차량 애드혹 네트워크에서 차량 자체 정보를 기반으로 한 클러스터링 기법

Abstract

차량 애드혹 네트워크 환경에서 브로드캐스트 메시지 전송을 위한 효율적인 기법으로 클러스터링 기법이 있다. 대부분의 클러스터링 기법들은 안정적인 클러스터 구성을 위해 차량들 간에 정보를 교환하거나 이동성 정보를 계산하는 오버헤드를 야기한다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해 차량의 절대 속도를 기반으로 클러스터를 구축하는 CF-IVC[1]가 제안되었으나, CF-IVC의 경우 도로 혼잡 상황이나 운전자의 운전 행태를 고려하지 않음으로써 클러스터를 비효율적으로 구성하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도로의 최고 제한 속도 및 도로 혼잡 상황을 고려한 차량 자체 정보 기반의 효율적인 클러스터 구축 기법을 제안한다. 제안 방식을 simple 플러딩 및 CF-IVC와 NS-2 시뮬레이션을 통해 비교함으로써 성능의 우수성을 입증한다. In the vehicular ad hoc network environment, the clustering mechanism is one of the efficient mechanisms to deliver broadcast messages. Most clustering mechanisms require message exchanges between vehicles to build stable clusters, which causes overhead. In order to reduce this overhead, CF-IVC [1] proposes the mechanism to construct clusters based on the vehicle speed. However, since CF-IVC does not consider the road traffic condition and the driver's behavior, it may result in inefficient clusters. Therefore, in this paper, we propose a mechanism to establish efficient clusters based on the vehicle local information with considering the road maximum speed limit and the road traffic condition. The performance of the proposed mechanism is validated by comparing with those of the simple flooding and CF-IVC through NS-2 simulations.