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Deadline-Aware Packet Routing Based on Charging Schedule in Electric Vehicular Networks

Deadline-Aware Packet Routing Based on Charging Schedule in Electric Vehicular Networks
Issue Date
대학원 컴퓨터공학과
이화여자대학교 대학원
통신 기술이 발전함에 따라, 통신시스템을 탑재한 차량(networked vehicles)이 동적 애플리케이션에 큰 기여를 할 것으로 주목되고 있다. 또한 스마트 도시 건설에 있어서 더욱 안전하고 편리한 이동을 위해 보안의 강도를 높일 수 있는 효율적인 교통 기반 시설을 구축하는 것은 필수 불가결한 일이다. 이를 위해 센서들을 곳곳에 배치시켜 환경을 지속적으로 모니터링하게 하며, 실제 상황에서 좀 더 안전하고 효율적인 인프라를 구축하기 위한 ITS (Intelligent Transportation System)을 도입하여야 한다. VANETs (Vehicular Ad Hoc Networks)은 ITS 애플리케이션에서 중요한 역할을 하는데, EVs (Electric Vehicles)는 이러한 ITS에서의 지능적인 기술을 가진 VANETs의 모바일 장치로 활용되고 있다. 또한 EVs는 스마트 도시에서 에너지의 효율성을 증가시키고 지속 가능한 환경을 구축하기 위하여 사용될 수 있는 매우 유망한 운송 수단으로 여겨진다. 그러나 EV는 탑재된 배터리 양의 제한으로 주행할 수 있는 범위가 한정된다는 점과 배터리를 충전할 수 있는 충전소의 제한이 있기에 이를 보완하기 위한 방법들이 요구되고 있다. 본 연구는 EVs가 자신의 길을 주행하는 동시에 패킷 운송의 역할을 수행할 때의 효율적인 충전 스케줄링 알고리즘과 이에 기반한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 전달하는 패킷의 전달 제한시간을 고려한 충전 스케줄링 문제를 이진 정수 계획 모형으로서 최적화 문제로 수립하였다. 또한 EVs를 도입한 패킷 전달에서 최소의 비용으로 효율적인 경로를 탐색해 데이터 전송을 하기 위한 라우팅 경로를 도출한다. 본 논문은 충전 스케줄링과 관련해서 욕심쟁이 충전 스케줄링 기법 (Greedy Charging Schedule)과 맞춤 충전 스케줄링 기법 (Adaptive Charging Schedule)을 제안한다. 또한 욕심쟁이 충전 스케줄링 기법을 기반으로한 EVNET 라우팅 프로토콜 (EVNET routing protocol)과 맞춤 스케줄링 알고리즘을 기반으로한 맞춤 EVNET 라우팅 프로토콜 (Adaptive EVNET routing protocol)을 제안한다. 성능 측정을 위한 네트워크 레벨에서의 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 충전 스케줄링 알고리즘과 라우팅 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 효율적인 라우팅 결과를 가짐을 acceptance ratio와 service waiting time을 통해 검증하였으며, 맞춤 스케줄링 알고리즘이 욕심쟁이 스케줄링에 비해 보다 service waiting time을 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.;With the advancement of communication and technology, the new trend of networked vehicles is receiving immense attention for contributing in dynamic applications. One of the visions in smart cities is to make a more secure and efficient transportation infrastructure to provide more safe and comfortable journey. Therefore, sensors are deployed all around for continuous monitoring of the environment and Intelligent Transportation System (ITS) is introduced to make more secure and efficient infrastructure with real-time road traffic scenario. Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) is playing a vital role in the applications of ITS. As an intelligent transport of ITS, Electric Vehicles (EVs) can be considered as mobile devices of VANETs for its enriched intelligence and technologies. Also, in the smart city, EVs can be the most promising transport for enhanced energy efficiency and improved environmental sustainability. However, a major concern with electric vehicles is their limited driving range for onboard battery charge with limited charging stations. The well-known approach, recharging the battery into the charging stations is averted the driving comfort for long servicing time. Various efficient charging scheduling algorithms have been proposed where their main focus is on stabilizing the load profile of the power grid and charging cost. The objective of this thesis is to propose an efficient charging schedule by incorporating EVs as packet carrier and its regular trajectory. Along with this, we aim to find out an energy efficient routing path by utilizing the EVs for delivering data packets from stationary nodes scattered over the network. We formulate the charging schedule problem into a binary integer program considering a packet deadline constraint. We also propose a routing protocol to forward data packets over a cost-effective route with the lowest packet transmission cost by fully exploiting EVs. For charging schedule, we propose two algorithms namely Greedy Charging Schedule and Adaptive Charging Schedule. We design two routing protocols: 1) EVNET routing protocol based on greedy scheduling and 2) Adaptive EVNET routing protocol based on adaptive scheduling algorithm. We validate our charging schedules in terms of acceptance ratio and service waiting time. Simulation results show that both charging scheduling and routing algorithms outperform a baseline algorithm in terms of scheduling efficiency and routing performance, while our adaptive schedule algorithm further reduces the service waiting time of EVs compared to greedy scheduling.
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