1 , 1 1 , 1
2
1
1 2 1 2
w N N
w w n
n N
w init n w n n w n
n
Avr N E
p p
N τ
τ τ
τ τ τ
=
−
− − − −
=
⎛ ⎡ ⎤⎞
= ⎜⎝ + ⎣ ⎦⎟⎠
⎛ ⎞
= ⎜ + − + ⎟
⎝ ⎠
∑
∑
(7)
본 장에서 나타내는 Wakeup 구간의 증가확률 p는 항상 일정하지 않다. 예를 들어, n-1번째에서의 BHC가 Kmax를 초과할 경우 n번째 Wakeup 구간은 앞 장의 식 (4)에서 정의한 바와 같이 두 배로 증가하게 된다. 또한 n번째 Duty Cycle 에서의 Wakeup 구간은 n-1에서의 Wakeup 구간보다 길이가 두 배로 증가되었기 때문에 CCA Sampling 수행 시 busy 확률이 n-1에서의 busy 확률보다 낮아진다. 따라서 pn-1과 pn의 확률은 서로 다 르며, Wakeup 구간이 길어질수록 Wakeup 구간의 증가 확률은 낮아진다.
3. 가변 Wakeup Period 방식의 Overhead 본 장에서는 제안하는 가변 Wakeup Period 방식에 서 발생할 수 있는 overhead에 대하여 서술한다. 제안 방식은 각 노드의 채널 환경에 따라 Wakeup 구간을 가 변화시킴으로써 이웃 노드의 트래픽이 증가함에 따라 발생할 수 있는 수신 성공률의 저하를 해결하고, 트래 픽이 낮을 경우 불필요한 Wakeup 구간을 줄여 에너지 효율을 높였다.
그러나 통신에 참여하지 않는 노드가 높은 트래픽 환 경에 위치할 경우, 이 노드는 본 방식 특성상 불필요하 게 Wakeup 구간을 높이게 되어 에너지 효율이 낮아진 다. 즉, 일정 시간동안 어떠한 데이터도 송신하지 않고, 또한 어떠한 이웃 노드에게서도 데이터를 수신하지 않 는 임의의 노드 A가 존재할 때, 동일 시간동안 노드 A 의 이웃 노드에서 발생되는 트래픽량이 매우 높을 경 우, 노드 A는 CCA Sampling과 BHC 운영에 따라 자신 의 Wakeup 구간을 점차적으로 높이게 된다. 이 경우, 노드 A에게는 Wakeup 구간의 증가가 불필요하지만 본 제안 방식 특성상 Wakeup 구간을 증가시키게 되며, 이 에 따른 에너지 효율도 낮아지게 된다.
하지만, 일반적으로 센서 네트워크에서는 멀티 홉 환 경 특성상 대부분의 데이터를 중간 노드의 포워딩에 의 하여 전달하게 되며, 이러한 이유로 모든 노드는 송신 과 수신을 수행하는 횟수의 차이가 크지 않다. 또한 어
떠한 노드도 자신이 수신하게 될 정확한 시각을 예측할 수 없기 때문에, 수신 성공률을 높이기 위해서는 자신 의 Wakeup 구간을 증가시킬 수밖에 없다. 따라서 본 장에서 언급한 가변 Wakeup Period의 overhead는 불가 피한 상황이며, 높은 트래픽 환경에 위치한 노드는 현 재 송수신에 참여하지 않더라도 향후 수신할 데이터를 위하여 자신의 Wakeup 구간을 필수적으로 높일 수밖 에 없다.
Ⅳ. 성능 평가
1. 시뮬레이션 환경
본 장에서는 제안하는 가변 Wakeup Period 방식의 성능을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 수행하고 이에 따른 결과를 분석한다. 시뮬레이션은 두 가지 형태의 모델을 세워 이에 따른 각각의 결과를 분석하는 형태로 진행하였다. 먼저, 트래픽량이 높은 환경과 낮은 환경에 서의 단일 노드를 위한 실험을 수행하고, 이러한 단일 노드에서 관찰되는 에너지 효율과 지연시간을 나타내어 이를 분석하였다. 그리고, 두 번째로 멀티 홉 환경에서 트래픽량을 변화시키면서 네트워크 내의 모든 노드의 평균 에너지 효율과 수신 성공률, 종단간 지연시간을 분석하였다.
