KR101735369B1 - 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 - Google Patents

태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 Download PDF

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Abstract

태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 상기 무선 센서 네트워크의 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산하는 단계; 상기 잔여 에너지양에 따라, 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계; 및 상기 각 센서 노드에서 선택된 동작 모드에 따라, 데이터를 압축하여 전송하거나 압축하지 않고 전송하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 센서 네트워크의 에너지 최적화를 실현하여 정전시간(blackout time)을 증가시키지 않으면서 센서 네트워크의 종단 간 지연시간을 줄일 수 있다.

Description

태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치{ENERGY-AWARE SELECTIVE COMPRESSION METHOD FOR SOLAR-POWERED WIRELESS SENSOR NETWORKS, RECORDING MEDIUM AND DEVICE FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축 기법에 관한 것이다.
센서 네트워크는 군사, 의료, 재난감지, 생태계감지, 스마트 홈 등 여러 특정 어플리케이션에서 사용되고 있다. 이러한 센서 네트워크는 제약적인 하드웨어 자원을 가진 경량화된 노드로 구성되어 있다.
특히, 배터리의 제한된 에너지양으로 인한 네트워크의 짧은 생명주기를 극복하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구 중, 일부 연구에서는 제한적인 배터리 자원이 아닌 재충전 가능한 배터리 자원과 태양 전지판을 사용하여 짧은 네트워크의 생명주기 문제를 근본적으로 해결하고 있다. 특히, 에너지 수집형 노드의 에너지 자원 중 주기성, 예측 가능성, 높은 에너지 밀도 등의 이유로 태양 에너지 수집형 센서 네트워크가 많이 사용되고 있다.
한편, 센서 네트워크의 에너지 소비 중 많은 양이 라디오를 통한 데이터 전송에 사용되며, 따라서 센서 네트워크의 자원 최적화를 위한 연구 분야 중 하나로 데이터 압축이 있다. 데이터 압축을 통해 데이터 크기를 줄임으로써 라디오에 사용되는 에너지양을 줄일 수 있다.
압축은 데이터 크기의 감소와 압축에 사용되는 시간(지연시간) 사이의 이율배반적인 관계(trade-off)에 있는데, 센서 네트워크 어플리케이션의 특징에 따라 다르지만, 어느 정도의 지연을 허용한다면 압축을 통해 많은 에너지를 줄일 수 있다.
센서 네트워크 측면에서 일반적인 센서 노드는 배터리 기반이기 때문에 제한적인 하드웨어 자원을 가짐으로써 네트워크의 생명주기가 짧다. 이는 전체 네트워크의 성능에도 문제가 될 수 있기 때문에 이에 따른 문제의 해결이 요구된다. 한편, 태양 에너지 수집형 센서 노드는 에너지의 주기적인 수집과 수집 예측이 가능하다는 점, 그리고 센서 노드가 구동하기에 충분한 에너지를 가지고 있다는 점에서 일반적인 센서 노드의 한계를 보완하고 있다.
하지만, 낮 시간에 많은 에너지가 충전되어 발생하는 여분의 에너지를 충분히 활용하지 못하여 결국 사용하지 못하고 버려질 가능성이 크다. 즉, 에너지 최적화의 문제가 발생하게 된다.
데이터 압축의 측면에서 볼 때, 데이터를 압축함으로써 각 센서 노드에서 데이터 송수신에 필요한 에너지양이 감소함으로 인해 센서 네트워크 전체 에너지 소비가 감소하게 되지만, 데이터 압축을 위한 지연시간 증가 및 에너지 사용 등의 프로세싱 오버헤드가 존재한다는 문제점이 있다.
