MANET(Mobile Ad-hoc Network) is a self-configuration network or wireless multi-hop network based on inference topology. The proposed ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control) algorithm for hierarchical cluster based MANET. The proposed ATICC algorithm is time interval control technique for node management considering the attribute of node and network traffic. ATICC could be made low the network traffic. Also it could be improving the network life time by using timing control method.
무선 센서 네트워크에서는 다른 네트워크보다 전력 공급이 큰 제약으로 작용하고 있는데, 본 논문에서는 클러스터를 기반으로 하는 프로토콜에서 클러스터를 구성하는 센서 노드의 밀도에 따라서 클러스터 헤더에게 데이터를 전송하는 노드 수를 조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 개념은 노드 밀도가 큰 클러스터에서는 클러스터 멤버 노드들의 라운드 당 데이터 전송 회 수를 줄임으로써 전송 에너지 소모를 줄일 수 있으며 네트워크 전체의 라이프 타임을 증가 시킬 수 있다.
Packet loss, jitter, and delay in the Internet are caused mainly by the shortage of network bandwidth. It is due to queuing and routing process in the intermediate nodes of the packet network. In the Internet whose bandwidth is changing very rapidly in time depending on the number of users and data traffic, controlling the peak transmission bit-rate of a VoIP. system depending on the channel condition could be very helpful for making use of the available network bandwidth. Adapting packet size to the channel condition can reduce packet loss to improve the speech quality. It has been shown in [1] that a VoIP system with an AMR speech codec provides better speech quality than VoIP systems with fixed rate speech codecs. With the adaptive codec mode assignment. algorithm proposed in [1], in this paper, we performed the voice transmission experiments using the wireless LAN through the real Internet environment. Experimental results are analyzed and discussed with our findings.
Sensor networks are usually composed of tens or thousands of tiny devices with limited resources. Because of their limited resources, many researchers have studied on the energy management in the WSNs(Wireless Sensor Networks), especially taking into account communications efficiency. For effective data transmission and sensor fault detection in sensor network environment, a new remote monitoring system based on PCA(Principle Component Analysis) and AANN(Auto Associative Neural Network) is proposed. PCA and AANN have emerged as a useful tool for data compression and identification of abnormal data. Proposed system can be effectively applied to sensor network working in LEA2C(Low Energy Adaptive Connectionist Clustering) routing algorithms. To verify its applicability, some simulation studies on the data obtained from real WSNs are executed.
무선 센서 네트워크는 센서 테크놀로지의 발전으로 인하여 급속히 개발되고 있으며, 여러 분야에서 다양하게 응용될 것으로 예측된다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 충족시키기 위해 여러 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 모든 센서 노드들이 센싱 데이터를 갖고 있다는 이상적인 상황을 가정하고 있다. 본 논문에서는 일부 센서 노드들만이 데이터를 갖고 있는 센서 네트워크 상에서 클러스터 헤드를 선정하는 센싱 인지 클러스터 선정 알고리즘을 LEACH-C 기반으로 설계 및 구현하였다. 또한 제안된 알고리즘을 여러 네트워크 상황에서 시뮬레이션하여 센싱 인지 기법이 가장 효율적인 네트워크 상황을 분석하였다. 시뮬레이션 결과에서 데이터를 센싱한 노드군(群)을 중심으로 클러스터 헤드를 선정하는 것이 가장 효율적임을 알 수 있었으며, 일부 센서들만이 데이터를 갖고 있는 경우에는 센싱 인지 개념을 클러스터 헤드 선정에 적용하는 것이 중요하다는 점을 보여주었다.
무선 센서 망에서 사용되는 정보 전송은 플러딩 기반의 간단한 라우팅 프로토콜을 사용할 수 있다. 하지만 재전송 오버헤드가 높아 데이터의 충돌율이 높고 에너지 소비가 높은 문제점이 있다. 본 논문에서는 싱크 노드부터 각 노드까지의 홉 수를 이용하여 이웃 노드간의 관계를 분석하고 각 노드의 메시지 전달 확률을 결정하는 홉 기반 가십 프로토콜 (Hop based Gossiping Protocol; HoGoP)을 제안한다. 각 노드는 수신된 메시지를 동일한 가십 확률로 전달하지 않고 응용 계층에서 요구된 평균 수신율과 홉 정보로 알게 된 부모 노드의 수를 이용하여 가십 확률을 결정한다. 따라서 망 토폴로지에 따라서 적응적으로 확률이 결정되어 플러딩 방식보다 낮은 메시지 재전송으로도 높은 메시지 수신율을 얻을 수 있다. 제안된 방식의 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하며 메시지 평균 수신율, 평균 전달율, 그리고 전송 효율 관점에서 기존 프로토콜과 비교 평가한다. 또한 응용에서 설정된 요구 수신율 관점에서 성능을 비교 분석한다.
