무선 센서 네트워크에서 클러스터링은 클러스터 헤드(cluster head) 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합(aggreation)하여 싱크(Sink)로 전송함으로써 노드 간 통신의 양을 줄이게 하고 클러스터 내부적으로는 TDMA 스케줄에 기반하여 클러스터 헤드가 클러스터 멤버 노드의 스케줄을 조정함으로써 노드의 슬립타임을 연장하게 한다. 제안하는 ECS(Energy efficient Cluster-head Selection) 알고리즘은 에너지가 제한되는 센서 네트워크의 수명 향상을 위하여 노드 자신의 요소(factor) 즉, 자신의 초기 에너지 및 현재 에너지, 클러스터 헤드에 의해 병합된 클러스터 내 노드들의 데이터가 싱크로 전송되는 각 라운드, 노드 자신이 클러스터 헤드로 선출(selection) 된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 자가 선출한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
애드 혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후. 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은, 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩(Flooding)에 의한 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하다 경로 재설정 기법은 라우팅 기능의 분담으로 각 노드의 수명 연장을 기대할 수 있으나, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Enhanced Route Selection Algorithm, ERSA)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ERSA는 경로의 재설성 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지사용을 효율적으로 수행할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 성능을 비교한 결과, ERSA는 타 알고리즘보다 네트워크를 구성하는 모든 노드의 에너지 총합을 나타내는 네트워크 에너지, 경로 재설정 시그널링에 의한 에너지 소모량, 세션이 지속되었을 때의 네트워크 에너지 감소성향 등의 측면에서 뛰어난 성능을 보인다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.
Bimodal Tram developed by KRRI is driven by a series Hybrid propulsion system which has both the CNG engine, generator and LPB(Lithium Polymer Battery) pack. It has three driving modes; Hybrid mode, Engine mode and Battery mode. Even in case of Battery mode, LPB pack to get enough power to drive the vehicle only by itself onsists of 168 LPB cells(80Ah per lcell), 650V. It is important thing to manage LPB pack in a right way, which will extend the lifetime of LPB cells and operate in the hybrid mode effectively. This paper has shown the development of battery management system(12 BMS, 1 BMS per 14cells) to manage LPB pack which is connected with CAN(Controller Area Network) each other and measure the voltage, current, temperature and also control the cooling fan inside of LPB pack. Using the measured data, BMS can show the SOC(State of Charge), SOH(State of Health) and other status of LPB pack including of the cell balancing.
Bimodal Tram developed by KRRI is driven by a series Hybrid propulsion system which has both the CNG engine, generator and LPB(Lithium Polymer Battery) pack. It has three driving modes; Hybrid mode, Engine mode and Battery mode. Even in case of Battery mode, LPB pack to get enough power to drive the vehicle only by itself onsists of 168 LPB cells(80Ah per lcell), 650V. It is important thing to manage LPB pack in a right way, which will extend the lifetime of LPB cells and operate in the hybrid mode effectively. This paper has shown the development of battery management system(12 BMS, 1 BMS per 14cells) to manage LPB pack which is connected with CAN(Controller Area Network) each other and measure the voltage, current, temperature and also control the cooling fan inside of LPB pack. Using the measured data, BMS can show the SOC(State of Charge), SOH(State of Health) and other status of LPB pack including of the cell balancing.
Clustering allows hierarchical structures to be built on the nodes and enables more efficient use of scarce resources, such as frequency spectrum, bandwidth, and energy in wireless sensor networks (WSNs). This paper proposes a hierarchical clustering algorithm called EEHC which is more energy efficient than existing algorithms for WSNs, It introduces region node selection as well as cluster head election based on the residual battery capacity of nodes to reduce the costs of managing sensor nodes and of the communication among them. The role of cluster heads or region nodes is rotated among nodes to achieve load balancing and extend the lifetime of every individual sensor node. To do this, EEHC clusters periodically to select cluster heads that are richer in residual energy level, compared to the other nodes, according to clustering policies from administrators. To prove the performance improvement of EEHC, the ns-2 simulator was used. The results show that it can reduce the energy and bandwidth consumption for organizing and managing WSNs comparing it with existing algorithms.
본 논문에서는 비교적 밀도가 높게 전개되는 무선 센서네트워크에서 센서노드들의 에너지를 균형있게 소비할 수 있는 클러스터-기반 에너지 소비 균형을 위한 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 본 프로토콜은 계층적 구조를 가지는 클러스터-기반으로 구현된다. 클러스터는 위치적으로 가까운 거리에 있는 센서노드들로 형성되며, 해당 클러스터 멤버들 중에서 잔류 에너지가 가장 높은 노드가 헤드노드로 선정된다. 경로 선정에서, 이웃하는 클러스터와 통신의 범위가 중첩되게 하여 그 공통영역 내에 있는 하나의 노드를 중계노드로 선택하여, 통신에너지 소비의 균형을 고려하여 노드들의 수명을 연장할 수 있게 하였다.
Wireless sensor networks (WSNs) are generally comprised of densely deployed sensor nodes, which results in highly redundant sensor data transmissions and energy waste. Since the sensor nodes depend on batteries for energy, previous studies have focused on designing energy-efficient medium access control (MAC) protocols to extend the network lifetime. However, the energy-efficient protocols induce an extra end-to-end delay, and therefore recent increase in focus on WSNs has led to timely and reliable communication protocols for mission-critical applications. In this paper, we propose an energy efficient and delay guaranteeing node scheduling scheme inspired by biological systems, which have gained considerable attention as a computing and problem solving technique.With the identification of analogies between cellular signaling systems and WSN systems, we formulate a new mathematical model that considers the networking challenges of WSNs. The proposed bio-inspired algorithm determines the state of the sensor node, as required by each application and as determined by the local environmental conditions and the states of the adjacent nodes. A control analysis shows that the proposed bio-inspired scheme guarantees the system stability by controlling the parameters of each node. Simulation results also indicate that the proposed scheme provides significant energy savings, as well as reliable delay guarantees by controlling the states of the sensor nodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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