KR 1083153 B1 KR 0914654 B1 KR 2013-0095874 A
이에, 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로 본 발명의 목적은 에너지 최적화를 실현하는 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법을 수행하기 위한 장치를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 상기 무선 센서 네트워크의 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산하는 단계; 상기 잔여 에너지양에 따라, 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계; 및 상기 각 센서 노드에서 선택된 동작 모드에 따라, 데이터를 압축하여 전송하거나 압축하지 않고 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 잔여 에너지양에 따라 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계는, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인 경우, 비압축 모드를 선택하는 단계; 및 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 미만인 경우, 압축 모드를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값의 충격완화 구간 내에 있는 경우에는 상기 동작 모드를 유지하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 상기 배터리의 충전속도에 따라 각 센서 노드의 에너지 문턱값을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 각 센서 노드의 에너지 문턱값은 아래의 수학식에 의해 계산할 수 있고,
Figure 112015121902364-pat00001
여기서, P solar (i)는 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 수집률, P sys (i)는 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 소모율, C(i)는 i번째 노드(ni)의 전체 배터리 용량을 나타낸다.
본 발명의 실시예에서, 상기 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 소모율은 상기 각 센서 노드가 동작하는 동안의 에너지 소모량(P sys (i))을 기록(profiling)하여 도출하고, 상기 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 수집률(P solar (i))은 수집되는 에너지양을 기록하여 도출할 수 있다.
상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
상기한 본 발명의 또 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 장치는, 상기 무선 센서 네트워크의 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산하는 에너지 계산부; 상기 배터리의 충전속도에 따라, 각 센서 노드의 에너지 문턱값을 계산하는 문턱값 계산부; 상기 잔여 에너지양에 따라, 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택하는 모드 선택부; 및 상기 각 센서 노드에서 선택된 동작 모드에 따라, 데이터를 압축하여 전송하거나 압축하지 않고 전송하는 전송부를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 모드 선택부는, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인 경우, 비압축 모드를 선택하고, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 미만인 경우, 압축 모드를 선택할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 모드 선택부는, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값의 충격완화 구간 내에 있는 경우에는 상기 동작 모드를 유지할 수 있다.
이와 같은 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법(Energy-aware Selective Compression Scheme; EASCS)에 따르면, 에너지 최적화를 위해 배터리 에너지양에 따라 압축 모드(Compression Mode)와 비압축 모드(Latency Mode)를 선택적으로 사용한다. 비압축 모드는 데이터를 압축 없이 전송하므로 에너지 소비가 크지만, 종단 간 지연시간이 짧은 비압축 방법이며, 압축 모드는 데이터를 압축하여 전송하므로 종단 간 지연시간이 증가하지만, 에너지 소비가 적은 압축 방법이다.
이에 따라, 배터리 기반 센서 네트워크에서의 제약적인 하드웨어 자원(에너지양)의 한계를 지속적으로 충전이 가능한 태양 에너지와 데이터 압축이라는 두 가지 이점을 통하여 센서 네트워크의 정전시간(blackout time)을 증가시키지 않으면서 센서 네트워크의 종단 간 지연시간을 줄일 수 있다. 결과적으로 무선 센서 네트워크의 에너지 최적화를 실현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명에서 제안하는 에너지 모델과 시스템의 동작 모드 사이의 관계를 보여주는 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법의 알고리즘을 슈도 코드(pseudo code)로 보여주는 도면이다.
도 5는 도 4의 알고리즘에 정의된 기호를 설명하는 도면이다.
도 6은 5개 노드의 하루 동안의 시간별 수집 에너지양을 보여주는 그래프이다.
도 7은 본 발명에서 제안하는 압축 방법의 성능 평가를 위한 실험 환경을 나타내는 표이다.
도 8은 본 발명과 종래 기술의 노드 수에 따른 정전시간을 보여주는 그래프다.
도 9는 본 발명과 종래 기술의 노드 수에 따른 평균 종단 간 지연시간을 보여주는 그래프다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 장치의 블록도이다. 도 2는 본 발명에서 제안하는 에너지 모델과 시스템의 동작 모드 사이의 관계를 보여주는 개념도이다.
센서 네트워크에서 압축은 종단 간 지연시간과 에너지 사용량 사이의 이율배반적인 관계가 있다. 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축을 하면, 추가적인 지연시간과 에너지 소비가 발생하지만, 전송으로 인한 에너지 소모는 감소하게 된다. 일반적으로, 배터리 기반 센서 네트워크에서는 지연시간을 손해 보더라도 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해 압축을 널리 사용하고 있다. 한편, 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지 재생산이 이루어짐에 따라, 동작하는데 충분한 에너지양 이상의 에너지가 존재할 가능성이 있다.
