Many of the recent performance evaluation of clustering schemes in wireless sensor networks considered one sink node operation and fixed sink node location without mentioning about any network application requirements. However, application environments have variable requirements about their networks. In addition, network performance is sufficiently influenced by different sink node location scenarios in multi-hop based network. We also know that sink location can influence to the sensor network performance evaluation because of changed multipath of sensor nodes and changed overload spots in multipath based wireless sensor network environment. Thus, the performance evaluation results are hard to trust because sensor network is easily changed their network connection through their routing algorithms. Therefore, we suggest that these schemes need to evaluate with different sink node location scenarios to show fair evaluation result. Under the results of that, network performance evaluation results are acknowledged by researchers. In this paper, we measured several clustering scheme's performance variations in accordance with various types of sink node location scenarios. As a result, in the case of the clustering scheme that did not consider various types of sink location scenarios, fair evaluation cannot be expected.
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.
Energy efficiency is the most challenging issue in wireless sensor network to prolong the life time of the network, as the sensors has to be unattended. Cluster based communication can reduce the traffic on the network and gives the opportunity to other sensors for periodic sleep and thus save energy. Passive clustering (PC) can perform a significant role to minimize the network load as it is less computational and light weight. First declaration wins method of PC without any priority generates severe collision in the network and forms the clusters very dense with large amount of overlapping region. We have proposed several modifications for the existing passive clustering algorithm to prolong the life time of the network with better cluster formation.
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 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.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 원격지의 환경에 대한 정확한 모니터링 또는 제어를 가능하게 한다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는, 상황인식 기반의 적응적이며 계층적 클러스터링 기법인 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하였다. CACH는 또한 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 수정하는 새로운 기법을 이용하여, 네트워크의 수명을 연장하고 지연시간을 줄일 수 있다.
오늘날 네트워크에 대한 침해사고가 급증하고 있으며, 점차 증가하고 있는 인바운드 네트워크에 대한 공격도 함께 증가하고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해서 보안시스템의 개발이 지속적으로 이뤄지고 있지만, 인바운드 네트워크의 성능 감소의 문제가 발생하기 때문에, 성능 향상과 보안성 강화를 위한 모두를 고려한 보안시스템 개발이 시급한 실정이다[1]. 따라서 본 논문에서는 네트워크를 분할하여 보안등급에 따라 관리함으로써 성능을 향상 시키기 위한 보안클러스터링을 제안하고자 한다.
Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.
The ozone forecasting systems have many problems because the mechanism of the ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary. Also, the results of prediction are not a good performance so far, especially in the high-level ozone concentration. This paper describes the modeling method of the ozone prediction system using neuro-fuzzy approaches and fuzzy clustering. The dynamic polynomial neural network (DPNN) based upon a typical algorithm of GMDH (group method of data handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system.
무선 센서네트워크는 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경데이터를 응용 서비스와 연결하여 상황인지를 가능케 하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술이다. 하지만 자원이 제한된 노드를 이용해서 역동적인 애드 혹 네트워크를 유지하며 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해서는 네트워크 계층에서 효율적인 에너지 사용 방법을 필요로 한다. 집단화(Clustering)를 통한 데이터의 병합과 전송은 센서 네트워크의 구조와 데이터 특성에 비추어 에너지 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 싱크로부터의 거리 정보를 이용해 분산된 방법으로 집단을 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집단 구성에 따르는 추가적인 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 노드간의 에너지 소모를 균등하게 유지할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 기존의 센서네트워크를 위해 제안된 확률적 집단 구성과 비교해 에너지 사용에 보다 효율적이었으며 이를 통해 네트워크의 생존시간을 늘릴 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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