Xiaoling, Guo;Xinghua, Sun;Ling, Li;Renjie, Wu;Meng, Liu
Journal of Information Processing Systems
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제19권1호
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pp.17-32
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2023
Centralized hierarchical routing protocols are often used to solve the problems of uneven energy consumption and short network life in wireless sensor networks (WSNs). Clustering and cluster head election have become the focuses of WSNs. In this paper, an energy balanced clustering routing algorithm optimized by sine cosine algorithm (SCA) is proposed. Firstly, optimal cluster head number per round is determined according to surviving node, and the candidate cluster head set is formed by selecting high-energy node. Secondly, a random population with a certain scale is constructed to represent a group of cluster head selection scheme, and fitness function is designed according to inter-cluster distance. Thirdly, the SCA algorithm is improved by using monotone decreasing convex function, and then a certain number of iterations are carried out to select a group of individuals with the minimum fitness function value. From simulation experiments, the process from the first death node to 80% only needs about 30 rounds. This improved algorithm balances the energy consumption among nodes and avoids premature death of some nodes. And it greatly improves the energy utilization and extends the effective life of the whole network.
무선 센서 네트워크의 필요성이 증가함에 따라 관련된 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 특히, 에너지 제약적인 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 증가시키고자 하는 클러스터링 기법들이 많이 연구되고 있다. 대표적인 LEACH와는 달리, 최근의 클러스터링 기법들은 다중 홉으로 데이터를 전송하기 때문에 데이터 병목 현상 문제가 발생한다. 불균형 클러스터링(unequal clustering) 기법들은 라우팅 경로를 증가시켜 데이터 병목 현상 문제를 해결하였다. 불균형 클러스터링 기법들의 대부분은 BS(Base Station)와의 거리만을 고려하여 클러스터의 크기를 결정하였기 때문에, 클러스터 헤드의 에너지 소모가 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화하고, 데이터 병목 현상 문제도 해결할 수 있는 불균형 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 기본 아이디어는 적절한 클러스터 헤드를 선출한 이후, BS와의 거리와 노드의 에너지 상태, 이웃 노드의 수를 고려하여 클러스터의 크기를 결정하고, 동시에 클러스터 헤드의 전송기능을 분담하는 노드를 선정하는 것이다. 이처럼 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화함으로써 클러스터링의 반복횟수를 감소시킬 수 있었으며, 더불어 전체 네트워크의 에너지 소모도 감소시킬 수 있었다.
클러스터 구조를 가진 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 그 멤버들로부터 데이터를 모아서 모아진 데이터를 싱크에 보내는 역할을 수행하기에, 오염된 노드들이 클러스터 헤드 선출에 개입하여 선출결과를 조작하거나 변경하지 못하도록 막아야 한다. 오염된 노드들로부터 클러스터 헤드 선출 과정을 보호하기 위해서는 선출과정의 비예측성, 비조작성, 그리고 일치성을 보존해야 한다. 하지만, 기존의 클러스터 헤드 선출 방법들은 지능화된 오염노드들이 상호 협력을 통해 위의 속성들을 교묘하게 손상시키는 것을 막지 못한다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 오염노드들을 식별하고 제거함으로써 클러스터 헤드 선출과정을 보호하는 방법을 제안한다. 클러스터 헤드 선출 라운드 마다 각 멤버는 다른 멤버들의 행위에 따라 그들에게 직접적인 신뢰값을 부여한다. 각 멤버는 자신이 부여한 직접신뢰값과 다른 멤버들에 의해 부여된 간접신뢰값을 묶어서 멤버들의 실제 신뢰값들을 추출한다. 이후에 각 멤버는 추출된 다른 멤버들의 실제 신뢰값을 평가하고 낮은 신뢰값을 가진 멤버들은 클러스터 헤드 후보자에서 제거한다. 이를 통해 제안방법은 다른 경쟁방법에 비해 클러스터 헤드 선출 결과의 비조작성과 일치성을 크게 향상 시킨다. 또한, 제안방법은 메시지 손실이 발생하는 환경에서도 다른 방법들에 비해 높은 비조작성과 일치성을 제공한다.
센서 네트워크(Sensor Networks)에 대해 LEACH, EACHS, HEED의 방법을 비교 분석하고, HEED의 단점인 클러스터 헤드 수를 보장하는 것과 DEAD 노드를 최소화 하여 클러스터 헤드 선출 에너지 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 결과의 성능을 MATLAB 시뮬레이션에 의해 비교 하였다.
