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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유성은
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 대구대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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IoT는 지능화된 사물들이 통신 기술을 사용해 모든 것이 연결되는 네트워크이다. 최근, IoT 디바이스들이 확산되어 처리 능력 및 메모리 그리고 에너지가 제한된 수천 개의 노드가 불안정한 링크로 연결된 LLN 환경으로 구성되는 경향이 있다. 이러한 LLN의 요구사항을 만족시키기 위해서 산업, 가정, 도시 환경을 고려하여 자원 제약적인 장치에 적합하도록 설계된 RPL이 표준화되었다. RPL의 주요 목적은 저전력 무선을 사용하는 배터리로 동작하는 다수의 임베디드 장치에 IPv6 연결을 제공하는 것이다.
RPL은 LLN에 적합하도록 설계되었지만, 간섭이 많은 환경에서 링크가 악화되고 부모 변경이 빈번하게 발생하는 노드를 부모 노드로 선택하는 문제가 있다. 이러한 불안정한 부모를 선택하면 잦은 부모 변경 및 패킷 손실이 발생하는 불안정한 네트워크가 형성된다. 특히, 부모 변경으로 인한 에너지 소모는 배터리를 사용하는 디바이스에 치명적인 요소이다.
본 논문에서는 기존 RPL의 불안정한 부모의 선택과 잦은 부모 변경으로 인한 에너지 소모를 해결하기 위해서 ADP-RPL (Adaptive RPL)을 제안한다. ADP-RPL은 Rank 증가 및 부모 변경 시간을 통해 불안정성을 계산한다. 계산된 불안정성은 DIO 메시지의 Rank 값에 반영하여 자식이 불안정한 부모를 선택하는 것을 회피하도록 한다. 그리고 기존 RPL의 MRHOF에서는 동일한 임계값을 사용함으로 Rank의 변화가 큰 하위 노드에서 부모 변경이 많이 발생한다. ADP-RPL는 잦은 부모 변경을 방지하여 에너지 효율성을 향상하기 위해서 주변 노드의 Rank에 비례한 적응적 임계값을 사용한다.
제안된 ADP-RPL는 Cooja 시뮬레이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 실제 응용을 가정하기 위해서는 CoAP 프로토콜의 사용으로 인한 혼잡한 네트워크를 구성하여 ADP-RPL을 검증하였다. 그 결과로 ADP-RPL에서 불안정성 및 적응적 임계값의 사용에 따른 전송 성공률과 에너지 효율성의 우수함을 보였다. 마지막으로 간섭이 많이 발생하는 실내 공간에서의 테스트베드를 통해 ADP-RPL이 전송 실패율과 부모 변경 횟수가 감소함을 확인하였다.
RPL은 LLN에 적합하도록 설계되었지만, 간섭이 많은 환경에서 링크가 악화되고 부모 변경이 빈번하게 발생하는 노드를 부모 노드로 선택하는 문제가 있다. 이러한 불안정한 부모를 선택하면 잦은 부모 변경 및 패킷 손실이 발생하는 불안정한 네트워크가 형성된다. 특히, 부모 변경으로 인한 에너지 소모는 배터리를 사용하는 디바이스에 치명적인 요소이다.
본 논문에서는 기존 RPL의 불안정한 부모의 선택과 잦은 부모 변경으로 인한 에너지 소모를 해결하기 위해서 ADP-RPL (Adaptive RPL)을 제안한다. ADP-RPL은 Rank 증가 및 부모 변경 시간을 통해 불안정성을 계산한다. 계산된 불안정성은 DIO 메시지의 Rank 값에 반영하여 자식이 불안정한 부모를 선택하는 것을 회피하도록 한다. 그리고 기존 RPL의 MRHOF에서는 동일한 임계값을 사용함으로 Rank의 변화가 큰 하위 노드에서 부모 변경이 많이 발생한다. ADP-RPL는 잦은 부모 변경을 방지하여 에너지 효율성을 향상하기 위해서 주변 노드의 Rank에 비례한 적응적 임계값을 사용한다.
제안된 ADP-RPL는 Cooja 시뮬레이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 실제 응용을 가정하기 위해서는 CoAP 프로토콜의 사용으로 인한 혼잡한 네트워크를 구성하여 ADP-RPL을 검증하였다. 그 결과로 ADP-RPL에서 불안정성 및 적응적 임계값의 사용에 따른 전송 성공률과 에너지 효율성의 우수함을 보였다. 마지막으로 간섭이 많이 발생하는 실내 공간에서의 테스트베드를 통해 ADP-RPL이 전송 실패율과 부모 변경 횟수가 감소함을 확인하였다.
목차
I. 서론 1II. 관련연구 41. RPL 42. 기존연구 7III. ADP-RPL 101. Instability 101) Rank의 증가를 통한 링크 악화 판단 112) 부모의 유지 시간을 고려한 링크 악화 판단 112. 적응적 Threshold 14IV. 구현 및 성능 평가 161. 시뮬레이터를 사용한 성능 평가 161) 구현 및 측정 방법 162) Collect View를 사용한 성능 평가 193) 혼잡한 전송 환경을 고려하기 위해 CoAP을 사용한 평가 282. 테스트베드에서 성능 평가 351) 디바이스 및 실험 환경 352) 결과 및 분석 37V. 결론 38참고문헌 39영문초록 44
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