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.
본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수 명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노 들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선 하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.
기존 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 프로토콜의 Greedy Forwarding에서는 항상 목적지에 가까운 노드만을 Next-Hop으로 설정하는 방식으로, 어느 특정 노드의 에너지 소모가 커지는 경향이 있는데, 이를 해결하기 위하여 기존의 Greedy Forwarding 방식에 목적지에 가까운 노드를 선택하면서 각 노드의 에너지 잔량을 고려하여 전체 네트워크의 수명(Network lifetime)을 연장시킬 수 있는 방법을 제안한다. 무선 ad hoc 네트워크를 구성하는 노드들의 한정된 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 네트워크의 수명에 초점을 맞추어 각 노드들의 에너지 잔량을 고려하면서 최단 거리 역시 고려할 수 있는 라우팅 기법인 개선된 EAGPSR(Energy Aware Greedy Perimeter Stateless Routing)을 제안한다. 제한된 프로토콜의 성능 평가를 위하여 ns-2를 사용하였으며, 성능 평가를 통하여 GPSR과 기존의 EAGPSR와 비교하여 네트워크 수명이 향상된 것을 확인할 수 있다.
유비쿼터스 센서네트워크는 외부 전원에 연결되지 않고 자체 밧데리로 동작하므로 에너지의 효율적 활용을 통해 네트워크 수명을 극대화하는 것이 요구된다. 기존의 홉수 기반의 라우팅 프로토콜에서는 대부분 노드들은 일정한 송신전력을 기반으로 하여 라우팅 프로토콜이 설계되었다. 본 논문에서는 노드의 잔여전력에 따라 송신전력을 제어하도록 함으로써 노드간의 전력소모의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 수명을 연장시키는 라우팅 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션을 통한 제안되 라우팅 프로토콜의 성능을 비교분석하였다.
In this paper, we propose the algorithms which determine 1) the efficient anchor-node visiting route of mobile sink in terms of energy supply and 2) the efficient energy amount to be charged to each anchor node, by using the information of each anchor node and the mobile sink. Wireless sensor networks (WSNs) using mobile sinks can be deployed in more challenging environments such as those that are isolated or dangerous, and can also achieve a balanced energy consumption among sensors which leads to prolong the network lifetime. Most mobile sinks visit only some anchor nodes which store the data collected by the nearby sensor nodes because of their limited energy. The problem of these schemes is that the lifetime of the anchor nodes can be shorten due to the increased energy consumption, which rapidly reduces the overall lifetime of WSN. This study utilizes a mobile sink capable of wireless power transmission to solve this problem, so a mobile sink can gather data from anchor nodes while charging energy to them. Through the performance verification, it is confirmed that the number of blackout nodes and the amount of collected data are greatly improved regardless of the size of the network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2469-2490
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2019
A low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is a low-power adaptive cluster routing protocol which was proposed by MIT's Chandrakasan for sensor networks. In the LEACH protocol, the selection mode of cluster-head nodes is a random selection of cycles, which may result in uneven distribution of nodal energy and reduce the lifetime of the entire network. Hence, we propose a new selection method to enhance the lifetime of network, in this selection function, the energy consumed between nodes in the clusters and the power consumed by the transfer between the cluster head and the base station are considered at the same time. Meanwhile, the improved FTBA algorithm integrating the curve strategy is proposed to enhance local and global search capabilities. Then we combine the improved BA with LEACH, and use the intelligent algorithm to select the cluster head. Experiment results show that the improved BA has stronger optimization ability than other optimization algorithms, which the method we proposed (FTBA-TC-LEACH) is superior than the LEACH and LEACH with standard BA (SBA-LEACH). The FTBA-TC-LEACH can obviously reduce network energy consumption and enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs).
Recently, sink mobility has been shown to be highly beneficial in improving network lifetime in wireless sensor networks (WSNs). Numerous studies have exploited mobile sinks (MSs) to collect sensed data in order to improve energy efficiency and reduce WSN operational costs. However, there have been few studies on the effectiveness of MS operation on WSN closed operating cycles. Therefore, it is important to investigate how data is collected and how to plan the trajectory of the MS in order to gather data in time, reduce energy consumption, and improve WSN network lifetime. In this study, we combine two methods, the cluster-head election algorithm and the MS trajectory optimization algorithm, to propose the optimal MS movement strategy. This study aims to provide a closed operating cycle for WSNs, by which the energy consumption and running time of a WSN is minimized during the cluster election and data gathering periods. Furthermore, our flexible MS movement scenarios achieve both a long network lifetime and an optimal MS schedule. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm achieves better performance than other well-known algorithms.
본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 에너지 소모량을 감소시키는 유전 알고리즘 기반의 에너지 효율적인 클러스터링(ECGA: Energy efficient Clustering based on Genetic Algorithm)을 제안한다. ECGA 알고리즘은 예상 에너지 비용 합계, 센서 노드 에너지 잔량의 평균 및 표준 편차를 구하여 이를 적합도 함수에 적용하였다. 이 적합도를 이용하여 최적의 클러스터 그룹 및 클러스터를 형성한다. 실험을 통하여 ECGA 알고리즘이 이전의 클러스터링 기법보다 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 연장시켰음을 보였다.
이 논문에서는 노드 당 소비 전력의 균형을 달성하기 위해 네트워크 수명의 최적 경로 탐색 과정을 달성하기 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 각 중간 노드가 전력 레벨 및 자식 노드의 분기 수를 유지하고 노드에 가장 가까운 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안 프로토콜은 클러스터내에 존재하는 싱크의 수명을 연장시키기 위해서 각 노드의 에너지 소비를 최소화 한다. 또한, 제안 프로토콜은 노드의 잔류 에너지와 기지국과의 거리를 기준으로 인접한 중계 노드를 선택한다. 실험 결과, 제안 프로토콜은 기존 프로토콜에 비해 네트워크 내 잔존하는 노드들의 수명을 7.5 % 의 높였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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