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IoT(Internet of Things)의 영향으로 무선 기기들이 폭발적으로 늘어나고 있는 가운데 무선망의 성능을 향상시키는 연구가 지속적으로 이어지고 있다. 예를 들어, IEEE 802.11 무선랜에서는 다양한 방법으로 무선망의 연결성과 함께 전송자원을 효율적으로 사용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다[1][2]. 하나의 AP(Access Point)를 중심으로 여러 개의 클라이언트가 association하여 동작하는 무선랜과 달리 수십에서 수백만에 이르는 대량의 센서 노드들로 구성되는 무선 센서 네트워크에서 각각의 센서 노드들을 연결하고 동시에 데이터를 전송하는 것은 상당히 어려운 일이다. 또한, 배터리를 기반으로 동작하는 무선 센서들의 에너지 효율적 전송은 센서망의 수명을 향상시킬 수 있는 주요한 지표가 된다. 본 연구에서는 2.4GHz 대역에서 동작하는 무선 센서 네트워크의 전송 효율을 향상시켜 에너지 효율적인 데이터 전송이 가능하도록 하는 방안을 제안한다.

IEEE 802.15.4에 기반한 무선 MAC 프로토콜을 사용하는 센서들은 그림 1과 같이 인접 기기 간 동시 전송으로 인한 패킷 충돌을 방지하기 위해 무선 채널 감지(CCA, Clear Channel Assessment)를 사용하여 다른 노드가 전송 중인지를 확인한 다음 채널에 다른 전송이 없다고 판단할 때 자신의 전송을 시작한다. 이와 비슷한 예로, IEEE 802.11을 사용하는 무선랜의 대표적인 MAC 프로토콜인 DCF(Distributed Coordination Function) 역시 동일한 이유로 전송 간 간섭과 충돌로 인한 전송 실패를 방지하기 위해서 동시전송을 허용하지 않는다. 그러나 무선랜에서 동시 전송된 패킷들도 전송순서와 상대적인 신호세기에 따라 수신이 성공할 수 있다는 연구결과는 동시전송을 최대한 활용하여 무선랜의 시스템 처리량을 증대시킬 수 있다는 근거를 마련해준다[3][4].

Fig. 1. 
IEEE 802.15.4 CCA

무선 랜카드는 자신이 목적지인 신호(Signal of interest)가 충분한 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)을 가지고 간섭신호(Interference signal) 보다 먼저 도착하거나 혹은 간섭신호의 프리앰블(Preamble) 시간 내에 도착하면 물리계층의 캡처 효과(Physical layer capture effect)를 통해 성공적인 전송이 가능하다[3]-[8]. 한편, 메시지인메시지(MIM, Message In Message)[9] 기능이 구현되어 있는 Qualcomm Atheros사의 칩셋[7]을 사용하는 무선 랜카드의 경우 진보된 프리앰블 탐지기술(Preamble detection)의 효과로 인해 의도한 신호가 충분히 큰 SINR값 (예, 10dB)을 가지는 경우 간섭 신호의 프리앰블 시간 이후에 도착해도 캡처가 될 수 있다(이를 MIM Capture Effect라고 한다). 그림 2는 앞서 설명한 물리계층의 캡처와 MIM 캡처의 차이를 보여주고 있다. [4]를 통해 MIM 캡처 가능한 임계값을 확인할 수 있다.

Fig. 2. 
PHY capture vs. MIM capture

본 논문에서는 향상된 프리앰블 감지 기법인 MIM을 통해 동시전송이 가능하게 했던 IEEE 802.11 무선랜에서의 기존연구[6][8]를 IEEE 802.15.4 프로토콜을 사용하는 무선 센서 네트워크에 접목하여 에너지 효율적인 데이터 전송이 가능하도록 하는 것을 목표로 한다.

무선 센서망의 성능 향상을 위해 제안된 최신 연구에서도 동시전송 측면에서 MIM 적용에 대한 논의를 하고 있으나 에너지 효율 측면에서의 접근은 찾아보기 힘들다[10][11]. 따라서, 본 연구에서 MIM을 IEEE 802.15.4에 적용할 경우 얻을 수 있는 에너지 소모 측면의 이득을 확인하기 위해 시스템 모델을 통한 분석을 진행하고 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 진행하는 것에 의미가 있다고 할 수 있다.

Python으로 구현한 모의실험 결과 MIM-aware 프리앰블을 구현한 무선 센서 노드들이 CCA 기간 동안 동시전송이 가능하여 기존 IEEE 802.15.4의 전송방식에 비해 약 30% 수준의 에너지 절감 효과를 보여줌을 확인하였다. 한편으로 데이터 전송 지연시간도 평균적으로 폴링(Polling) 시간의 절반 수준으로 줄어드는 것을 확인하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 802.11 무선랜의 MIM 프리앰블 기법을 무선 센서 네트워크에 적용하는 방법을 논한다. 3장에서는 에너지 효율에 대한 시스템 모델을 제시하고, 4장에서는 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가한다. 마지막으로 5장에서 결론을 맺는다.