본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 장치(10, 이하 장치)는 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크에서 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 에너지가 충분하지 않을 때, 에너지 소비를 줄이기 위해 압축을 사용하고, 에너지가 충분한 경우에는 종단 간 지연시간 감소를 위해 압축을 사용하지 않는다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 장치(10)는 에너지 계산부(110), 문턱값 계산부(130), 모드 선택부(150) 및 전송부(170)를 포함한다.
본 발명의 상기 장치(10)는 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축을 수행하기 위한 소프트웨어(어플리케이션)가 설치되어 실행될 수 있으며, 상기 에너지 계산부(110), 상기 문턱값 계산부(130), 상기 모드 선택부(150) 및 상기 전송부(170)의 구성은 상기 장치(10)에서 실행되는 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축을 수행하기 위한 소프트웨어에 의해 제어될 수 있다.
상기 장치(10)는 별도의 단말이거나 또는 단말의 일부 모듈일 수 있다. 또한, 상기 에너지 계산부(110), 상기 문턱값 계산부(130), 상기 모드 선택부(150) 및 상기 전송부(170)의 구성은 통합 모듈로 형성되거나, 하나 이상의 모듈로 이루어 질 수 있다. 그러나, 이와 반대로 각 구성은 별도의 모듈로 이루어질 수도 있다.
상기 장치(10)는 이동성을 갖거나 고정될 수 있다. 상기 장치(10)는, 단자(socket), 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 단말(terminal), 디바이스(device), 기구(apparatus), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
상기 장치(10)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.
상기 에너지 계산부(110)는 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산하고, 상기 문턱값 계산부(130)는 상기 배터리의 충전속도에 따라 각 센서 노드의 에너지 문턱값을 계산한다. 상기 모드 선택부(150)는 상기 잔여 에너지양에 따라 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택하고, 상기 전송부(170)는 상기 각 센서 노드에서 선택된 동작 모드에 따라, 데이터를 압축하여 전송하거나 압축하지 않고 전송한다.
도 2를 참조하면, 상기 모드 선택부(150)는, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인 경우, 비압축 모드를 선택하고, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 미만인 경우, 압축 모드를 선택할 수 있다. 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값의 충격완화 구간에 있는 경우에는 상기 동작 모드를 변경하지 않고 유지할 수 있다.
제안하는 에너지 적응형 선택적 압축 기법이 적용된 노드는, 도 2에 보여지는 바와 같이 잔여 에너지가 문턱값 이상일 때에 비압축 모드로 동작하고, 잔여 에너지가 문턱값 이하일 때는 압축 모드로 동작한다. 비압축 모드에서는 종단 간 지연시간 감소를 위해 에너지 소모가 크더라도 압축 없이 데이터를 전송한다. 반면, 압축 모드에서는, S-LZW 압축 알고리즘을 사용해 데이터를 압축한 후 전송하며, 따라서 에너지 소비는 감소하지만, 종단 간 지연시간은 증가하게 된다.
이와 같이, 여분 에너지양에 따라 위의 두 가지 모드를 동적으로 동작시킴으로써, 에너지와 지연시간 두 측면에서 효율적인 결과를 얻을 수 있다. 또한, 여분의 에너지를 사용하였기 때문에 정전시간은 증가하지 않는다.
각 구성의 구체적인 기능은 이하 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법에서 자세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법의 흐름도이다.
본 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 도 1의 장치(10)와 실질적으로 동일한 구성에서 진행될 수 있다. 따라서, 도 1의 장치(10)와 동일한 구성요소는 동일한 도면부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략한다.
또한, 본 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축을 수행하기 위한 소프트웨어(어플리케이션)에 의해 실행될 수 있다.
