사물인터넷(IoT) 분야에서 무선 센서 네트워크(WSN)는 주변 에너지를 포착하기 위한 에너지 하베스팅의 활용에 관해 지속적인 연구의 대상이 되어 왔으며, 센서의 에너지 한계를 극복하기 위해 이동식 충전기를 통한 무선 전력 전송(WPT) 방식도 연구되어 왔다. 또한 에너지 불균형을 완화하고 홉(hop)의 수를 줄이기 위해, 이동 싱크로서 자동차 또는 무인항공기(UAV)를 활용하는 전략들이 개발되었다. 본 연구의 주요 목적은, 상술한 방법들이 결합된 환경에서 핫스팟 노드의 에너지 소비를 줄이고 모든 센서로부터 획득하는 데이터의 양을 증가시킴으로써 네트워크 수명을 향상시키는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위해 제안된 방법은 UAV 및 센서 노드의 에너지를 고려하여 모든 노드에 대해 다수의 최소 깊이 트리(MDT)를 개발하는 것을 포함한다. 부모 노드는 자신의 에너지 고갈을 방지하고, 노드에서 감지된 데이터 및 그 자식 노드에서 감지된 데이터의 양을 적응적으로 제어함으로써 불균형 없이 데이터 전송이 이루어지도록 한다. 그 결과 핫스팟에서의 노드 에너지 고갈이 방지되고, 더 많은 감각(센싱) 데이터가 수집되며, 모든 노드로부터 균형 잡힌 데이터 수집이 달성된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 에너지 고갈 감소, 네트워크 연결성 증가, 싱크 노드에서 수집되는 데이터의 양 측면에서 다른 최신 기법들보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 방식은 기후 측정과 같은 실외 환경 데이터 수집 응용 분야에 적용될 예정이며, 데이터를 균일하게 수집하고 네트워크의 수명을 연장함으로써, 데이터를 효과적으로 수집하면서 네트워크 유지관리 비용을 절감할 수 있다.

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