Bayesian Estimation of System Effectiveness in Energy Saving for MAC Protocols of Wireless Sensor Networks

Abstract

무선 센서 네트워크 (WSN)는 네트워크 기술, 통신기술, 멀티미디어 기술, 유비쿼터스 기술, 임베디드 소프트웨어 시스템 기술 등과 같은 주요 정보기술과 통신기술의 핵심 역할을 수행하게 되었다. 수백에서 수천의 무선 센서 네트워크 노드들은 대게 험악한 물리적 및 자연적 환경에 배치되고 제한된 배터리 파워에 의존하여 동작한다. 또한 유비쿼터스 시대를 맞이하여 센서 노드들은 환경 및 생태 모니터링, 목표물 추적, 헬스 캐어, 화재 감지, 교통관리, 홈 오토메이션 등에서 탐지, 추적 및 제어를 중심으로 광범위하게 활용되고 있다. MAC (Medium Access Control)은 수 많은 노드들이 공유하고 있는 통신매체를 액세스하는 환경에서 채널의 액세스를 동기화한다. MAC 계층의 주요역할은 더 나은 네트워크 전력효율성을 만드는데 있다. 센서 노드의 에너지 소비를 줄이기 위한 많은 연구들은 저전력 센서 디바이스의 설계 및 구현에 노력을 기울이고 있다. 또한 근본적인 하드웨어적 한계 때문에 에너지 효율성은 적절한 MAC 프로토콜 및 라우팅 기법을 통해서도 성취될 수 있다. 최근 컴퓨터 네트워크 시스템에서 베이지안 접근 (Bayesian Approach)을 통하여 무선센서 네트워크에서 정보 추정과 네트워크 시스템의 평가를 수행하는 베이지안 기법에 많은 관심을 갖고 있다. 베이지안 네트워크 기법은 불확실한 상황하에서 정보 해석과 의사결정을 수행하는 효과적인 도구를 제공한다. 본 논문에서는 WSN을 위한 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 하는 S-MAC, T-MAC, B-MAC, DS-MAC, 그리고 D-MAC과 같은 에너지 효율적인 CSMA 경쟁기반 MAC 프로토콜들 아래 에너지 절약을 위한 시스템 효용성, 에너지 소비에 대한 표시기 및 측정 가능한 파라 메타들, 센서 노드들 (Sensor Nodes)로부터 활성 및 수면시간들 (active/sleep times)의 표본 추출을 고려하여 WSN에서의 관찰된 활성 및 수면시간들의 데이터를 기반으로 하는 시스템 에너지 절약 효용성을 위한 통계적 모델들을 개발 한다. 이에 따라서, WSN에서 에너지 효율적인 경쟁기반 MAC 프로토콜들에서 관찰한 시간 프레임상의 활성 및 수면시간들의 파라 메타들에 대한 사전 지식들로서 비정보 사전정보 (Non-informative prior) 및 공액 사전정보 (Conjugate prior) 들을 활용하여 WSN 시스템 에너지 절약 효용성에 대한 베이지안 통계 추정 모델과 베이즈 추정량을 제안하였다. 또한 제안된 WSN의 에너지 절약에서의 시스템 효용성에 대한 베이지안 추정 모델의 case study를 수행하고, 제안된 베이즈 추정량의 성능을 평가하고 비교하였다.

The wireless sensor network (WSN) has been at the crossroads of some major information and communication technologies such as network technology, communication technology, multimedia technology, ubiquitous technology, embedded software system technology, and so on. The WSN nodes operate on battery power which is often deployed in a rough physical environment as some networks many consists of hundreds to thousands of nodes. Medium Access Control (MAC) synchronizes the channel access in an environment where numerous nodes access a shared communication medium. In order to reduce energy consumption at sensor nodes, significant researches have been carried out on the design of low-power sensor devices. But due to fundamental hardware limitations, energy efficiency can only be achieved through the design of energy efficient communication protocols such as the sensor MAC (S-MAC), Timeout MAC (T-MAC), Berkeley MAC (B-MAC), Dynamic Sensor MAC (DS-MAC), Dynamic MAC (D-MAC) and so on. Recently Bayesian data analysis methods for modeling informative estimation and evaluation of network systems which is called Bayesian networks have become increasingly and rapidly important in the WSN. The Bayesian networks methods provide an efficient tool for performing information fusion and decision making under conditions of uncertainty. In this paper, we propose statistical models for observed active and sleep times data based on time frames of sensor nodes under the selected energy efficient CSMA contention-based MAC protocols such as S-MAC, T-MAC, B-MAC, DS-MAC, and D-MAC in consideration of (1) the system effectiveness in energy saving, (2) indicators of energy consumption, (3) measurable parameters concerning energy consumption, and (4) collecting active and sleep times data from sensor nodes by sampling methods in a wireless sensor network. Accordingly, we propose Bayes estimators and Bayes maximum likelihood estimators for the system effectiveness in energy saving of the wireless sensor networks by use of the Bayesian method under the non-informative and conjugate prior information about means of active and sleep times based on time frames of sensor nodes in a wireless sensor network. And then, we conduct a case study on some Bayesian estimation models for the system energy saving effectiveness of the wireless sensor networks, and evaluate and compare the performance of proposed Bayesian estimates of the system effectiveness in energy saving of the wireless sensor network.