본 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 배터리의 여분 에너지의 문턱값(threshold)을 계산하며, 배터리의 잔여 에너지가 문턱값 이하라면 에너지 소모량 감소를 위해 압축을 한 뒤 데이터를 전달하고, 문턱값 이상이라면 충분한 에너지가 있다고 판단하여 지연시간 감소를 위해 압축 없이 데이터를 전달한다. 이러한 방법은 모든 노드에서 압축을 하는 방법과 비교할 때 센서 네트워크의 정전시간(blackout time)을 증가시키지 않으면서 센서 네트워크의 종단 시간을 줄일 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은, 각 센서 노드의 배터리의 에너지 소모량 및 수집되는 에너지양을 기록한다(단계 S10). 기록된 각 센서 노드의 배터리의 에너지 소모량 및 수집되는 에너지양은 추후 배터리의 잔여 에너지양과 에너지 문턱값을 계산하는데 사용된다.
데이터 전송이 필요한 경우, 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산한다(단계 S30).
상기 계산된 잔여 에너지양에 따라, 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택한다.
구체적으로, 상기 계산된 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인지 판단하여(단계 S51), 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인 경우, 비압축 모드를 선택하고(단계 S53), 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 미만인 경우, 압축 모드를 선택한다(단계 S55).
본 발명에서 제안하는 에너지 적응형 선택적 압축 방법이 적용된 노드는 도 2에 도시된 바와 같이, 잔여 에너지가 문턱값 이상일 때에 비압축 모드로 동작하고, 잔여에너지가 문턱값 미만일 때는 압축 모드로 동작한다.
비압축 모드에서는 종단 간 지연시간 감소를 위해 에너지 소모가 크더라도 압축 없이 데이터를 전송한다(단계 S73). 반면, 압축 모드에서는, S-LZW 압축 알고리즘을 사용해 데이터를 압축한 후 전송하며(단계 S75), 따라서 에너지 소비는 감소하지만, 종단 간 지연시간은 증가하게 된다.
이와 같이, 여분 에너지양에 따라 위의 두 가지 모드를 동적으로 동작시킴으로써, 에너지와 지연시간 두 측면에서 효율적인 결과를 얻을 수 있다. 또한, 여분의 에너지를 사용하였기 때문에 정전시간은 증가하지 않는다.
상기 두 동작 모드를 결정하는 에너지 문턱값은 미리 설정될 수 있으나, 본 발명의 일 실시예에 따라 상기 배터리의 충전속도에 따른 각 센서 노드의 에너지 문턱값을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
에너지 문턱값은 해당 노드의 에너지 소비율과 태양에너지 수집률, 배터리 잔량과 관련이 있다. 에너지 수집률은 태양 전지판의 종류, 위치, 날씨, 계절 등의 영향을 받고, 노드의 에너지 소모율은 데이터 센싱률과 전송률 그리고 듀티 사이클의 영향을 받는다. 그러나 이러한 요소들은 정확한 예측이 쉽지 않다.
본 발명에서는 이러한 각 요소의 정확한 예측이 필요 없는 간단하고 효율적인 에너지 모델을 사용한다. 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크의 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 수집률을 P solar (i), 평균 에너지 소모율을 P sys (i)라고 할 때, 노드(ni)가 동작하는 동안의 에너지 소모량을 기록(profiling)하여 P sys (i) 값을 구하고, 수집되는 에너지양의 기록을 기반으로 P solar (i)를 알아낼 수 있다(단계 S10).
노드(ni)에서 현재 사용 가능한 배터리 잔량을 E residual (i)라고 할 때, 그 노드(ni)에서 배터리가 완전히 충전될 때까지 기대되는 시간(T full )은 아래의 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112015121902364-pat00002
수학식 1에서 C(i)는 노드의 전체 배터리 용량을 나타낸다. 중요한 것은, P solar (i) > P sys (i)를 만족해야 배터리가 충전된다는 것이다. 이때, P solar (i)는 값 조절이 불가능하지만 P sys (i)는 노드(ni)의 듀티 사이클을 적당히 조절함으로써 원하는 값으로의 변경이 가능하므로, P sys (i)의 조절을 통하여 P solar (i) > P sys (i)를 만족할 수 있다.
또한, 태양 에너지는 날씨와 시간 등에 따라 충전량이 계속 변하여 정확한 수집 에너지양을 예측하기 어렵지만, 배터리 내의 남아있는 에너지의 양이 아래의 수학식 2의 조건을 만족한다면 현재 시각부터 배터리가 가득 채워지는 시각까지 정전시간은 0일 것이다.
