제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
유비쿼터스 헬스케어에서 지능형 의사결정지원 및 빠른 진단결과를 제공하기 위한 자동진단은 일반적으로 에이전트 시스템에 의해 수행된다. 본 연구에서는 이동에이전트기술을 사용하여 저 부하 노드에 효율적으로 프로세스를 이주시켜 부하를 분산시키도록 유비쿼터스 헬스케어시스템을 설계하였다. 또한 실시간 자동진단시스템을 지원하는 이동에이전트 중심의 유비쿼터스 헬스케어 기술을 위한 프레임워크를 제시하며, 효율적인 자원활용을 고려하여, 노드들 내에 있는 프로세스의 부하분산을 위한 균형화된 클러스터링을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시스템의 부하분산이 최소화될 때까지 과부하된 노드를 선택하여 프로세스를 가까운 노드에 이주시킨다. 제안한 균형화 클러스터링은, 가까운 노드에 이주시킴으로써 메시지오버헤드를 감안할 때, 효율적으로 프로세스를 모든 노드에 분산시킨다.
본 논문은 모바일 분산 환경에서 이동형 환자를 모니터링하고 응급상황에 대처할 수 있는 부하 균형 다중 에이 전트 모델을 제안한다. 제안된 모델은 모바일 시스템에서 확장하여 분산 프레임워크 기반의 구조를 갖도록 설계하였으며, 이동형 환자들의 실시간 상황정보를 통해 헬스케어의 서비스를 제공하고 있다. 시스템 설계 시 미들웨어의 한계를 극복하기 위해 애플리케이션들과 그 기반이 되는 네트워크 인프라 사이에 추상 레이어를 제공하여 QoS 요구들과 네트워크 수명 사이의 균형을 유지시켜 주었다. 그리고 셀에서 다중 에이전트의 효율적인 부하 분산을 위해 클러스터링을 사용하였다. 클러스터링은 FCM을 사용하여, 자원들의 사용을 최적화하기 위해 전송 지연을 고려함으로써, 모든 셀에서 다중 에이전트를 효율적으로 분산시킨다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1237-1255
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2014
In wireless sensor networks (WSNs), hierarchical clustering is an efficient approach for lower energy consumption and extended network lifetime. In cluster-based multi-hop communications, a cluster head (CH) closer to the sink is loaded heavier than those CHs farther away from the sink. In order to balance the energy consumption among CHs, we development a novel cluster-based routing protocol for corona-structured wireless sensor networks. Based on the relaying traffic of each CH conveys, adequate radius for each corona can be determined through nearly balanced energy depletion analysis, which leads to balanced energy consumption among CHs. Simulation results demonstrate that our clustering approach effectively improves the network lifetime, residual energy and reduces the number of CH rotations in comparison with the MLCRA protocols.
Supporting energy efficiency and load balancing in wireless sensor network is the most important issue in devising the hierarchical routing protocols. Recently, the dual layered clustering scheme with GPS was proposed for the supporting of load balancing for cluster heads but there would be many collided messages in the overlapped area between two layers. Thereby, the purpose of this paper is to reduce the collision rate in the overlapped layer by concisely distinguish them with the same number of nodes in them. For the layer partition, this paper uses an equation $x^2+ y^2{\le}(\frac{R}{\sqrt{2\pi}})^2$ to distinguish layers. By using it, the scheme could efficiently distinguish two layers and gets the balanced number of elements in them. Therefore, the proposed routing scheme could prolong the overall network life cycle about 10% compared to the previous two layered clustering scheme.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 쑤어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 및 후보 CH 노드들로부터 주어지는 통신 부하(load)와 잔여 에너지 양에 대한 정보를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시켜 클러스터 내의 노드 밀도에 상관없이 각 CH에게 주어지는 부담을 일정하게 유지시키는 새로운 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 단일홉 모드나 고정 크기 다중홉 모드 클러스터링 방법보다 우수함을 보였다.