에너지 소비를 최소화하여 네트워크를 오랫동안 유지하기 위해 다양한 무선 센서 네트워크 프로토콜이 제안되었다. K-평균 군집화 알고리즘을 사용하면 최종 군집이 설정될 때까지 중심점을 반복적으로 이동해야 하기 때문에 기존 계층형 알고리즘보다 군집화에 시간이 더 오래 걸린다. K-평균 클러스터링 기반 프로토콜의 경우 클러스터 헤드가 선택되었을 때 클러스터 중심점 근처의 노드 또는 노드의 잔류 에너지만 고려된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 개선하면서 에너지 효율을 개선하기 위해 K-평균 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 무선 센서 네트워크 프로토콜을 제안한다.
유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)는 사람의 접근이 어려운 다양한 환경에 무선 센서들로 구성된 네트워크이다. 그러므로 센서 노드들은 스스로 라우팅 하는 네트워크로 구성되며, 전력(power) 교체가 어렵다는 특징을 가지고 있다. 따라서 전력 소모를 줄이는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 클러스터를 이용한 계층적 구조의 라우팅 방식은 평면적 구조의 라우팅 방식에 비해 센서 노드들의 전력소모가 균등하며, 전력 소모가 적어 네트워크의 사용 주기가 길다. 본 논문은 초기 클러스터를 계속 유지하여 클러스터를 구성하는셋업 과정을 초기 한번만 함으로써 센서노드들의 에너지 소모를 줄이도록 하였으며, 다음 라운드의 헤더 선출은 클러스터내의 멤버 노드들 중 에너지가 가장 많은 노드를 선정함으로써 클러스터내의 모든 노드의 에너지 소모를 균등하게 하는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 모든 노드들의 에너지소모를 줄여 네트워크의 생명주기를 늘리며, 센서들의 에너지 소모를 균등하게 하여 에너지 홀(energy hole) 문제를 개선하고자 하였다. 본 제안방식의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.514-537
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2020
Wireless sensor network (WSN) is a distributed network composed of many sensory nodes. It is precisely due to the clustering unevenness and cluster head election randomness that the energy consumption of WSN is excessive. Therefore, a many-objective optimization WSN energy balance model is proposed for the first time in the clustering stage of LEACH protocol. The four objective is considered that the cluster distance, the sink node distance, the overall energy consumption of the network and the network energy consumption balance to select the cluster head, which to better balance the energy consumption of the WSN network and extend the network lifetime. A many-objective optimization algorithm to optimize the model (LEACH-ABF) is designed, which combines adaptive balanced function strategy with penalty-based boundary selection intersection strategy to optimize the clustering method of LEACH. The experimental results show that LEACH-ABF can balance network energy consumption effectively and extend the network lifetime when compared with other algorithms.
센서망의 효율적인 운영을 위하여, 센서들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. LEACH와 같은 클러스터 기반의 라우팅 방법들은 클러스터 헤드들과 센서 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 이러한 클러스터 기반의 방식들에서, 클러스터 재구성 알고리즘은 센서망의 오랜 생존시간을 이루기 위한 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는, 새로운 에너지 효율적인 클러스터 재구성 방법을 제안한다. 제안 방법은 센서노드들의 위치나 에너지에 대한 정보를 요구하지 않고, 센서망 내의 모든 노드들이 에너지를 균등하게 사용할 수 있도록 클러스터를 재구성하여 준다. 제안방법의 성능을 LEACH와 LEACH-C등과 비교하였다.
접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성의 증가로 인해 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 특히, 국방 분야에서는 경계 및 감시 정찰 등 인원 투입 시 발생 가능한 위험 요소를 회피하고 효율적인 인원 활용을 위한 대안으로 센서 네트워크를 포함한 최신 IT 기술에 대한 연구가 활발히 진행되는 상황이다. 본 논문에서는 클러스터링(Clustering) 및 위치 기반 기법을 적용하여 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 수명을 늘리기 위한 조건을 분석한 후 수명 연장을 위한 요인들을 도출하였다. 도출된 요인들은 CH(Cluster Head) 선출 방안, 각각의 CH에서 BS(Base Station)까지의 경로 선정 방안 등이 포함되며 실험을 통해 검증된 최적의 결과 및 방안을 적용하여 클러스터링 기반의 WSN 구성 방안을 제안하였다.
태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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