[수학식 2]
Figure 112015121902364-pat00003
즉, 수학식 2를 만족하는 시스템은 최악의 상황에서도 다음 배터리가 완충되는 시간까지 정전시간 없이 동작하게 된다. 수학식 1과 수학식 2를 통해
Figure 112015121902364-pat00004
를 도출할 수 있다. 이는 배터리가 최소한
Figure 112015121902364-pat00005
이상의 에너지를 가지고 있다면, 그 시스템은 날씨 변화나 에너지 소비의 변화 등 어떠한 예상치 못한 상황이 발생한 경우라도 정상적으로 동작한다는 것을 의미한다. 본 발명에서는 이를 에너지 문턱값을 E threshold (i)라고 정의하며, 다음과 같은 수학식 3으로 나타낸다.
[수학식 3]
Figure 112015121902364-pat00006
만약 E residual (i) < E threshold (i)이 되면, 네트워크 정전시간의 가능성이 존재한다는 것이다. 그러므로, 노드(ni)는 에너지를 절약하기 위해 압축 모드에서 동작한다. 반대로, E residual (i) ≥ E threshold (i) 이 되면, 정상적인 동작에 필요한 에너지 외의 여분의 에너지가 존재한다는 것이고, 노드(ni)는 여분의 에너지를 지연시간 감소에 사용하기 위해 비압축 모드로 동작하게 된다.
주의할 것은 수학식 1이 P solar (i) > P sys (i)인 경우에만 성립한다는 것이다. 따라서, 이로부터 유도된 수학식 3도 같은 조건 P solar (i) > P sys (i)를 만족할 때 의미를 갖는다. 만약 P solar (i) < P sys (i)인 경우, E threshold (i)의 값이 배터리의 용량 C(i) 보다 크게 되는데, 배터리의 에너지 잔량 E residual (i)가 C(i) 보다 클 수 없으므로, 이 노드는 항상 압축 모드로 동작하게 된다.
이후 계속 시간이 흐르면, P sys (i)의 값이 점차 작아져서 P solar (i) > P sys (i)를 만족시킬 수 있고, 수학식 3과 E residual (i) 값을 통해 노드(ni)는 두 동작 모드를 선택할 수 있게 된다. 도 2는 본 발명에서 제안하는 에너지 모델과 시스템 동작 모드 사이의 관계를 보여준다.
도 4는 도 5에 정의된 기호를 통해 본 발명에서 제안하는 압축 방법을 슈도 코드(pseudo code)로 나타내었다. 이 코드에서, 배치된 노드(ni)는 초기 동작모드를 결정하기 위해 EASCS-Init(i)를 수행해야 한다. EASCS-Init(i)를 수행한 뒤, EASCS(i)가 호출되게 되는데, EASCS(i)는 도 4의 알고리즘 2(Algorithm 2)에서 나타낸 것과 같이 노드(ni)에서 주기적으로 수행된다.
한편, 노드의 모드 변경시 불필요하게 잦은 변경이 일어날 가능성이 있다. 예를 들어, 압축 모드에서 동작하는 노드(ni)가 있다고 가정할 때, E residual (i)가 E threshold (i)를 가까스로 넘어가려 할 때 노드(ni)의 모드를 비압축 모드로 바꾼다고 가정한다. 이때, 노드(ni)가 안정적으로 동작할 만큼 충분한 에너지를 가지지 않았기 때문에 E residual (i)는 금방 다시 문턱값 아래로 내려갈 가능성이 크다. 따라서, 짧은 시간 안에 노드 E residual (i)는 압축 모드로 바뀔 것이고, 이러한 변경이 반복해서 나타날 가능성이 있다.
