무선 센서 네트워크 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 적용이 가능하다. 무선 센서 네트워크는 그 특성상 한 번 배포되면 배터리의 교환이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계되는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 달성하기 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우평균$4{\sim}7%$의 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 라이프타임 성능 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
최근 급속하게 성장하고 있는 무선 이동 통신 분야중의 한 분야가 Ad hoc 네트워크 분야일 것이다. Ad hoc 네트워크는 기존의 고정된 네트워크의 한계를 뛰어 넘는 네트워크이다. 본 연구에서는 Ad hoc 네트워크의 클러스터 기반의 라우팅 프로토콜에서의 인증에 대한 프로토콜을 멀티 계층으로 설계하였다. CBRP(Cluster Based Routing Protocol)의 라우팅 프로토콜에서는 클러스터간의 인증을 위하여 CH(Cluster Head)간의 인증을 통하여 인증을 하게 된다. CH간의 신뢰성을 위하여 MCH(Main Cluster Head)를 두어 CH간의 신뢰성을 보장함으로써 상호 클러스터간의 인증을 위한 프로토콜을 설계하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.680-699
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2015
The use of web service has been increased rapidly, with an increase in the number of available services, finding the exact service is the challenging task. Service discovery is the most significant job to complete the service discoverers needs. In order to achieve the efficient service discovery, we focus on designing a cluster based service discovery model for service registering and service provisioning among all mobile nodes in a mobile ad hoc network (MANETs). A dynamic backbone of nodes (i.e. cluster heads) that forms a service repository to which MANET nodes can publish their services and/or send their service queries. The designed model is based on storing services with their service description on cluster head nodes that are found in accordance with the proposed cluster head election model. In addition to identifying and analyzing the system parameters for finding the effectiveness of our model, this paper studies the stability analysis of the network, overhead of the cluster, and bandwidth utilization and network traffic is evaluated using analytic derivations and experimental evaluation has been done.
센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터링 방식은 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌는 셋업과정으로 인한 에너지 소모가 크다. 셋업과정은 보안적용을 해야 할 경우 보안 키가 주기적으로 재 생성되는 등 클러스터 구성 이외에 추가적인 에너지 낭비가 발생한다. 본 논문은 최초에 구성된 클러스터 알고리즘과 이후 반복적으로 발생되는 클러스터 재셋업 알고리즘을 달리하는 하이브리드 방식을 제안한다. 재 셋업에서는 고정된 클러스터 내에서 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 이용하여 에너지 소모를 줄인다. 보안키 생성 및 적용으로 추가되는 에너지 소모는 클러스터가 지속적으로 고정되기 때문에 최초 클러스터 형성 때 사전 배포하는 방식으로 해결된다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 LEACH방식보다 평균 26.5%, HEED방식보다 평균 20% 적게 소모되는 것을 확인하였다.
열악한 자연환경에 무작위로 배포되는 무선센서 네트워크(Wireless Sensor Networks : WSNs)의 센서 노드(node)에서의 고장은 필수적으로 발생하며, 무선센서 네트워크의 설계시 고려되어야 할 핵심과제이다. 본 논문에서는 센서노드에서 발생 가능한 고장모델을 분류하였다. 특히 CH(Cluster Head) 노드에 고장이 발생할 경우 고장을 복구 가능한 새로운 코드방식을 제안하고, 고장 복구 알고리즘을 제시하였다. 제안한 코드 방식은 기존 해밍코드대비 정보길이 16비트 이하에서 동등한 크기의 패리티 비트를 가지며, 코드 발생이 아주 간단한 장점을 가진다. 이것은 전력효율을 높이면서 WSN의 안정성을 유지하는 데 매우 중요하다.
센서 네트워크(Sensor Networks)에 대해 LEACH, EACHS, HEED의 방법을 비교 분석하고, HEED의 단점인 클러스터 헤드 수를 보장하는 것과 DEAD 노드를 최소화 하여 클러스터 헤드 선출 에너지 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 결과의 성능을 MATLAB 시뮬레이션에 의해 비교 하였다.
This study was aimed to provide the measurement data and shape classification of the head of the Korean female children for the headwear sizing systems. Four hundred nineteen female children, aged nine to twelve years, participated for this study. The 19 regions on the head and height, weight of the subjects were directly measured by the expert experimenters. Factor analysis, cluster analysis, GLM analysis and Tukey HSD test were performed using these data. Through factor analysis, five factors were extracted upon factor scores and those factors comprised $71.318\%$ for the total variances. Three clusters as their head shape were categorized using fiver factor scores by cluster analysis. Type 1 was characterized by the widest head width, Bitragion arc, and shortest head length, and medium height and weight. Type 2 had the longest head length and the widest side head width and the highest head circumference, and highest height and largest weight. Type 3 was characterized by the medium head length, smallest head circumstance, narrowest head width and side head width, and smallest height and weight.
본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크상에서 그룹 이동성이 있는 모바일 사용자들을 beacon 메시지 수신 상태 정보만을 이용하여 분산적인 방법으로 온라인 클러스터링 하는 기법과 그룹 내로 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 클러스터 헤드 노드를 선정하는 기법을 제시하고, 선정한 클러스터 헤드 노드를 통해 그룹 내부로 데이터를 전달할 수 있는 효율적인 그룹 라우팅 기법을 제안한다. ns-2를 이용하여 518개의 정적 노드와 20개의 동적 노드로 구성된 네트워크에 대해 성능 평가한 결과, 평균적으로 96 %의 높은 클러스터링 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 또한 그룹의 개념 없이 개별적으로 모바일 노드들로 일대일 라우팅을 한 경우에 비해 제안한 클러스터 기반 라우팅 기법을 사용했을 경우, 총 라우팅 비용이 1/20 정도로 감소하였으며, 그룹의 개념은 존재하지만 임의의 모바일 노드를 통해 intra-cluster 라우팅 했을 경우에 비해, 제안한 클러스터 헤드 노드를 통해 라우팅 했을 경우, 라우팅 비용이 평균적으로 1/2 정도로 감소함을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
무선센서망의 센서노드는 특성상 제한된 에너지를 가지고 있어 다양한 네트워크 환경에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 무선센서망의 효율적인 에너지 관리를 위한 클러스터 헤드 선출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LEACH-C 알고리즘이 고려하지 않는 클러스터 헤드 및 노드의 에너지 보유량과 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하여 에너지 효율을 개선하며 다양한 네트워크 환경에 적용 가능한 특징을 갖는다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 ns-2 시뮬레이터 기반에서 모의실험을 하였다. 실험결과, 제안 방식이 기존 LEACH-C 방식과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수, 노드의 에너지 소비량 그리고 노드의 데이터 전송량 측면에서 LEACH-C 보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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