모든 실험에서 사용되는 파라미터는 센서 네트워크 에서 널리 사용되는 CC1100[3] 칩셋의 data sheet를 참 조하여 표 2와 같이 적용하였다.
parameter value unit
Power consumption
Rx 49.2
mW
Tx 50.7
Sleep 0.12
Maximum transmission unit 128 byte
Initial value of γ 90 num
Synchronization period 10 sec
Data bit rate 250 Kbit/s
Data length 128 byte
Duty cycle period 1 sec
Initial wakeup period 0.2 sec
Simulation time in always-idle model 10 sec
표 2. 시뮬레이션을 위한 파라미터 적용
Table 2. The simulation parameters.
(a) The always-busy model
(b) The always-idle model
그림 3. 실험 및 성능평가를 위한 두 가지 실험모델 Fig. 3. Two traffic models for evaluations.
2. 단일 홉 환경에서의 실험 결과
본 실험은 단일 홉 환경에서의 임의의 노드에 대한 결과를 관찰하기 위하여 수행되었으며, 이를 위하여 그 림 3과 같이 트래픽이 높은 환경과 낮은 환경의 두 가 지 환경모델을 가정하였다. 그림 3에서 나타나듯이, 모 든 실험은 N개의 송신노드와 하나의 수신노드로 구성 된 환경에서 진행된다. 그림 3(a)는 높은 트래픽 환경을 나타내는 모델을 의미하며, 모든 송신노드는 동일한 길 이를 갖는 k개의 데이터를 송신한다. 또한 그림 3(b)은 낮은 트래픽 환경을 나타내는 모델을 의미하며, 이때 모든 송신노드는 어떠한 데이터도 송신하지 않는다. 본 장에서는 그림 3(a)와 그림 3(b)에서 나타낸 실험 모델 을 각각 always-busy 모델과 always-idle 모델이라고 표현한다. 또한 본 실험에서의 모든 노드는 다른 모든 노드에게 간섭을 발생시킬 수 있다.
본 실험에서는 비교 분석을 위하여 기존 동기식과 비 동기식 MAC의 성능을 나타내고, 이 두 가지의 MAC을 활용하여 본 논문에서 제안하는 가변 Wakeup Period 방식을 각각 적용하여 결과를 나타내었다. 우선 always-busy 모델과 always-idle 모델에서의 동기식 MAC은 각각 syn,mb 와 syn,mi 로 표현하였으며, 이 때의 가변 Wakeup Period 방식을 적용한 경우는 각각 syn_a,mb 와 syn_a.mi 로 표현하였다. 또한 비동기식
그림 4. always-busy 모델에서 k변화에 따른 전체 노드 의 에너지 소모량
Fig. 4. The average energy consumption in always-busy model according to the variation of k.
그림 5. always-idle 모델에서 k변화에 따른 전체 노드 의 에너지 소모량
Fig. 5. The average energy consumption in always-idle model according to the variation of k.
그림 6. always-busy 모델에서 k변화에 따른 전체 트래 픽의 전송 지연시간
Fig. 6. The time for delivering all traffics in always-busy model according to the variation of k.
MAC은 asyn,mb 와 asyn,mi 로 나타내고, 가변 Wakeup Period 방식을 적용한 경우 역시 asyn_a,mb 와 asyn_a,mi 로 나타내었다. 마지막으로 기존 동기식 과 비동기식 MAC 프로토콜은 각각 SMAC과 XMAC 을 사용하였다.
그림 4, 5, 6은 그림 3에서 나타난 각 실험모델을 통 하여 k값의 변화에 따른 실험 결과를 전체 에너지 소모 량과 전송 완료까지의 지연시간 측면에서 나타내었다.
먼저 always-busy 모델을 위하여, 본 실험에서는 N값 을 5로 설정하여 5개의 송신 노드가 단일 수신 노드에 게 지속적으로 동일한 크기의 데이터를 송신하도록 환 경을 구성하였다. 또한 그림 4, 6에서 나타난 실험 결과 는 주어진 k개의 데이터가 모두 송신 완료될 때까지 실 험을 진행한 후의 결과를 나타내며, 그림 5에서는 always-idle 모델 특성상 송신 데이터가 없기 때문에 표 2에서 나타낸 바와 같이 10초의 실험을 진행한 후의 결과를 나타내었다.
