무선 센서 네트워크에서 데이터 병합을 수행하는 센서노드는 자식 노드의 메시지를 기다리는 시간인 타임아웃을 스케줄링한다. 본 논문에서는 데이터 병합시 소모되는 전력을 최소화하고 데이터 정확도를 높이기 위해, 센서 네트워크에서 수집되는 데이터 패턴에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 타임아웃 스케줄링 기법은 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 메시지 대기시간이 짧아지고 센서 노드의 에너지 소모가 감소한다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 중요 이벤트 발생 확률이 높으므로 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과에서 제안 기법은 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 에너지 소모와 데이터 정확도 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
In wireless sensor networks, a sensor node with in-network aggregation adjusts the timeout which is a waiting time to receive messages from child nodes. This paper proposes a novel timeout scheduling scheme for data aggregation in wireless sensor networks, which adaptively configures its timeout according to changing data patterns in order to improve energy efficiency and data accuracy during data aggregation. The proposed scheme decreases the timeout when the temporal difference of collected data(data variation) from children is lower than a pre-defined threshold because there is no occurrence of critical events. Conversely, it increases the timeout when the data variation is higher than the pre-defined threshold in order to fulfill more accurate data aggregation. Extensive simulation reveals that the proposed scheme outperforms the cascading-based scheme in terms of energy consumption and data accuracy.
