Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.653-656
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2010
MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 노드들의 에너지가 제한적이기 때문에 에너지 효율적인 경로 설정이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 AOMDV(Ad-hoc On-demand Multipath Distance Vector)를 기반으로 노드의 에너지를 고려한 경로 설정과 유지 기법이 추가된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중경로 라우팅 프로토콜은 노드의 에너지 잔량을 고려하여 경로를 설정하기 때문에 에너지 고갈로 인한 경로 재설정 횟수를 줄일 수 있으며, 노드의 에너지 잔량 임계치를 설정하여 노드의 에너지 잔량이 임계치 이하가 되면 에러 패킷을 전송함으로서 경로 변경 및 재설정시 생기는 데이터의 손실과 전송지연을 줄일 수 있다.
We present a method for increasing network lifetime without link failure due to lack of battery capacity of nodes in wireless ad-hoc networks with low mobility. In general, a node with larger remaining battery capacity represents the one with lesser traffic load. Thus, a modified AODV routing protocol is proposed to determine a possible route by considering a remaining battery capacity of a node. Besides, the total energy consumption of all nodes increase rapidly due to the huge amount of control packets which should be flooded into the network. To reduce such control packets efficiently, a source node can store information about alternative routes to the destination node into its routing table. When a link failure happens, the source node should retrieve the route first with the largest amount of the total remaining battery capacity from its table entries before initiating the route rediscovery process. To do so, the possibility of generating unnecessary AODV control packets should be reduced. The method proposed in this paper increases the network lifetime by 40% at most compared with the legacy AODV and MMBCR.
To increase the lifetime of ad-hoc networks, a ratio of energy consumption for each node should be kept constant by equally distributing network traffic loads into all of the nodes. In this paper, we propose a modified AODV routing protocol to determine a possible route by considering a remaining battery capacity of a node and the degree of its usage. In addition, to reduce the amount of energy consumption during the path rediscovery process due to the huge amount of the AODV control messages the limited number of possible routes are stored into a routing table of a source node. When some links of a route fail, another possible path can be looked up in the table before the route discovery process should be initiated. We have tested our proposed method with a conventional AODV and a MMBCR method which is one of the power-efficient energy routing protocols based on the three performance metrics, i.e., the total remaining battery capacity, network lifetime and the ratio of data packets received by the destination node to compare their performance.
In ad hoc networks, the limited battery capacity of nodes affects a lifetime of network Recently, a large variety of power-aware routing protocols have been proposed to improve an energy efficiency of ad hoc networks. Existing power-aware routing protocols basically consider the residual battery capacity and transmission power of nodes in route discovery process. This paper proposes a new power-aware routing protocol, TDPR(Traffic load & lifetime Deviation based Power-aware Routing protocol), that does not only consider residual battery capacity and transmission power, but also the traffic load of nodes and deviation among the lifetimes of nodes. It helps to extend the entire lifetime of network and to achieve load balancing. Simulations using ns-2[14] show the performance of the proposed routing protocol in terms of the load balancing of the entire network, the consumed energy capacity of nodes, and an path's reliability TDPR has maximum 72% dead nodes less than AODV[4], and maximum 58% dead nodes less than PSR[9]. And TDPR consumes residual energy capacity maximum 29% less than AODV, maximum 15% less than PSR. Error messages are sent maximum 38% less than PSR, and maximum 41% less than AODV.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.6
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pp.111-116
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2009
LEACH is a important hierarchical protocol in wireless sensor network. In LEACH, the head is randomly selected for balanced energy consume. In LEACH-C, the node that has more energy than the average value is selected for the network life cycle. However, the round continues, the improved protocol is needed because the energy and network are changed. In this paper, LEACH, LEACH-C is not considered the energy consumed in the round because of wasted energy and reduce the time for presenting a new round time was set. And proposed the new algorithm using the energy threshold for the cluster head selection and the round time. In simulation, we show the improved performance compared to existing protocols.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.71-78
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2020
In the case of power generation using renewable energy, power production may not be smooth due to the influence of the weather. The energy storage system (ESS) is used to increase the efficiency of solar and wind power generation. ESS has been continuously fired due to a lack of battery protection systems, operation management, and control system, or careless installation, leading to very big casualties and economic losses. ESS stability and battery protection system operation management technology is indispensable. In this paper, we present a battery level calculation algorithm and a failure prediction algorithm for ESS optimization and stable operation. The proposed algorithm calculates the correct battery level by accumulating the current amount in real-time when the battery is charged and discharged, and calculates the battery failure by using the voltage imbalance between battery cells. The proposed algorithms can predict the exact battery level and failure required to operate the ESS optimally. Therefore, accurate status information on ESS battery can be measured and reliably monitored to prevent large accidents.
제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%클 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Dic)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.7
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pp.1561-1567
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2015
Nodes of Mobile ad-hoc network usually use the energy-limited battery. Balanced energy consumptionis important to maintain path's stability. In this paper, we focus on improving the stability of the routing path in mobile ad-hoc networks. For that purpose, we propose a new routing protocol to find the highest minimum node residual energy path among shortest paths. The largest path of minimum value of the remain energy has a longer life than other paths to improve the reliability to data-transmission. Using ns-3 simulator, we show that the proposed routing protocol can provide more long-life stable routing path than AODV and EA-AODV.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.797-802
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2020
Over the past few years, smart devices, including smartphones, have been continuously required by users based on portability. The performance is improving. Ubiquitous computing environment and sensor network are also improved. Due to various network connection technologies, mobile terminals are widely used. Smart terminals need technology to make energy monitoring more detailed for more stable operation during use. The smart terminal which is light in small size generates the power shortage problem due to the various multimedia task among the terminal operation. Various estimation hardwares have been developed to prevent such situation in advance and to operate stable terminals. However, the method and performance of estimating the remaining amount are not relatively good. In this paper, we propose a method for estimating the remaining amount of smart terminals. The Capacity Estimation of lithium ion cells for stable operation was estimated based on machine learning. Learning the characteristics of lithium ion cells in use, not the existing hardware estimation method, through a map learning algorithm using machine learning technique The optimized results are estimated and applied.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.11
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pp.1241-1248
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2014
An efficient battery usage of sensor nodes is main goal in a sensor network, which is the substructure of Internet of Things. Maximizing the battery usage of sensor nodes makes the lifetime of sensor network increase as well as the reliability of the network improved. The previous solutions to solve these problems are mainly focused on the cluster head selection based on the remaining energy. In this paper, we consider both the head selection and the replacement interval which is determined by a threshold that is based on the remaining energy, density of alive nodes, and location. Our simulation results show that the proposed scheme has outstanding contribution in terms of maximizing the life time of the network and balancing energy consumption of all nodes.
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