본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 mobile sink node의 최적의 경로를 설정 할 수 있는 방법인 AMSP(Adaptive Mobile Sink Path)를 제안한다. 기존의 논문들은 mobile sink node 이동시 random way point 방식을 사용하여 불필요한 데이터 전송으로 인한 에너지 소모를 야기했다. 또한, sink node의 이동이 random으로 이동하기 때문에 같은 지역을 중복으로 이동할 수 있는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 센서 노드가 설치되어진 필드의 크기에 따라 정적인 그리드를 생성하고 그리드 안에서 mobile sink node가 이동하는 최적의 경로를 설정하여 준다. 이 경로는 네트워크의 크기, 밀도에 따라 효율적인 경로 탐색을 위해 이동 경로를 변경하여 준다. 또한 각각의 노드가 mobile sink node의 주행 경로 및 속도를 인지하고 있음으로 데이터 전송에 대한 에너지 소모량을 감소시킬 수 있다. 이렇게 sink node의 위치를 예상할 수 있기 때문에 에너지의 추가적인 절약을 위해 일정 시간 동안 sleep상태로 두고 active와 교대하는 duty cycle을 사용한다. 이 기법을 사용하여 본 논문에서는 기존의 방법들인 TTDD나 CBPER에 비해 최대 80% 이상의 에너지 소모량을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a novel approach to optimize the movement of mobile sink node, called AMSP(Adaptive Mobile Sink Path) for mobile sensor network environments. Currently available studies usually suffer from unnecessary data transmission resulting from random way point approach. To address the problem, we propose a method which uses the Hilbert curve to create a path. The proposed method guarantees shorten transmission distance between the sink node and each sensor node by assigning orders of the curve according to sensor node density. Furthermore, The schedule of the sink node is informed to all of the sensing nodes so that the Duty Cycle helps the network be more energy efficient. In our experiments, the proposed method outperforms the existing works such as TTDD and CBPER by up to 80% in energy consumption.
