무선 센서 네트워크의 클러스터링(Clustering)기법은 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 목적으로 개발되어 Network Lifetime을 증대시키는 효과를 보인다. 기존의 클러스터링 기법들은 센서 노드들이 CH(Cluster Head) 역할을 교대로 수행함으로써 각 노드의 에너지 소모를 균등하도록 하여 Network Lifetime을 향상시키는 방법을 제안하였지만, 싱크(Sink) 노드와 인접한 노드들의 에너지 소모를 최소화하는 방안은 제시하지 못했다. 본 논문에서는 싱크 노드의 POS(Personal Operating Space)내에 존재하는 인접 노드들의 일부를 클러스터의 멤버(Member) 노드로 가입시키지 않고, 직접 싱크 노드와 통신하게 함으로써 싱크 노드와 인접한 CH의 에너지 소모를 줄여 Network Lifetime을 연장하는 클러스터링 알고리즘을 제안하였다.
With the increasing demands for mobile wireless sensor networks in recent years, designing an energy-efficient clustering and routing protocol has become very important. This paper provides an analytical model to evaluate the power consumption of a mobile sensor node. Based on this, a clustering algorithm is designed to optimize the energy efficiency during cluster head formation. A genetic algorithm technique is employed to find the near-optimal threshold for residual energy below which a node has to give up its role of being the cluster head. This clustering algorithm along with a hybrid routing concept is applied as the near-optimal energy-efficient routing technique to increase the overall efficiency of the network. Compared to the mobile low energy adaptive clustering hierarchy protocol, the simulation studies reveal that the energy-efficient routing technique produces a longer network lifetime and achieves better energy efficiency.
Many researches have been performed to increase energy-efficiency in wireless sensor networks. One of primary research topics is about clustering protocols, which are adopted to configure sensor networks in the form of hierarchical structures by grouping sensor nodes into a cluster. However, legacy clustering protocols do not propose detailed methods from the perspective of implementation to determine a cluster's boundary and configure a cluster, and to communicate among clusters. Moreover, many of them involve assumptions inappropriate to apply those to a sensor field. In this paper, we have designed and implemented a new T-Clustering (Top-down Clustering) protocol, which takes into considerations a node's density, a distance between cluster heads, and remained energy of a node all together. Our proposal is a sink-node oriented top-down clustering protocol, and can form uniform clusters throughout the network. Further, it provides re-clustering functions according to the state of a network. In order to verify our protocol's feasibility, we have implemented and experimented T-Clustering protocol on Crossbow's MICAz nodes which are executed on TinyOS 2.0.2.
무선 센서 네트워크에서는 원격의 열악한 환경에 센서 노드들이 배치된다. 이러한 네트워크에서 센서 노드의 전원이 모두 소모되면, 사람의 생명을 구할 수도 있는 센서 네트워크의 품질 및 성능 저하와 함께 센서 노드들은 쓸모가 없게 된다. 따라서 에너지 소비 개선 및 센서 네트워크의 수명 연장에 관련된 수 많은 클러스터링 프로토콜들이 제안되었으나 대부분의 기존 연구들의 기법들은 클러스터 헤드의 오버헤드 상당히 크다. 센서 노드의 전력 제한과 클러스터 헤드의 오버헤드 문제 때문에 각 노드의 에너지 소비를 최소화하며 네트워크 수명을 최대화하는 라우팅 프로토콜을 설계하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 헤드의 부담을 줄여주며 에너지 소비를 최소화하는 라우팅 알고리즘과 네트워크 수명을 최대화할 수 있는 알고리즘을 적용한 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 클러스터링 기법이 에너지 균형을 향상시켰으며, 유사한 역할을 하는 기법들과 비교하였을 때 네트워크 수명이 연장됨을 보여준다.
센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이터만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 $4{\sim}40%$ 감소하고, 네트워크의 수명이 약 $20{\sim}30%$ 연장되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.169-178
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2023
Wireless sensor network is wieldy use for IoT application. The sensor node consider as physical device in IoT architecture. This all sensor node are operated with battery so the power consumption is very high during the data communication and low during the sensing the environment. Without proper planning of data communication the network might be dead very early so primary objective of the cluster based routing protocol is to enhance the battery life and run the application for longer time. In this paper we have comprehensive of twenty research paper related with clustering based routing protocol. We have taken basic information, network simulation parameters and performance parameters for the comparison. In particular, we have taken clustering manner, node deployment, scalability, data aggregation, power consumption and implementation cost many more points for the comparison of all 20 protocol. Along with basic information we also consider the network simulation parameters like number of nodes, simulation time, simulator name, initial energy and communication range as well energy consumption, throughput, network lifetime, packet delivery ration, jitter and fault tolerance parameters about the performance parameters. Finally we have summarize the technical aspect and few common parameter must be fulfill or consider for the design energy efficient cluster based routing protocol.