그럼 4에서 알 수 있듯이, always-busy 모델에서의 기존 동기식 SMAC에서는 트래픽량이 증가함에 따라 전체 노드의 에너지 소모량이 비례적으로 증가함을 알 수 있다. 또한 비동기식 MAC인 XMAC 역시 증가폭은 높지만 비례적으로 증가함을 알 수 있다. 일정하게 데 이터가 주기적으로 발생하는 always-busy 모델에서는, 비동기식 MAC이 주기적으로 수행하는 Preamble Sampling으로 인하여 동기식보다 비교적 높은 에너지 소모량이 발생한다는 사실을 알 수 있다.
하지만, 본 논문에서 제안하는 가변 Wakeup Period 방식을 적용할 경우, 동기식과 비동기식 MAC 모두 에 너지 소모가 현저히 낮아지는 결과를 관찰할 수 있다.
always-busy 모델에서는 N개의 노드가 모두 데이터를 전송하기 때문에, CCA Sampling을 기반으로 BHC를 관리하는 가변 Wakeup Period 방식에서는 수신 노드의 Wakeup 구간이 점차적으로 증가하게 된다. 물론 증가 된 Wakeup 구간은 일시적으로 에너지 효율이 낮아지 게 되지만, 증가된 Wakeup 구간은 수신 성공률을 향상 시키기 때문에 트래픽이 증가할수록 재전송수를 줄이게 되며, 결국 모든 데이터의 전송이 완료되는 시점까지의 시간을 줄여 에너지 효율을 크게 향상시킨다.
그림 5는 always-idle 모델에서 전체 노드의 에너지 소모량을 나타내었다. 이 모델에서도 가변 Wakeup Period 방식이 기존 동기식과 비동기식 MAC 대비 높
은 에너지 효율을 보이는데, 이 경우 가변 Wakeup Period 방식은 지속적으로 Wakeup 구간을 줄이기 때문 에 전체 에너지 소모량을 큰 폭으로 줄일 수 있다.
DSMAC은 기본적으로 SMAC 기반의 방식으로서, 본 모델에서는 송신 노드의 Queue에 아무 데이터가 적재 되지 않기 때문에 기존 SMAC과 동일한 에너지 소모량 을 나타내었다.
그림 6은 그림 4와 동일한 실험에서 관찰된 결과로 서, N개의 노드가 k개의 데이터를 모두 전송 완료할 때 까지의 시간을 나타낸다. 이 결과에서는 동기식 MAC 만을 나타내었는데, always-busy 모델에서의 동기식과 비동기식의 차이가 크지 않기 때문에 기존 동기식 MAC 방식과 가변 Wakeup Period 방식만을 비교하여 나타내었다.
그림 4와 6에서 UMAC과 DSMAC 역시 기존 동기 식과 비동기식 방식에 비하여 유리한 결과를 나타내었 지만, 동기식 MAC을 기초로 하는 UMAC과 DSMAC 은 송신 노드에서의 Queue 상태만을 기준으로 하기 때 문에 성능 향상에 제한이 있으며, 따라서 트래픽 기반 의 가변 Wakeup Period 방식에서 더욱 효율적인 결과 를 관찰할 수 있다.
그림 7, 8, 9는 그림 4와 동일한 환경에서 노드 수 N 을 변경시키면서 동일한 형태의 실험을 진행하여 획득 한 결과를 나타내었다. 이 실험에서는 always-busy 모 델에서의 모든 송신 노드에게 발생시키는 k값을 50으로 설정하고, always-idle 모델에서는 그림 5와 동일하게 10초의 운영시간을 설정하였다.
그림 7과 9는 always-busy 모델에서 모든 송신노드 가 데이터 전송을 완료할 때까지의 전체 노드의 에너지 소모량과 전체 전송시간을 나타내었다. 그림 7에서 나 타난 비동기식 MAC은, 앞서 언급한 바와 같이 모든 데 이터 전송 시 Preamble Sampling을 수행하기 때문에 동기식 MAC 보다 에너지 소모가 높으며, SMAC을 기 초로 하는 DSMAC은 동기식 MAC과 동일한 성능을 보인다.