본 논문에서는 주기적 모니터링 센서 네트워크의 핫 스팟 문제를 해결하기 위한 호핑 라우팅 기법을 제안한다. 제안한 호핑 라우팅 기법은 네트워크의 모든 노드들의 에너지 소비 형태가 예측 가능한 부하 균등 경로를 구성한다. 부하 균등 라우팅 경로는 동일한 영역내 노드들의 부하 균형을 이루는 수평 호핑 전송 기법과 서로 다른 영역에 있는 노드 사이에 부하 균형을 이루는 수직 호핑 전송 기법으로 구할 수 있다. 수직 호핑 전송에 필요한 직접 전송횟수는 센서 노드의 에너지 소비 모델을 통해서 부하 균형을 이룰 수 있는 값을 도출하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 호핑 라우팅 기법이 핫 스팟 문제를 효과적으로 해결함을 보였으며 기존 라우팅 기법 중에서 멀티 홉 전송 방식과 직접 전송 방식 그리고 클러스터링 기법과 비교 평가를 통해서 호핑 라우팅 기법의 효율성을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3683-3703
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2018
Wireless sensor networks (WSNs) consist of set of sensor nodes. These sensor nodes are deployed in unattended area which are able to sense, process and transmit data to the base station (BS). One of the primary issues of WSN is energy efficiency. In many existing clustering approaches, initial centroids of cluster heads (CHs) are chosen randomly and they form unbalanced clusters, results more energy consumption. In this paper, an energy efficient clustering protocol to prevent unbalanced clusters based on firefly and midpoint algorithms called EEC-FM has been proposed, where midpoint algorithm is used for initial centroid of CHs selection and firefly is used for cluster formation. Using residual energy and Euclidean distance as the parameters for appropriate cluster formation of the proposed approach produces balanced clusters to eventually balance the load of CHs and improve the network lifetime. Simulation result shows that the proposed method outperforms LEACH-B, BPK-means, Park's approach, Mk-means, and EECPK-means with respect to balancing of clusters, energy efficiency and network lifetime parameters. Simulation result also demonstrate that the proposed approach, EEC-FM protocol is 45% better than LEACH-B, 17.8% better than BPK-means protocol, 12.5% better than Park's approach, 9.1% better than Mk-means, and 5.8% better than EECPK-means protocol with respect to the parameter half energy consumption (HEC).
에너지 효율성 초점이 맞추어진 대부분의 클러스터링 기법에서 클러스터 내에서 단일의 클러스터를 채용함으로써 클러스터 헤드의 에너지 소비가 급격히 증가 할 수 있다. 최근, 이러한 단점을 개선하기 위해 데이터 병합 기능 헤드와 데이터 전송 기능 헤드로 구분하는 2-계층 클러스터 기법은 클러스터 내에서 클러스터 헤드의 에너지 소비를 분산시켰다. 그러나 이러한 구조는 한 클러스터 내에 존재하는 두 개 헤드 사이에 독립적인 영역구분이 없는 단지 논리적인 영역이므로 많은 메시지 충돌과 전송 지연이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 노드의 위치정보와 클러스터 반경을 이용해 한 클러스터에 속한 두 계층을 독립적으로 명확히 분할할 수 있는 분리된 2-계층 라우팅기법을 제시한다. 제안하는 스킴에서는 각 계층에 속하는 멤버노드 수에 대한 균등분포를 통해 부하의 분산을 보장한다. 제안한 기법은 기존의 DLS 기법보다 메시지 충돌문제를 50% 개선하였고, 네트워크의 수명도 DLS와 LEACH 등에 비해 약 10% 개선하였다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 라우팅 방식은 에너지 효율 측면에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 클러스터링 방식이 사용된다. 하지만 클러스터링 방식은 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제점이 있다. 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제를 보완하기 위한 방식으로 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링(dynamic clustering) 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우 클러스터 헤드 노드를 재선출할 때마다 클러스터 구조가 바뀌게 되며, 이로 인한 에너지 소모가 발생한다. 즉 지금까지 연구된 동적 클러스터링 방식은 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤드 노드 선출 및 클러스터 형성의 셋업(set-up) 과정이 반복적으로 일어나는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 반복적인 셋업의 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 클러스터는 고정하고, 클러스터 내의 클러스터 헤드 노드를 Round-Robin으로 선출하는 RRCH(Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. RRCH방식은 한번 구성된 클러스터 내에서 각 센서 노드(sensor node)의 지속적이고 균형적인 에너지 소모를 이루어, LEACH방식처럼 셋업 과정이 반복적으로 일어나지 않게 하는 에너지 효율적인 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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