Through sensor nodes it can obtain behavior, condition, location of objects. Generally speaking, sensor nodes are very limited because they have a battery power supply. Therefore, for collecting sensor data, efficient energy management is necessary in order to prolong the entire network survival. In this paper, we propose a method that increases energy efficiency to be self-configuring by distributed sensor nodes per cluster. The proposed method is based on the ANTCLUST. After measuring the similarity between two objects it is method that determine own cluster. It applies a colonial closure model of ant. The result of an experiment, it showed that the number of alive nodes increased 27% than existing clustering methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1437-1459
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2020
Wireless Sensor Networks (WSN) is a distributed Sensor network whose terminals are sensors that can sense and check the environment. Sensors are typically battery-powered and deployed in where the batteries are difficult to replace. Therefore, maximize the consumption of node energy and extend the network's life cycle are the problems that must to face. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is an adaptive clustering topology algorithm, which can make the nodes in the network consume energy in a relatively balanced way and prolong the network lifetime. In this paper, the novel multi-objective LEACH protocol is proposed, in order to solve the proposed protocol, we design a multi-objective coupling algorithm based on bat algorithm (BA), glowworm swarm optimization algorithm (GSO) and bacterial foraging optimization algorithm (BFO). The advantages of BA, GSO and BFO are inherited in the multi-objective coupling algorithm (MBGF), which is tested on ZDT and SCH benchmarks, the results are shown the MBGF is superior. Then the multi-objective coupling algorithm is applied in the multi-objective LEACH protocol, experimental results show that the multi-objective LEACH protocol can greatly reduce the energy consumption of the node and prolong the network life cycle.
Lespedeza maximowiczii C. K. Schneid. (Fabaceae) is a deciduous shrub which is known to be distributed in the temperate forests of China, Korea and on Tsushima Island of Japan. Due to severe morphological variations within species, numerous examinations have been conducted for Korean L. maximowiczii. However, the morphology of Chinese plants has not been studied as thoroughly, despite doubts about their taxonomy. To clarify this taxonomic issue, we investigated morphological characters and undertook a Bayesian clustering analysis with microsatellite markers. The morphological and genetic traits of Chinese individuals varied considerably from those of typical L. maximowiczii growing in Korea. For example, petals of the former had a different shape and bore long claws, while the calyx lobes were diverged above the middle and the upper surface of the leaflet was pubescent. Their terete buds and spirally arranged bud scales were distinct from those within the series/section Heterolespedeza, which includes L. maximowiczii. Our Bayesian clustering analysis additionally included L. buergeri as an outgroup. Those results indicated that the Chinese samples clustered into a lineage separated from L. maximowiczii (optimum cluster, K = 2), despite the fact that the latter is grouped into the same lineage with L. buergeri. Therefore, we treat those Chinese plants as a new species with the name L. pseudomaximowiczii.
In this paper, we consider a group mobility model to formulate a clustering mechanism called Dual Coalescent Energy-Efficient Algorithm (DCEE) which is scalable, distributed and energy-efficient for wireless mesh network. The differences of the network nodes will be distinguished to exploit heterogeneity of the network. Furthermore, a topology control, that is, adjusting the transmission range to further reduce power consumption will be integrated with the cluster formation to improve network lifetime and connectivity. Along with network lifetime and power consumption, clusterhead changes will be measured as a performance metric to evaluate the. effectiveness and robustness of the algorithm.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.7
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pp.51-60
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1997
Prototype based methods are commonly used in cluster analysis and the results may be highly dependent on the prototype used. In this paper, we propose a fuzzy clustering method that involves adaptively expanding convex polytopes. Thus, the dependency on the use of prototypes can be eliminated. The proposed method makes it possible to effectively represent an arbitrarily distributed data set without a priori knowledge of the number of clusters in the data set. Specifically, nonlinear membership functions are utilized to determine whether a new cluster is created or which vertex of the cluster should be expanded. For this, the membership function of a new vertex is assigned according to not only a distance measure between an incoming pattern vector and a current vertex, but also the amount how much the current vertex has been modified. Therefore, cluster expansion can be only allowed for one cluster per incoming pattern. Several experimental results are given to show the validity of our mehtod.
We can easily buy network system for high performance micro-processor, progress computer architecture is caused of high bandwidth and low delay time. Coupling PC-based commodity technology with distributed computing methodologies provides an important advance in the development of single-user dedicated systems. Lately Network is joined PC or workstation by computers of high performance and low cost. Than it make intensive that Cluster system is resembled supercomputer. Unix, Linux, BSD, NT(Windows series) can use Cluster system OS(operating system). I'm chosen linux gain low cost, high performance and open technical documentation. This paper is benchmark performance of Beowulf clustering by UltraSPARC-1K(64bit-RISC processor). Benchmark tools use MPI(Message Passing Interface) and NetPIPE. Beowulf is a class of experimental parallel workstations developed to evaluate and characterize the design space of this new operating point in price-performance.
In today's competitive global environment, technological innovation is an important issue. Many countries are devising national level strategies to further strengthen industrial capacity in support of innovative companies. South Korea is no exception, and multiple strategies are in place to aid innovative development in the private sector. This study postulates that such national level strategies are applied differently depending on the innovation goal pursued by the service sector in Korea. We use data mining methods to test such research hypothesis. Factor analysis is used for clustering of various service companies, while association rule is used in finding the relationship per each cluster. The results show that national level strategies are underutilized and unequally distributed. This may be attributed to the disparity between the demand and needs of the private sector and the opinion of the government, which lead to underutilized and indistinguishable strategies.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.23-29
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2015
Energy constraints of wireless sensor networks are an important challenge. Data Transmission requires energy. Distance between origin and destination has an important role in energy consumption. In addition, the location of base station has a large impact on energy consumption and a specific method not proposed for it. In addition, a obtain model for location of base station proposed. Also a model for distributed clustering is presented by cluster heads. Eventually, a combination of discussed ideas is proposed to improve the energy consumption. The proposed ideas have been implemented over the LEACH-C protocol. Evaluation results show that the proposed methods have a better performance in energy consumption and lifetime of the network in comparison with similar methods.
Lin Liu;Nenglong Hu;Zhihu Peng;Shuxian Zhan;Jingting Gao;Hong Wang
Journal of Information Processing Systems
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v.20
no.3
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pp.296-306
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2024
Traditional ecological driving (Eco-Driving) evaluations often rely on mathematical models that predominantly offer subjective insights, which limits their application in real-world scenarios. This study develops a robust, data-driven Eco-Driving evaluation model by integrating dynamic and distributed multi-source data, including vehicle performance, road conditions, and the driving environment. The model employs a combination weighting method alongside K-means clustering to facilitate a nuanced comparative analysis of Eco-Driving behaviors across vehicles with identical energy consumption profiles. Extensive data validation confirms that the proposed model is capable of assessing Eco-Driving practices across diverse vehicles, roads, and environmental conditions, thereby ensuring more objective, comprehensive, and equitable results.
As the internet is widely distributed. the intelligent search agent is commonly used to meet the needs of user. But these Intelligent multi-agents are so independent each other that they can not give reliability of information and also have difficulty in coping with the dynamic distributed environments due to the short of cooperation abilities among multiagent. To resolve these problems. this paper proposes the mechanism for efficient cooperation and information processing by creating agency within broker agent and clustering multi agent's agency using neural network. For reliability of information. we also propose the multiagent management mechanism that can improve the information update problems which are in existing search systems and evaluate the performance of this research through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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