센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터링 방식은 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌는 셋업과정으로 인한 에너지 소모가 크다. 셋업과정은 보안적용을 해야 할 경우 보안 키가 주기적으로 재 생성되는 등 클러스터 구성 이외에 추가적인 에너지 낭비가 발생한다. 본 논문은 최초에 구성된 클러스터 알고리즘과 이후 반복적으로 발생되는 클러스터 재셋업 알고리즘을 달리하는 하이브리드 방식을 제안한다. 재 셋업에서는 고정된 클러스터 내에서 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 이용하여 에너지 소모를 줄인다. 보안키 생성 및 적용으로 추가되는 에너지 소모는 클러스터가 지속적으로 고정되기 때문에 최초 클러스터 형성 때 사전 배포하는 방식으로 해결된다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 LEACH방식보다 평균 26.5%, HEED방식보다 평균 20% 적게 소모되는 것을 확인하였다.
오늘날 매우 복잡한 비디오와 방송 작동들 속에서, 방송사들은 확실히 방송중이나 온라인에서 멀티스크린 시청자들에게 높은 품질과 저지연을 방송하는데 거듭 어려움을 겪는다. 적응 비트율(ABR) 프로토콜들은 인터넷비디오가 다양한 멀티스크린 장치를 가능하게 해준다. 하지만 비디오 품질은 종종 중요하지 않고 오늘날 대형화면에 방송되고 가치 있는 선형 방송 컨텐츠에서는 받아들일 수 없다는 것이 입증될 것이다. ABR에서 미디어 정보 처리 기술은 서비스 제공자들이 제어를하고 집에 모든 스크린에 선형 비디오 서비스가 관리된 품질을 제공한다. 그리고 그것은 단일화된 IP 비디오 사회기반시설을 가진 큰 대형화면을 포함한다. 새로운 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)은 기부 컨텐츠, 가상 속에 온라인 출판 서비스, 집중 클라우드 사회기반시설의 절차를 수행하는 방송시설을 대한 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)을 기반으로하는 클라우드를 사용하도록 제안된 관리시스템을 가져다 준다.
Zhang, Jian;Tang, Jian;Wang, Zhonghui;Wang, Feng;Yu, Gang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1204-1227
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2020
The tradeoff between energy conservation and traffic balancing is a dilemma problem in Wireless Sensor Networks (WSNs). By analyzing the intrinsic relationship between cluster properties and long distance transmission energy consumption, we characterize three node sets of the cluster as a theoretical foundation to enhance high performance of WSNs, and propose optimal solutions by introducing rendezvous and Mobile Elements (MEs) to optimize energy consumption for prolonging the lifetime of WSNs. First, we exploit an approximate method based on the transmission distance from the different node to an ME to select suboptimal Rendezvous Point (RP) on the trajectory for ME to collect data. Then, we define data transmission routing sequence and model rendezvous planning for the cluster. In order to achieve optimization of energy consumption, we specifically apply the economic theory called Diminishing Marginal Utility Rule (DMUR) and create the utility function with regard to energy to develop an adaptive energy consumption optimization framework to achieve energy efficiency for data collection. At last, Rendezvous Transmission Algorithm (RTA) is proposed to better tradeoff between energy conservation and traffic balancing. Furthermore, via collaborations among multiple MEs, we design Two-Orbit Back-Propagation Algorithm (TOBPA) which concurrently handles load imbalance phenomenon to improve the efficiency of data collection. The simulation results show that our solutions can improve energy efficiency of the whole network and reduce the energy consumption of sensor nodes, which in turn prolong the lifetime of WSNs.
무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서로 구성되기 때문에 센서의 임무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각된다. 기존의 클러스터링 WSN에서는 헤드의 결정 및 헤드에 의한 데이터 수집과 전송 방안이 전체 네트워크의 성능에 큰 영향을 준다. 본 논문은 클러스터링 WSN에서 데이터 전송의 방향성을 고려한 하이브리드(Hybrid) 클러스터링 방법을 제안한다. 데이터의 효율적인 전송을 위해 모든 센서노드가 싱크로 데이터를 전송할 때 클러스터헤드를 거쳐 전송할 것인지 클러스터 헤드를 거치지 않고 싱크로 직접 전송할 것인지를 싱크, 헤드위치, 해당 센서노드의 위치에 따라 이원화 하는 하이브리드 라우팅 기법이다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 방식과 비교하여 데이터를 싱크에서 역방향으로 전송 하지 않음으로써 거리와 에너지소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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