다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 지연시간의 제한과 같이 요구사항이 다양하므로 각 응용별로 구분되는 알고리즘이나 프로토콜 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 2단계 클러스터링(Two Phase Clustering : TPC) 방식을 이용하여 에너지 효율 데이터 수집을 제공하기 위한 새로운 알고리즘으로 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 제안한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 센서들에게 응용 환경의 특성과 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 지연시간에 대한 요구사항에 대하여 높은 적응성을 제공하여 네트워크의 생존기간을 늘리는 것이다. TPC 방식은 센서들이 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 구성하도록 한다. 직접 링크는 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 데 사용된다. 릴레이 링크는 사용자의 지연시간 제한에 따라 데이터를 포워딩하는데 사용되며 이를 이용하여 센서들이 에너지-절약효과를 갖는 릴레이를 사용할 기회가 증가하도록 멀티홉 경로를 구성할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 CD-DGS 방식이 사용자의 지연시간 제한 요구사항에 잘 적응하여 센서 네트워크의 분포 밀도가 높은 경우에 상당한 비율의 에너지 효율을 보이는 것을 시뮬레이션 결과로 증명한다.
Due to the application-specific nature of wireless sensor networks, the sensitivity to such a requirement as data reporting latency may vary depending on the type of applications, thus requiring application-specific algorithm and protocol design paradigms which help us to maximize energy conservation and thus the network lifetime. In this paper, we propose a novel delay-adaptive sensor scheduling scheme for energy-saving data gathering which is based on a two phase clustering (TPC). The ultimate goal is to extend the network lifetime by providing sensors with high adaptability to the application-dependent and time-varying delay requirements. The TPC requests sensors to construct two types of links: direct and relay links. The direct links are used for control and forwarding time critical sensed data. On the other hand, the relay links are used only for data forwarding based on the user delay constraints, thus allowing the sensors to opportunistically use the most energy-saving links and forming a multi-hop path. Simulation results demonstrate that cluster-based delay-adaptive data gathering strategy (CD-DGS) saves a significant amount of energy for dense sensor networks by adapting to the user delay constraints.
