• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.101-103
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• 2012

센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.319-321
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• 2011

무선 센서 네트워크에서 노드는 배터리로 동작하고 충전이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 따라서 에너지 효율적인 통신 프로토콜 방법으로 클러스터링을 사용한다. 그리고 에너지 소비 패턴을 균일하게 하기 위해 re-클러스터링을 한다. 클러스터링을 하는 동안 sensing 데이터를 전송하지 못하고 cluster 를 구성하기 위한 메시지 들을 주고받기 때문에 에너지를 소비하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 re-클러스터링을 주기적으로 하지 않고 필요할 때만 하는 on-demand 방식의 클러스터링 기법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.445-447
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• 2005

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 센서 노드들로 구성된다. 한번 배치된 센서 노드들은 유지보수 및 새로운 에너지의 공급이 어렵다. 따라서 각 노드가 가지는 제한된 에너지를 얼마나 효율적으로 사용하느냐가 무선 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 에너지 효율성 향상을 위해 연구된 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy), LEACH-C(LEACH-Centralized), BCDCP(Base-station Controlled Dynamic Clustering Protocol)와 같은 클러스터링 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들을 설명하고 그 문제점을 살펴본다. 그리고 그 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 센서 필드의 노드와 싱크와의 거리를 고려한 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 클러스터링 기법에서 각 노드는 클러스터를 형성할 때 기존 방식에 비해 적은 역할을 수행함으로써 자신의 에너지를 보존할 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.4
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• pp.51-58
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• 2010

In this paper, we introduce various attempts to transmit sensor data efficiently for design of a water quality monitoring system under the USN environment. The representative methods are the sensor management on a sensor node and the clustering on a sink node. The sensor management includes controls of sensing intervals, data accumulations, and data transmissions. And the clustering is one of efficient data compression methods using data mining technology. From the experimental results we confirmed that the proposed transmission method using the sensor management and the clustering outperformed common transmission method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.881-884
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• 2008

수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.2
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• pp.139-148
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• 2008

Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Suppression, both temporal and spatial, provides opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm with suppression techniques. To guarantee independent communication among clusters, we allocate multiple channels based on sensor data. Also, we propose a spatio-temporal suppression technique to reduce the network traffic. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the site of data which have been collected in the base-station. As a result, our experimental results show that the size of data was reduced by $4{\sim}40%$, and whole network lifetime was prolonged by $20{\sim}30%$.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.4B
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• pp.258-268
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• 2012

Wireless Sensor Network(WSN) is constituted by low-cost and low-energy, So the most important issue is that the task of the sensor performs successfully by using less energy. In previous WSN, determination of the header and gathering sensor data solution by header give great affection to the performance of network. In this paper, we propose a Hybrid transmission method which considers the direction of data collections. In the proposed hybrid routing method, all of the sensors determine that transmission the data to the sink node directly or indirectly using the head node depend on the location of the head node in the cluster. The performance is compared with the LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) by experimental analysis. The results show that the preposed method can reduce the communication distance and energy consumption by avoiding the detour direction of transmission of the data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.29-30
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• 2009

센서 데이터의 마이닝 기술은 의사결정을 위한 통합정보 및 예측정보를 제공하는 USN 지능형 미들웨어의 주요 구성 요소이다. 본 논문에서는 수질 센서 데이터 마이닝 시스템을 개발하기위해 대표적인 데이터 마이닝 기법인 클러스터링의 적용 모델을 소개한다. 적용 모델의 클러스터링을 통해 중간노드에서의 데이터 이상치 검출과 호스트에서의 시간대별 데이터 변화 검출이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.301-304
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• 2009

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.1
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• pp.84-95
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• 2008

Wireless sensor networks have recently emerged as a platform for several applications. By deploying wireless sensor nodes and constructing a sensor network, we can remotely obtain information about the behavior, conditions, and positions of objects in a region. Since sensor nodes operate on batteries, energy-efficient mechanisms for gathering sensor data are indispensable to prolong the lifetime of a sensor network as long as possible. In this paper, we propose a novel clustering algorithm that distributes the energy consumption of a cluster head. First, we analyze the energy consumption if cluster heads and divide each cluster into a collection layer and a transmission layer according to their roles. Then, we elect a cluster head for each layer to distribute the energy consumption of single cluster head. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing clustering algorithm in terms of the lifetime of the sensor network. As a result, our experimental results show that the proposed clustering algorithm achieves about $10%{\sim}40%$ performance improvements over the existing clustering algorithms.