Abstract
Cluster sensor network is a sensor network where input nodes crowd densely around some nuclei. Steiner minimum tree is a tree connecting all input nodes with introducing some additional nodes called Steiner points. This paper proposes a mechanism for efficient construction of a cluster sensor network connecting all sensor nodes and base stations using connections between nodes in each belonged cluster and between every cluster, and using repetitive constructions of approximate Steiner minimum trees. In experiments, while taking 1170.5% percentages more time to build cluster sensor network than the method of Euclidian minimum spanning tree, the proposed mechanism whose time complexity is O($N^2$) could spend only 20.3 percentages more time for building 0.1% added length network in comparison with the method of Euclidian minimum spanning tree. The mechanism could curtail the built trees' average length by maximum 3.7 percentages and by average 1.9 percentages, compared with the average length of trees built by Euclidian minimum spanning tree method.
클러스터 센서 네트워크는 여러 개의 중심 노드 주위에 다른 입력 노드들이 밀집된 분포를 보이는 센서 네트워크이다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트들을 도입하여 모든 입력 노드들을 최소 비용으로 연결하는 트리이다. 본 논문에서는 센서 노드와 베이스 스테이션의 연결인 간선들을, 클러스터 내에서와 클러스터 사이에서 각각 생성하고, 이를 이용하여 근사 최소 스타이너 트리를 반복적으로 생성하여, 단축된 길이의 클러스터 센서 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 실행 시간 복잡도가 O($N^2$)인 제안된 방법으로 생성된 클러스터 센서 네트워크들은, 본 논문의 실험에서 유클리드 최소 신장 트리 방법의 네트워크들과 비교하여 생성 시간이 1170.5% 증가하였으나 최소치보다 0.1% 증가된 길이의 네트워크는 20.3%의 증가된 시간에 생성이 가능했다. 이 클러스터 센서 네트워크의 평균 길이는 유클리드 최소 신장 트리 방법과 비교하여 최대 3.7%, 평균 1.9% 감소되었다.