본 장에서는 [12]을 기반으로 에너지 모델을 제시하고 분석한다. N개의 노드로 구성된 무선 센서 네트워크를 가정한다. 각각의 노드는 λ의 속도로 전송할 패킷을 생성한다. 라디오 상태는 5가지로 정의하고 {transmit, receive, listen, poll, sleep}, 각각의 상태에서 단위 시간당 소모한 에너지는 각각 P_tx, P_rx, P_listen, P_poll, P_sleep로 표기한다. 단 센서가 sleep 상태에서는 에너지를 극단적으로 적게 소모하므로 분석에서 제외한다. 각 라디오 상태에 머무른 시간만큼 에너지가 소모되므로 전송 상태(Transmit), 수신 상태(Receive), 그리고 폴링 상태에 머무르는 시간을 각각 T_tx, T_rx, T_poll 로 표기한다. 이 값들은 모두 1초에 대한 시간으로 정규화(Normalized)한다. 분석에 사용한 인자값들은 센서 노드 CC2420[13]의 그림 6의 Data sheet를 참고한다.

Fig. 6. 
CC2420 data sheet

하나의 센서 노드가 소모하는 평균적인 에너지는 아래의 식으로 표현된다.

다음으로 수신노드들의 폴링 주기를 T_p라고 하면 초당 채널 폴링 시간은 아래와 같이 표현된다.

센서 노드가 송신 상태에 있는 시간은 프리앰블 전송시간과 데이터 전송 시간의 합이므로 아래와 같이 구해진다.

각 노드의 폴링 주기가 단일 분포(Uniform distribution)를 따른다고 하면 수신자는 평균적으로 T_p/2 시간 동안 프리앰블을 받게 된다. 따라서 receive 상태에 머무르는 시간은 다음과 같다.

식 (2)-(4)를 식 (1)에 대입하면 에너지 소모 총량이 구해진다.

이 시뮬레이션에서는 N = 1000으로 고정하였고 패킷 사이즈에 따른 성능 변화를 보기 위해 50 또는 150 bytes 크기의 패킷을 전송하도록 설정하였다. 또한 생성주기를 변화시키면서 802.15.4 방식과 MIM 기능을 탑재한 기기의 에너지 소모량을 비교하였다. 공정한 비교를 위해 전체 전송한 패킷 개수 대비 소모한 에너지를 비교하였다. 왜냐하면 큐(Queue)에 항상 패킷이 있다고 가정하면 MIM 기능으로 인해 동시전송을 통한 더 많은 패킷 전송이 일어나고 에너지 소모가 늘어난 것으로 해석할 수 있기 때문이다. 이 시험을 위해 Python을 이용해 MIM 프리앰블 탐지기법을 구현하고 설정 값은 CC2420 [13]을 사용하였다.

시험 결과는 그림 7을 통해 확인할 수 있다. 패킷 생성 주기가 짧아지면 데이터를 더 많이 보내기 위해 에너지 소모량은 증가한다. 그러나 다른 전송이 있을 경우 다음 전송 주기까지 기다리는 802.15.4 방식에 비해 MIM 적용 센서 노드들은 다른 노드의 프리앰블 시간만큼만 기다리고 바로 전송하기 때문에 전송 대기로 인한 에너지 소모를 줄일 수 있다.

Fig. 7. 
Energy consumption comparison

하지만 동시전송은 수신 감도가 충분히 좋다고 판단할 때만 가능하기 때문에 항상 동시전송으로 인한 이득을 얻을 수는 없었다. 이를 감안하여도 전체적으로 30% 정도의 에너지 소모가 줄어든 것을 관찰할 수 있다.

다음으로 전송하는 데이터 크기가 50에서 150bytes로 늘린 경우에 대해서 설명한다. 데이터 사이즈가 150bytes로 커짐으로 인해 전송 파워를 더 많이 사용해야 하기 때문에 50bytes를 전송할 경우보다 전체적인 에너지 소모량은 더 많아졌음을 알 수 있다. 그러나 150bytes 사이즈를 보낼 때에는 50bytes를 보낼 때에 비해 수신 실패 비율이 조금 더 커져서 802.15.4 방식과 MIM 사이의 차이가 약 10% 정도 수준으로 줄어드는 것을 관찰할 수 있다. 실제 무선 센서 네트워크에서 전송하는 데이터 사이즈는 50 bytes 수준으로 예상되는 것을 감안하면 MIM을 적용할 경우 전체적으로 약 30% 수준의 에너지 소모를 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

본 논문에서는 IEEE 802.15.4 프레임에 진보된 프리앰블 감지 기술인 MIM을 적용하는 방법에 대해서 논하였다. MIM을 적용하면 동시전송 기회가 더 늘어나게 되고 CCA를 통해 Back-off 하는 동안의 에너지 소모를 막을 수 있다는 장점이 있다. Python으로 시험환경을 구현하고 상용 CC2420 칩셋의 설정값을 반영하여 시뮬레이션을 한 결과 MIM기능을 적용한 센서 노드들의 에너지 소모량이 기존 802.15.4 방식에 비해서 30% 수준으로 감소하는 것을 확인할 수 있다.