MANET(Mobile Ad-Hoc Network) 환경의 센서 네트워크는 고정된 기반 없이 센서 노드간의 자율적이고 독립적인 네트워크를 구성한다. 또한, 네트워크를 구성하는 센서 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 변화로 인해 데이터 처리, 제어 등을 효율적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 특히, 각 센서 노드는 반드시 이동성을 고려해야 하기 때문에 에너지 사용에 대한 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 클러스터 헤더와 멤버간 계층적 구조의 클러스터를 구성하는 기법들이 제안되었다. 하지만, 센서 노드의 센싱 파워 레벨이 일정하여 비효율적인 에너지 소비를 수반해 센서 네트워크의 에너지 불균형 및 생존 시간의 단축을 가져온다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 기법이 갖는 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적 에너지 관리를 위한 지능형 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 센서 노드의 이동에 따른 네트워크 토폴로지 변화에 빠르게 대응하고, 연속된 센싱을 요구하는 상황에서 기존의 기법에 비교하여 센서 노드의 생존 시간 향상을 가져온다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.389-395
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2022
A Mobile Sensor Network is widely used in real time applications. A critical need in Mobile Sensor Network is to achieve energy efficiency during routing as the sensor nodes have scarce energy resource. The nodes' mobility in MWSN poses a challenge to design an energy efficient routing protocol. Clustering helps to achieve energy efficiency by reducing the organization complexity overhead of the network which is proportional to the number of nodes in the network. This paper proposes"EERA: Energy Efficient Routing Algorithm for Mobile Sensor Network" is divided into five phases. 1, Cluster Formation 2.Cluster head and Transmission head selection 3.Path Establishment / Route discovery and 4,Data Transmission. Experimental Analysis has been done and is found that the proposed method performs better than the existing method with respect to four parameters.
Su, Xin;Choi, Dong-Min;Moh, Sang-Man;Chung, Il-Yong
한국멀티미디어학회논문지
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제13권6호
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pp.911-923
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2010
In wireless sensor networks (WSNs), cluster based data routing protocols have the advantages of reducing energy consumption and link maintenance cost. Unfortunately, most of clustering protocols have been designed for uniformly distributed sensor networks. However, some urgent situations do not allow thousands of sensor nodes being deployed uniformly. For example, air vehicles or balloons may take the responsibility for deploying sensor nodes hence leading a normally distributed topology. In order to improve energy efficiency in such sensor networks, in this paper, we propose a new cluster formation algorithm named DAEEC (Density Aware Energy-Efficient Clustering). In this algorithm, we define two kinds of clusters: Low Density (LD) clusters and High Density (HD) clusters. They are determined by the number of nodes participated in one cluster. During the data routing period, the HD clusters help the neighbor LD clusters to forward the sensed data to the central base station. Thus, DAEEC can distribute the energy dissipation evenly among all sensor nodes by considering the deployment density to improve network lifetime and average energy savings. Moreover, because the HD clusters are densely deployed they can work in a manner of our former algorithm EEVAR (Energy Efficient Variable Area Routing Protocol) to save energy. According to the performance analysis result, DAEEC outperforms the conventional data routing schemes in terms of energy consumption and network lifetime.
WSN은 센서 노드에 의해 구성된 네트워크로, 센서 노드는 한번 배치되면 재충전하거나 위치적으로 재배치가 불가능하다. 또한 센서노드들은 제한된 에너지를 가지고 통신에 참여하게 된다. 그러나 기존 제안되었던 클러스터링 기법들은 불균일한 분포로 배치된 WSN환경에 적용 시 지역적 특징으로 통신 단절이 발생되는 문제점으로 네트워크의 신뢰성에 문제점을 갖는다. 따라서 제안 알고리즘에서는 WSN환경에서 센서노드의 불균형 배치를 고려해 센서필드를 분할하고 분할영역의 센서노드 밀집도에 따라 고정, 정적, 동적 클러스터링 알고리즘을 선별적으로 적용함으로 센서노드의 통신 참여율을 25% 향상시켰다. 그리고 전체 네트워크 생명주기는 14%연장하여 네트워크의 신뢰성을 보장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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