이러한 모드의 잦은 변경은 시스템 안정성과 성능저하로 이어질 가능성이 높다. 따라서 본 발명에서는 도 2에서와 같이 일정 수준의 충격완화 레벨(Ψ)을 두어 잦은 모드 변경을 방지할 수 있다. 즉, 에너지 문턱값을 특정 값이 아닌 최저값과 최고값을 갖는 구간으로 설정하여, 노드(ni)의 잔여 에너지양이 에너지 문턱값의 충격완화 구간 내에 있는 경우에는 동작 모드를 변경하지 않고 현재 동작 모드를 유지할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에서 제안하는 압축 방법의 성능 평가를 위해 시뮬레이터를 활용하여, 압축 방법, 비압축 방법 및 본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법(EASCS)의 에너지 소비량과 지연시간을 측정하였다. 압축 방법은 모든 노드에서 압축하고, 비압축 방법은 모든 노드에서 압축을 하지 않는 방법이다.
본 발명에서 제안하는 방법은 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서 수행되므로 각 센서 노드들의 수집 에너지양이 결정되어야 한다. 이를 위해 한달간 측정된 에너지 수집량을 사용하였다. 도 6은 5개 노드의 하루 동안의 시간별 수집 에너지양을 보여주고 있다. 도 6에서 볼 수 있듯이 수집은 일출부터 일몰까지 수집되고, 하루 동안의 평균 에너지 수집량은 약 8.417 mAh이다.
센터 네트워크의 토플로지는 태양 에너지 기반 센서 노드로 구성하였고, 주요한 실험 환경은 도 7의 표와 같다.
정전시간의 실험은 주기적으로 수집되는 에너지와 데이터 송수신 에너지, 압축을 위한 프로세싱 에너지를 고려하여 실험하였고, 센서 네트워크 전체 노드의 정전시간을 계산하였다. 도 8은 노드 수에 따른 정전시간의 합을 나타낸다.
실험 결과에서 비압축 방법은 압축과 제안하는 방법에 비해 정전시간이 긴 것을 알 수 있고, 본 발명에서 제안하는 방법은 압축 방법과 비교할 때 정전시간 면에서 차이가 없음을 확인할 수 있다. 이는 본 발명에서 제안하는 본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법(EASCS)이 여분의 에너지를 활용함으로써 정전시간에 영향을 주지 않음을 증명한다. 또한, 각각의 노드에서도 비슷한 결과를 보이는데, 이는 본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법(EASCS)의 확장성을 보여주고 있다.
도 9는 노드 수에 따른 평균 종단 간 지연시간을 나타낸다. 종단 간 지연시간은 데이터양에 따른 데이터 전송속도와 압축할 때 발생하는 지연시간을 고려하여 실험하였다.
도 9를 참조하면, 압축 방법이 비압축 방법보다 종단 간 지연시간이 긴 것을 확인할 수 있고, 이는 압축을 위한 프로세싱에서 발생하는 지연시간에 기인한다. 압축 방법과 본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법(EASCS)을 비교해 보면, 본 발명이 압축 방법보다 종단 간 지연시간이 줄어든 것을 확인할 수 있고, 각각의 노드 밀도에서 비슷한 결과를 보이는 것을 알 수 있다.
상기 정전시간과 종단 간 지연시간 분석을 종합해 보면, 본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법(EASCS)은 정전시간 측면에서는 효과적인 압축 방법과 차이가 없음을 알 수 있고, 이는 효율적인 에너지의 활용을 의미한다. 또한, 종단 간 지연시간에서는 비압축 방법보다는 지연시간이 크지만, 압축 방법보다는 작은 것을 알 수 있다. 즉, 정전시간의 변화 없이 종단 간 지연시간의 성능을 향상시켰다.
태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지가 충전되기 때문에 배터리 기반의 에너지 사용 최소화와는 다르게 에너지 사용 최적화를 목표로 한다. 본 발명에 따른 에너지 적응형 선택적 압축 방법(EASCS)은 에너지 최적화를 위해 배터리 에너지양에 따라 압축 모드와 비압축 모드를 선택적으로 사용한다.
비압축 모드는 에너지 소비가 크지만, 종단 간 지연시간이 짧은 비압축 방법이며, 압축 모드는 종단 간 지연시간이 증가하지만, 에너지 소비가 적은 압축 방법이다. 이 두 모드의 선택적 사용으로 인해 정전시간의 증가를 최소화하면서 종단 간 지연시간을 감소시킬 수 있다.
