고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근시간을 최소화하는 것이 중 요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시 간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 SCI 기반 PC 클러스터 시스템을 위해서 네트워크 캐쉬를 활용하는 CC-NUMA 카드를 제안한다. CC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in 되는 형태이며 공유메모리 네트워크 캐쉬 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 네트워크 캐쉬는 클러스터 노드의 PCI 버스상에서 존재하는 공유메모리를 캐쉬하여 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEC SCI 표준 에 의해 유지된다. 본 연구에서는 SCI 기반 PC 클러스터 시스템의 성능을 측정하기 위하여 CC-NUMA 프로토타입 카드를 개발하였으며, 이를 기반으로 하여 클러스터 시스템을 구축하였다. 실험결과. CC- NUMA 카드를 장착한 클러스터 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템 에 비해서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
센서네트워크에 사용되는 최신의 센서노드 기술은 많은 데이터 저장능력과 빠른 처리능력을 제공함으로써 다양한 응용분야에서 좀 더 효율적인 네트워크 환경을 구성할 수 있게 되었다. 그리고 네트워크 구축 환경도 트리 기반에서 클러스터 기반으로 변환 되었다. 그러나 기존 트리 기반의 센서네트워크에서 사용되던 질의처리 방법은 클러스터 기반의 네트워크에서는 효율성이 떨어진다. 따라서 클러스터 기반 네트워크에서 효율적으로 질의를 처리하는 새로운 방법이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 클러스터 기반의 센서네트워크에서 데이터 속성 분류를 통한 필터링을 이용하여 에너지를 효율적으로 사용하는 질의 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 기반의 네트워크 장점을 최대한 활용하여 질의 처리에 드는 에너지를 줄이고 좀 더 지능적으로 질의를 분배하도록 설계 하였다. 그리고 MATLab을 이용하여 제안된 기법이 에너지 효율성 측면에서 우수함을 입증하였다 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다.
고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근 시간을 최소화하는 것이 중요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리를 PCI 버스상에 위치시킴으로써 네트워크 캐쉬지원을 가능하게 하였으며, 이에 기반한 Network Cache Coherenet NUMA(NCC-NUMA) 시스템을 제안하고, 핵심 모듈인 NCC-NUMA 카드를 개발하였다. NCC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in되는 형태이며, 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 공유메모리 제어 모듈 및 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. NCC-NUMA 시스템의 성능 측정을 위해 SPLASH-2 벤치마크를 수행하였으며, NCC-NUMA 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템에 비해서 최대 56%의 성능향상을 보임을 알 수 있었다.
This paper introduces balancing energy and memory consumption for lifetime increase of wireless sensor network. In cluster-based wireless sensor network, sensor nodes adjacent of cluster heads have a tendency to deplete their own battery energy and cluster heads occupy memory space significantly. If the nodes close to region where events occur frequently consume their energy and memory fully, network might be destroyed even though most of nodes are still alive. Therefore, it needs to balance network energy and memory with consideration of event occurrence probability so that network lifetime is increased. We show a method of balancing wireless sensor network energy and memory to organize cluster groups and elect cluster heads in terms of event occurrence probability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.341-360
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2012
The network topology for a wide area sensor network has to support connectivity and a prolonged lifetime for the many applications used within it. The concepts of structure and group in sociology are similar to the concept of cluster in wireless sensor networks. The clustering method is one of the preferred ways to produce a topology for reduced electrical energy consumption. We herein propose a cluster topology method based on sociological structures and concepts. The proposed sociological clustering topology (SOCT) is a method that forms a network in two phases. The first phase, which from a sociological perspective is similar to forming a state within a nation, involves using nodes with large transmission capacity to set up the global area for the cluster. The second phase, which is similar to forming a city inside the state, involves using nodes with small transmission capacity to create regional clusters inside the global cluster to provide connectivity within the network. The experimental results show that the proposed method outperforms other methods in terms of energy efficiency and network lifetime.
무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 제한된 자원으로 동작하기 때문에 클러스터 기반의 라우팅 방법을 통해 네트워크의 수명을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 라우팅 기법이 가진 에너지 효율을 최대화하기 위해 방향, 거리, 밀도, 그리고 잔여 에너지량을 사용하고자 한다. 상위 클러스터 헤드의 방향 정보를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 자율적으로 선출할 때 고립 노드의 발생 빈도를 최소화하고, 거리 정보를 이용하여 셋업 단계에서 새로운 클러스터와 이전의 클러스터 모두에 포함되어 정보를 갱신할 필요가 없는 센서 노드들을 슬립 모드로 전환하여 에너지 소모를 줄이며, 단지 새로 가입되는 센서노드만 정보 교환함으로써 불필요한 에너지 소비를 줄이고자 한다. 뿐만 아니라, 클러스터 기반의 라우팅 기법에서 내부나 외부의 공격에 강한 키 관리 기법을 통해 안전하고 에너지 효율적인 통신이 가능하도록하여 전체적인 네트워크 효율을 높이고자 한다. 따라서 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 안전하고 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.
본 논문에서는 환경 감시 등 무선 센서네트워크 응용을 위한 LEACH 프로토콜 기반의 망 수명 개선 알고리즘을 제안한다. 첫 째, LEACH 프로토콜에 따른 클러스터 구성시 각 클러스터에 노드 수를 균등하게 배분한다. 둘째, 클러스터 형성시 각 클러스터별로 헤더 역할을 담당할 노드의 순서를 설정한다. 이후, 정해진 순서에 따라 헤더가 일정 수의 패킷을 수신후 다음 노드에게 헤더 역할을 양도한다. 이렇게 함으로써 각 노드의 에너지 소비를 균등하게 하여 망 전체의 수명이 증대되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 망 수명은 LEACH에 비해 두 배 증가하였고 망 전체의 에너지 소비는 1/4로 감소됨을 보여주었다.
본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.6-11
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2021
Routing protocols play a pivotal role in the energy management and lifespan of any Wireless Sensor Network. Lower network lifetime has been one of the biggest concerns in LEACH protocol due to dead nodes. The LEACH protocol suffers from uneven energy distribution problem due to random selection of a cluster head. The cluster head has much greater responsibility compared to other non- cluster head nodes and consumes greater energy for its roles. This results in early dead nodes due to energy lost for the role of cluster- head. This study proposes an approach to balance the energy consumption of the LEACH protocol by using a semi-deterministic opportunity coefficient to select the cluster head. This is calculated in each node with the battery energy level and node ID. Ultimately, based on the opportunity cost, cluster head will be selected and broadcasted for which other nodes with higher opportunity cost will agree. It minimizes the chances of nodes with lower battery level being elected as cluster head. Our simulation experiments demonstrate that cluster heads chosen using our proposed algorithm perform better than those using the legacy LEACH protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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