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A new qos routing algorithm based on self-organizing maps for wireless sensor networks

Posted on 2010.05.14 14:25
Filed Under WSN

 

* 이 글은 JakeWorld(www.jakeworld.net) 에서 작성되었습니다.
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본 논문은 QoS 를 측정하기 위해 AI 테크닉을 이용하는 알고리즘 SIR을 제안한다.

* NBF(Network backbone formation)
* SOM(self-organizing maps)


NBF는 멀티홉 아키텍쳐에서 모든 노드들이 BS 로 데이터를 전송하기 위해 경로를 가지는 것이 요구될 때 경로를 생성하는 알고리즘이다. 이 단계에서 경로를 생성하는 기준은 최소 홉, 최소 레이턴시, 최대 데이터 전송률, 최소 에러율 등이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 NBF 알고리즘으로 다익스트라 알고리즘을 수정하여 SIR 알고리즘을 기반으로 사용한다. SIR 알고리즘에서 모든 노드들 사이의 링크는 대칭성을 가지기 때문에 무향그래프로 표현되며, 모든 노드들은 최소 비용 경로를 통해 BS 로 데이터를 보낼 수 있다. 이 노드들 사이의 비용은 일반적으로 홉수와 함께 만들어 진다. 하지만 노드가 noisy 환경에 있는 시나리오를 고려한다면, 이 홉수만 기준으로 하는 비용의 신뢰성은 굉장히 떨어진다. noisy 환경에 있는 노드를 통해서 데이터를 전송할 경우 link failures, 전력 소비 증가, 데이터의 신뢰성 감소가 발생할 수 있기 때문이다. 즉 이 비용을 수정하여 noisy 환경을 피하는 다른 경로를 통해 전송되도록 해야한다.

전통적인 QoS 의 시각은 end-to-end delay, packet loss, delay variation, 처리량 같은 부분을 중점적으로 연구하고, WSN 에서 고려되어야 할 신뢰성, 가용성, 통신 보안, robustness 등은 무시되었다. 본 논문에서는 이러한 부분들을 고려해 QoS 를 적시성, 정밀성, 정학성 파라미터를 기반으로 정의하고 각 노드들은 ping 이라고 불리는 패킷을 전송하여 주변 노드들 사이의 평균적인 지연시간, 에러율, 듀티 사이클과 같은 링크 퀄리티 요소들을 획득할 수 있으며, 이러한 획득한 값을 통해 QoS 파라미터를 측정하게 된다. 이러한 호기득한 QoS 값을 사용하여 루트까지 거리를 계산하게 된다.

획득한 링크퀄리티 값을 이용하여 QoS 파라미터를 계산하는 것은 SOM에서 담당하게 된다. SOM은 AI 테크닉으로 자율적인 뉴런 네트워크를 형성하는 신경망의 한 기법이다. SOM 은 크게 두가지 단계로 나눠진다.

* Learning Phase
* Execution Phase


Learning Phase 에서는 SOM 에서 두번째 레이어의 뉴런들은 Learning 특권을 위해 서로간에 경쟁하고, 하나의 뉴런이 활성화 되는데 이것을 결정하기 위해 입력 벡터를 각 뉴런에 저장한 벡터와 비교한다. 현재 입력 벡터와 가장 닮은 뉴런이 우위를 차지한다. 우위를 차지한 뉴런의 가중치와 그 주변의 뉴런들의 가중치가 업데이트 되며, 이러한 입력 벡터의 샘플을 많이 입력하여 학습시킴으로서 SOM 맵을 생성하게 된다. 이 단계는 높은 계산 비용을 가지기 때문에 중앙 데이터 처리 유닛(eg,.컴퓨터) 에서 구현되어야 한다.

Execution Phase 의 알고리즘은 모든 뉴런(i,j) 는 입력 벡터와 자신이 가진 벡터 사이의 유사성을 계산하는 것이다. 가장 유사한 뉴런은 winning 뉴런으로 정의된다. 이 뉴런은 아웃풋 값을 유저에 의해 정의된 theta 함수를 통해 돌려준다. 즉, qos = theta(g) 이다.



Julio Barbancho, Carlos Leon F. Javier Molina, and Antonio Barbancho, "A new qos routing algorithmbased on self-organizing maps for wireless sensor networks," Telecommunication Systems, Vol. 36, No. 1-3, pp. 73-83, Nov 2007.

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