UMAC은 기존 동기식과 비동기식보다 높은 에너지 성능을 보이지만, 송신 노드의 Queue를 기반으로 하기 때문에 트래픽 환경을 적용하는 본 제안방식보다 에너 지 효율이 낮다. 또한 그림 9에서 나타나듯이, DSMAC 과 UMAC은 본 모델에서의 전체 데이터 전송시간 측 면에서 기존 동기식 MAC과 유사한 성능을 보였다. 반
그림 7. always-busy 모델에서 N변화에 따른 전체 노드 의 에너지 소모량
Fig. 7. The average energy consumption in always-busy model according to the variation of N.
그림 8. always-idle 모델에서 N변화에 따른 전체 노드 의 에너지 소모량
Fig. 8. The average energy consumption in always-idle model according to the variation of N.
그림 9. always-busy 모델에서 N변화에 따른 전체 트래 픽의 전송 지연시간
Fig. 9. The time for delivering all traffics in always-busy model according to the variation of N.
면 제안하는 방식은 그림 7과 같이 기존 동기식과 비동 기식 MAC 보두 에너지 성능을 크게 개선하였으며, 그 림 9에 나타난 바와 같이 모든 데이터 전송에 필요한 시간 역시 크게 줄였다.
그림 8에서는 always-idle 모델에서 전체 노드의 에 너지 소모량을 측정한 결과를 나타내었으며, 전반적으 로 노드 수에 비례적으로 에너지 소모량이 증가하지만, 제안하는 방식이 본 모델에서도 에너지 성능을 크게 개 선할 수 있다는 결과를 나타내었다.
그림 7, 8, 9에서 나타나는 가변 Wakeup Period 방식 의 에너지 성능과 전송에 필요한 시간은 기존 방식 대 비 크게 개선되었다는 사실을 관찰할 수 있는데, 모두 그림 4, 5, 6에서 서술한 바와 동일한 이유로 always-busy와 always-idle 모델 모두에서 성능향상을 보였다.
3. 멀티 홉 환경에서의 실험 결과
멀티 홉 환경에서는 그림 10과 같이 100개의 노드를 100미터 간격으로 정사각형 형태로 배치하고, 이에 따 른 노드당 평균 에너지 소모량과 평균 전송 성공률, 평 균 지연시간을 측정하였다. 모든 노드는 표 2와같이 파 라미터를 설정하였으며, 이에 따른 각 노드의 전송 거 리는 약 230미터 정도가 반영되었다. 본 실험에서는 그 림 10에서의 좌측 하단의 노드를 소스 노드로 선정하고 우측 상단의 노드를 목적지 노드로 선정하였다. 또한 멀티 홉 환경에 필요한 라우팅 알고리즘은 AODV를 사 용하였으며, 소스 노드에서 시작되는 트래픽량을 지속
그림 10. 멀티홉 환경에서 시뮬레이션을 위한 노드배치 Fig. 10. The simulation model for multi-hop environment.
그림 11. 멀티 홉 환경에서 평균 에너지 소모량 Fig. 11. The average energy consumption in multi-hop.
그림 12. 멀티 홉 환경에서 평균 전송 성공률 Fig. 12. The average PDR in multi-hop.
그림 13. 멀티 홉 환경에서 평균 end-to-end 지연시간 Fig. 13. The average end-to-end delivery time in
multi-hop.
적으로 가변화시키면서 이에 대한 결과를 관찰하였다.
그림 11, 12, 13은 트래픽량에 따른 평균 에너지 소모 량과 전송 성공률, end-to-end 지연시간을 나타낸 결과 이다. 모든 결과는 그림 10에서 나타난 바와 같이 실험 에 사용된 100개의 노드에 대한 평균값을 나타내었으 며, 트래픽을 위하여 사용된 모든 데이터는 128byte로 동일하게 설정되었다. 또한 모든 트래픽은 CBR (Constant Bit Rate) 형태로 발생시켰으며, 각 트래픽 당 실험 시간은 10,000초로 설정하였다. 멀티 홉 환경에 서는 단일 홉 환경과 달리 모든 노드는 자신과 2홉 거 리에 위치한 노드에게만 간섭을 발생시킬 수 있으며, 그 외의 노드에게는 간섭을 발생시킬 수 없다.
