KIPS Transactions on Computer and Communication Systems (정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Load Balanced Clustering Model for Energy Efficient Packet Transmission in Wireless Sensor Networks

무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적 패킷 전송을 위한 부하 균형 클러스터링 모델

  • 이재희 (전남대학교 전산학과) ;
  • 김병기 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 강승호 (동신대학교 정보보안학과)
  • Received : 2015.10.01
  • Accepted : 2015.11.04
  • Published : 2015.12.31
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Abstract

The energy conservation is the most important subject for long run operation of the sensor nodes with limited power resources. Clustering is one of most energy efficient technique to grouped the sensor nodes into distinct cluster. But, in a cluster based WSN, CHs and gateways bear an extra work load to send the processed data to the sink. The inappropriate cluster formation may cause gateways overloaded and may increase latency in communication. In this paper, we propose a novel load balanced clustering model for improving energy efficiency and giving a guarantee of long network lifetime. We show the result of performance measurement experiments that designs using a branch and bound algorithm and a multi-start local search algorithm to compare with the existing load balanced clustering model.

제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.

Keywords

References

  1. K. Akkaya and M. Younis, "A survey on routing protocols for wireless sensor networks," Ad Hoc Networks, Vol.3, No.3, pp.325-349, 2005. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2003.09.010
  2. J. Yick, B. Mukherjee and D. Ghosal, "Wireless sensor network survey," Computer Networks, Vol.52, No.12, pp.2292-2330, 2008. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2008.04.002
  3. A. A. Abbasi and M. Younis, "A survey on clustering algorithms for wireless sensor networks," Computer Communications, Vol.30, No.14, pp.2826-2841, 2007. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2007.05.024
  4. G. Gupta and M. Younis, "Load-balanced clustering of wireless sensor networks," Communications, ICC'03. IEEE International Conference on, IEEE, pp.1848-1852. 2003.
  5. C. P. Low, C. Fang, J. M. Ng, and Y. H. Ang, "Efficient load-balanced clustering algorithms for wireless sensor networks," Computer Communications, Vol.31, No.4, pp.750-759, 2008. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2007.10.020
  6. P. Kuila and P. K. Jana, "Improved load balanced clustering algorithm for wireless sensor networks," Advanced Computing, Networking and Security, Springer Berlin Heidelberg, pp.399-404, 2012.
  7. J. H. Lee, B. K. Kim, and S. H. Kang, "Energy Effective Load Balanced Clustering Model for Wireless Sensor Networks," The 2015 Fall Conference of the KIPS, Vol.2, No.22, pp.379-382, 2015.
  8. W. B. Heinzelman, A. P. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, "An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks," Wireless Communications, IEEE Transactions on, Vol.1, Issue.4, pp.660-670, 2002. https://doi.org/10.1109/TWC.2002.804190
  9. S. Lindsey and C. S. Raghavendra, "PEGASIS: Power-efficient gathering in sensor information systems," Aerospace Conference Proceedings IEEE, Vol.3, pp.3-1125-3-1130, 2002.
  10. O. Younis and S. Fahmy, "HEED: a hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks," Mobile Computing, IEEE Transactions on, Vol.3, Issue.4, pp.366-379, 2004. https://doi.org/10.1109/TMC.2004.41
  11. A. Manjeshwar and D. P. Agrawal, "TEEN: a routing protocol for enhanced efficiency in wireless sensor networks," IEEE, pp.2009-2015, 2001.
  12. V. Loscri, G. Morabito, and S. Marano, "A two-levels hierarchy for low-energy adaptive clustering hierarchy (TL-LEACH)," IEEE Vehicular Technology Conference, pp.1809-1813, 2005.
  13. P. Kuila and P. K. Jana, "Energy efficient load-balanced clustering algorithm for wireless sensor networks," Procedia Technology, Vol.6, pp.771-777, 2012. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2012.10.093
  14. P. Kuila, S. K. Gupta, and P. K. Jana, "A novel evolutionary approach for load balanced clustering problem for wireless sensor networks," Swarm and Evolutionary Computation, Vol.12, pp.48-56, 2013. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2013.04.002
  15. J. Hromkovic, "Algorithmics for Hard Problems," 2nd ed., Springer, 2004.