이와 같은, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법은 어플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
센서 네트워크에서 압축은 종단 간 지연시간과 에너지 사용량 사이의 이율배반적인 관계가 있다. 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축을 하면, 추가적인 지연시간과 에너지 소비가 발생하지만, 전송으로 인한 에너지 소모는 감소하게 된다. 일반적으로, 배터리기반 센서 네트워크에서는 지연시간을 손해 보더라도 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해 압축을 널리 사용하고 있다. 한편, 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지 재생산이 이루어짐에 따라, 동작하는데 충분한 에너지양 이상의 에너지가 존재할 가능성이 있다.
본 발명에서는 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축 기법을 제안하여, 노드의 에너지가 충분하지 않을 때, 에너지 소비를 줄이기 위해 압축을 사용하고, 에너지가 충분한 경우에는 종단 간 지연시간 감소를 위해 압축을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통한 에너지와 지연시간의 성능평가를 통하여 제안하는 기법의 우수성을 증명한 바, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.
10: 에너지 적응형 선택적 압축 장치
110: 에너지 계산부
130: 문턱값 계산부
150: 모드 선택부
170: 전송부

Claims (10)

  1. 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법에 있어서,
    상기 무선 센서 네트워크의 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산하는 단계;
    상기 잔여 에너지양에 따라, 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계;
    상기 각 센서 노드에서 선택된 동작 모드에 따라, 데이터를 압축하여 전송하거나 압축하지 않고 전송하는 단계; 및
    상기 배터리의 충전속도에 따라 각 센서 노드의 에너지 문턱값을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 센서 노드의 에너지 문턱값은 잔여 에너지양을 계산하고자 하는 노드의 평균 에너지 수집률, 평균 에너지 소모율, 전체 배터리 용량에 따라 결정되는 것인, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 잔여 에너지양에 따라 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계는,
    상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인 경우, 비압축 모드를 선택하는 단계; 및
    상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 미만인 경우, 압축 모드를 선택하는 단계를 포함하는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값의 충격완화 구간 내에 있는 경우에는 상기 동작 모드를 유지하는 단계를 더 포함하는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 각 센서 노드의 에너지 문턱값은 아래의 수학식에 의해 계산하고,
    Figure 112017004242172-pat00007

    여기서, Psolar(i)는 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 수집률, Psys(i)는 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 소모율, C(i)는 i번째 노드(ni)의 전체 배터리 용량을 나타내는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 소모율은 상기 각 센서 노드가 동작하는 동안의 에너지 소모량(P sys (i))을 기록(profiling)하여 도출하고, 상기 i번째 노드(ni)의 평균 에너지 수집률(P solar (i))은 수집되는 에너지양을 기록하여 도출하는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법.
  7. 제1항 내지 제3항, 제5항 및 제6항 중 어느 하나의 항에 따른 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  8. 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 장치에 있어서,
    상기 무선 센서 네트워크의 각 센서 노드의 배터리의 잔여 에너지양을 계산하는 에너지 계산부;
    상기 배터리의 충전속도에 따라, 각 센서 노드의 에너지 문턱값을 계산하는 문턱값 계산부;
    상기 잔여 에너지양에 따라, 데이터를 압축하여 전송하는 압축 모드(Compression Mode) 및 데이터의 압축 없이 전송하는 비압축 모드(Latency Mode) 중 하나의 동작 모드를 선택하는 모드 선택부; 및
    상기 각 센서 노드에서 선택된 동작 모드에 따라, 데이터를 압축하여 전송하거나 압축하지 않고 전송하는 전송부를 포함하되,
    상기 센서 노드의 에너지 문턱값은 잔여 에너지양을 계산하고자 하는 노드의 평균 에너지 수집률, 평균 에너지 소모율, 전체 배터리 용량에 따라 결정되는 것인, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 모드 선택부는,
    상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 이상인 경우, 비압축 모드를 선택하고, 상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값 미만인 경우, 압축 모드를 선택하는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 장치.
  10. 제8항에 있어서, 상기 모드 선택부는,
    상기 잔여 에너지양이 에너지 문턱값의 충격완화 구간 내에 있는 경우에는 상기 동작 모드를 유지하는, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 선택적 압축 장치.
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