Wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes with limited energy resources. One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy efficient way, since their energy is limited. The clustering algorithm is a technique used to reduce energy consumption. It can improve the scalability and lifetime of wireless sensor networks. In this paper, we introduce a clustering protocol with mode selection (CPMS) for wireless sensor networks. Our scheme improves the performance of BCDCP (Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) and BIDRP (Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol) routing protocol. In CPMS, the base station constructs clusters and makes the head node with the highest residual energy send data to the base station. Furthermore, we can save the energy of head nodes by using the modes selection method. The simulation results show that CPMS achieves longer lifetime and more data message transmissions than current important clustering protocols in wireless sensor networks.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원을 갖는 많은 수의 센서 노드로 구성되어 있다. 제약된 에너지로 인해 정보를 효율적으로 수집하는 것은 무선 센서 네트워크의 중요한 문제이며 클러스터링 알고리즘 기술이 에너지 소비를 줄이기 위해 사용된다. 이러한 기법은 무선 네트워크의 확장성 및 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 CPMS 클러스터링 프로토콜을 제안한다. CPMS 는 BCDCP(Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) 나 BIDRP(Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol)에 비해 우수한 성능을 보인다. CPMS 는 클러스터를 구성하고 잔존 에너지 비율이 높은 헤드 노드가 BS(BaseStation)로 데이터를 전송하게 한다. 또한 이 기법은 모드 선택 기법을 통하여 헤드 노드의 에너지를 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과 CPMS 는 현재의 클러스터링 기법보다 생존시간 및 메시지 전송량에서 우수한 성능을 보여준다.
스마트교통카드 데이터는 대표적인 모빌리티 데이터로 이를 이용하여 대중교통 이용행태를 분석하고 정책 개발에 활용할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구의 하나로 전철 이용패턴을 이용하여 전철역들을 분류하는 문제를 다룬다. 전철역의 클러스터링을 다룬 기존 논문들은 이용행태 중 통행량만을 고려하였기에 본 논문은 이에 대한 보완적인 방법의 하나로 통행시간을 고려한 클러스터링을 제안한다. 각 역의 승객들을 출근 시간 출발, 출근 시간 도착, 퇴근 시간 출발, 퇴근 시간 도착 승객들로 분류한 다음 각각의 통행시간을 와이블 분포로 모형화하여 추정한 형상모수를 역의 특성값으로 정의하였다. 그리고 특성 벡터들을 K-평균 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링하였다. 실험결과 통행시간을 고려하여 역의 클러스터링을 수행하면 기존 연구의 클러스터링 결과와 유사한 결과가 나올 뿐만 아니라 더 세분화 된 클러스터링이 가능함을 관찰하였다.
무선 센서 네트워크의 클러스터링 시스템에서 클러스터 헤드가 기지국으로부터 멀리 떨어져있어 다중홉으로 통신하는 경우, 센싱된 데이터는 중간 클러스터 헤드를 통해 기지국으로 전송한다. 기지국에 가까이 있는 헤드 노드가 먼 노드보다 더 많은 패킷을 중계할 필요가 있기 때문에 핫 스팟 문제가 생긴다. 이런 문제로 기지국 가까이에 있는 클러스터 헤드는 에너지가 쉽게 고갈되고 이로 인해 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 궤적 클러스터링 기법을 이용한 클러스터 그룹 헤드 선정 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서 클러스터 헤드 및 그룹 헤드의 선정은 궤적 클러스터링 기법 및 적합도 함수를 이용함으로써 에너지 효율을 높인다. 또한 핫 스팟 문제는 여러 계층을 클러스터 그룹으로 지정하고 그에 대한 적합도 함수를 이용하여 에너지 소모의 균형을 맞춤으로써 해결한다. 실험을 통해 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
In Wireless Sensor Network, clustering scheme is used to prolong the lifetime of WSN by efficient usage of energy of sensor. In the distributed clustering protocol just like LEACH, every sensor in a network plays a cluster head role once during each epoch. So the FND is prolonged. But, even though every sensor plays a head role, the energy consumed by each sensor is different because the energy consumed increases according to the distance to the Base Station by the way of multiple increase. In this paper, we propose a mechanism to select a head depending on the distance to Base Station, which extends the timing of FND occurrence by 68% compared to the LEACH and makes network stable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.1069-1084
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2011
This paper considers an optimal base station clustering problem for designing a mobile (wireless) communication network. For a given network with a set of nodes (base stations), the problem is to optimally partition the set of nodes into subsets (each called a cluster) such that the associated inter-cluster traffic is minimized under certain topological constraints and cluster capacity constraints. In the problem analysis, the problem is formulated as an integer programming problem. The integer programming problem is then transformed into a binary integer programming problem, for which the associated linear programming relaxation is solved in a column generation approach assisted by a branch-and-bound procedure. For the column generation, both a heuristic algorithm and a valid inequality approach are exploited. Various numerical examples are solved to evaluate the effectiveness of the LP (Linear Programming) based branch-and-bound algorithm.
본 연구는 HAP(High Altitude Platform) 기반 네트워크 구성에서 최적의 이동 기지국의 위치와 적용범위를 찾는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 지상 노드들을 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies) 알고리즘을 응용하여 클러스터링(Clustering) 하였다. BIRCH 알고리즘의 특징인 계층적 구조를 통해 CF(Clustering-Feature) 트리를 만들어 모바일 노드들을 관리하였고, 최대 반경과 노드 수 제약조건으로 분할과 합병 과정을 수행하도록 하였다. 제주도를 기반으로 한 모빌리티 모델을 만들어 시뮬레이션 작업을 수행하였으며, 제약 조건에 만족하는 이동 기지국의 최적위치와 적용범위를 확인했다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권1호
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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.
다수의 이동 가입자 단말들을 고정된 기지국이 관리하는 인프라 구조를 갖는 이동통신망과는 달리 미래 군 전술정보통신체계에서는 네트워크를 관리하는 중심 단말기가 존재하지 않고 모든 이동 단말기가 독립적인 형태로 존재하며 사전에 특정한 네트워크에 속하거나 액세스 포인트를 갖지 않는 특징을 가지고 있다. 이러한 비교적 작은 규모의 Ad-hoc 네트워크에 대해서는 특정한 크기로 메시지 크기가 제한되는 경우에서만 클러스터 구조가 보다 큰 효율성을 보장할 것으로 예상되며, 군 전술정보통신체계를 위한 클러스터 구조에 대한 연구를 통하여 네트워크의 효율성을 최대로 활용할 수 있도록 적응형 클러스터 형성 알고리즘의 개발이 반드시 필요함을 알 수 있다.
Emergency response has been considered as an important task in practice, because it is directly associated with the survival of patients. However, it is very difficult to increase the number of fire stations due to the budget and efficiency problem. Under this circumstances, it is critical to consider the suitability of current arrangement for 911 fire station. This is especially true in Gyeonggi-Do where the characteristics of each sub-area are different. In response, this study aims to identify types of areas that are vulnerable for emergency situations, and try to find relevant solutions for each type. For this purpose, we collected 151,463 data for emergency declaration data which exceeds 10 minutes for its response. Total 19 clustering variables which are used as input variables are selected, considering the characteristics of each area. As a result of clustering analysis, three clusters are identified and analyzed. Finally, areas whose emergence response time is in top 10% are selected and analyzed. This paper is expected to find current issues and problems of emergency response for each area, and help to understand and solve the problem for the local government.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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