멀티 홉 환경에서도 제안하는 가변 Wakeup Period 방식은 기존 동기식과 비동기식 MAC의 에너지 효율과 전송 성공률을 크게 향상시켰고, 지연시간 역시 개선하 였음을 알 수 있다. 그림 11에서의 DSMAC은 앞 장에 서 언급한 바와 동일한 이유로 기존 동기식 MAC 프로 토콜과 비슷한 결과를 보였지만, UMAC은 낮은 트래픽 환경에서 Selective Listening을 수행하기 때문에 DSMAC과 기존 동기식 MAC 대비 다소 높은 에너지 성능을 보였다. 하지만 이들은 이웃 노드에 발생하는 트래픽량을 고려하지 않기 때문에, 제안하는 가변 Wakeup Period 방식의 에너지 성능보다 낮은 결과를 보였다.
제안하는 가변 Wakeup Period 방식은 낮은 트래픽 환경에서 불필요한 Wakeup 구간을 줄이기 때문에, 낮 은 트래픽 환경에서의 에너지 효율을 그림 11의 왼쪽 부분과 같이 향상시켰다. 또한 높은 트래픽 환경에서는 점차적으로 Wakeup 구간을 증가시켜, 그림 12와 같이 높은 트래픽 환경에서의 PDR (Packet Delivery Ratio) 을 향상시켰다. 이러한 증가된 Wakeup 구간은 동일한 환경에서의 end-to-end 지연시간 역시 감소시켰음을 그림 13에서 관찰할 수 있다.
V. 결 과
센서 네트워크 환경에서 사용되는 MAC 프로토콜은 기존 네트워크와 달리 에너지 효율이 매우 중요시되며, 이러한 관점에서 많은 WSN MAC 프로토콜이 Duty Cycle 방식을 도입하였다. 하지만 이웃노드에서 발생되 는 트래픽과 무관하게 고정적인 Wakeup 구간을 설정
저 자 소 개
이 재 호(정회원)-주저자 2005년 고려대학교 전자컴퓨터
공학과 석사 졸업.
2013년 고려대학교 전자전기 공학과 박사 졸업예정.
2011년 3월～2012년 12월 서일대학교 정보통신과 겸임교수.
<주관심분야 : WPAN, 센서네트워크, MANET, MAC, WBAN>
엄 두 섭(정회원)-교신저자 1987년 고려대학교 전자공학과
학사 졸업.
1989년 고려대학교 전자공학과 석사 졸업.
1999년 일본 오사카대학 통신공학과 박사 졸업.
1989년 2월～1999년 8월 한국전자통신연구소 연구원.
1999년 9월～2000년 8월 원광대학교 전임강사.
2000년 9월～현재 고려대학교 전기전자전파 공학부 교수.
<주관심분야 : 통신네트워크 설계 및 성능분석, 무선 ATM, IP 네트워크>
함으로 인하여 에너지 효율과 수신 성공률 측면에서 높 은 성능을 보이지 못한다.
본 논문에서는 채널환경에 따른 Wakeup 구간을 동 적으로 제어하는 가변 Wakeup Period를 제안하여, 다 양한 트래픽 환경에서의 에너지 효율과 수신 성공률을 향상시켰다. 또한 본 제안방식은 동기식과 비동기식 MAC에서 모두 수행 가능하도록 설계하여 기존 방식에 서 많은 변경을 하지 않아도 높은 성능을 얻을 수 있도 록 하였다.
하지만 외부 다른 매체로부터 채널간섭이 발생할 경 우, 본 제안방식에서는 Wakeup 구간이 증가되어 에너 지 효율이 낮아질 수 있으며, 이러한 문제는 본 제안방 식의 robustness를 크게 저하시킬 수 있다. 본 연구는 외부 채널간섭에 대한 효율적인 대처와 이에 대한 방안 을 위한 노력을 지속적으로 기울일 예정이다.
참 고 문 헌
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![Table 1. Power consumptions in each RF transceiver. [2,3]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dokinfo/5072437.560087/2.892.470.808.220.293/table-power-consumptions-rf-transceiver.webp)
