거리 기반 적응형 LEACH 프로토콜

초록

본 논문은 기존 LEACH 프로토콜의 클러스터 헤드 선정 과정에 노드의 잔여 에너지와 베이스 스테이션(BS)과의 거리 정보를 반영한 개선 방안을 제시한다. 제안된 거리 기반 적응형 LEACH는 BS가 작업 영역 내부에 위치할 때 에너지 소모를 크게 감소시키고, 네트워크 안정 기간과 신뢰성을 향상시킨다. BS가 영역 외부에 있을 경우 기존 LEACH와 동일한 에너지 소비 특성을 보인다.

상세 분석

LEACH는 무선 센서 네트워크(WSN)에서 에너지 효율을 높이기 위해 무작위로 클러스터 헤드(CH)를 회전시키는 계층형 라우팅 프로토콜이다. 그러나 원본 LEACH는 각 라운드마다 CH를 선정할 때 노드의 현재 잔여 에너지를 고려하지 않으며, 베이스 스테이션(BS)과의 거리 차이에 따른 전송 에너지 차이를 반영하지 않는다. 이러한 한계는 특히 BS가 센서 필드 내부에 위치할 경우, 멀리 떨어진 노드가 과도한 전송 에너지를 소모하게 만들어 네트워크 수명을 단축시키는 원인이 된다.

본 논문은 두 가지 주요 개선점을 도입한다. 첫째, 각 라운드에서 모든 노드의 평균 잔여 에너지를 추정하는 수학적 모델을 구축하고, 이를 기반으로 CH 선정 확률을 동적으로 조정한다. 구체적으로, 노드 i의 CH 선정 확률 Pi는 기존 LEACH의 임계값 T(n)과 잔여 에너지 비율(Ei/Eavg)을 곱한 형태로 정의된다. 이를 통해 에너지가 풍부한 노드가 더 자주 CH 역할을 수행하게 하여 에너지 균형을 촉진한다.

둘째, BS와 각 노드 간의 유클리드 거리를 고려한 가중치를 도입한다. 거리 d_i가 클수록 전송에 필요한 전력은 d_i^2(또는 d_i^4) 비례로 증가하므로, 거리 기반 가중치 W_i = 1/(d_i^α) (α는 전파 손실 지수)를 확률식에 곱한다. 결과적으로 BS에 가까운 노드가 CH가 될 확률이 높아져, 전체 네트워크의 평균 전송 거리가 감소하고, 에너지 소모가 최소화된다.

시뮬레이션 설정은 100개의 동질 노드를 100 m × 100 m 영역에 배치하고, BS를 영역 내부(50,50)와 외부(150,150) 두 위치에서 실험한다. 에너지 모델은 전송 전력 E_tx = E_elec·k + ε_amp·k·d^α, 수신 전력 E_rx = E_elec·k 로 설정하였다. 결과는 다음과 같다. (1) BS가 내부에 있을 때, 제안된 프로토콜은 첫 번째 노드 사망 시점(안정 기간)이 기존 LEACH 대비 약 30 % 연장되며, 전체 네트워크 수명(첫 번째 노드가 완전 소진될 때까지)도 25 % 이상 증가한다. (2) 데이터 전송량(throughput) 역시 20 % 이상 향상되어, 네트워크 신뢰성이 높아진다. (3) BS가 외부에 위치한 경우, 거리 가중치가 거의 동일하게 적용되므로 에너지 소비 패턴이 LEACH와 거의 일치한다.

이러한 결과는 거리 기반 가중치와 잔여 에너지 기반 확률 조정이 상호 보완적으로 작용함을 보여준다. 특히, BS가 내부에 있을 때는 거리 차이가 크게 작용하므로, 제안된 적응형 메커니즘이 에너지 균형을 맞추는 데 효과적이다. 그러나 몇 가지 한계점도 존재한다. 첫째, 거리와 에너지 정보를 매 라운드마다 계산해야 하므로 제어 오버헤드가 증가한다. 둘째, 비동질 네트워크(노드마다 초기 에너지 차이가 큰 경우)에서는 현재 모델이 최적이 아닐 수 있다. 셋째, 이동형 BS 시나리오에서는 거리 가중치를 실시간으로 업데이트해야 하는 추가 복잡성이 발생한다. 향후 연구에서는 이러한 상황을 고려한 동적 파라미터 튜닝 및 머신러닝 기반 CH 선정 기법을 도입할 여지가 있다.