유비쿼터스 센서 네트워크에서 메타 데이터 구조를 이용한 하이브리드 클러스터링 (An Hybrid Clustering Using Meta-Data Scheme in Ubiquitous Sensor Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국융합신호처리학회
· 수록지 정보 : 융합신호처리학회 논문지 / 9권 / 4호 / 313 ~ 320페이지
· 저자명 : 남도현, 민홍기

초록

센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터 방식의 라우팅은 일정 주기마다 클러스터 헤드 노드의 재 선출과 그에 따른 클러스터 재구성을 통해 센서 노드들의 에너지 소모를 분산한다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우는 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌게 되어 이로 인한 에너지 소모가 크다. 또한 클러스터 헤드노드가 동일 데이터를 수신할 경우 에너지 낭비가 있다. 본 논문은 위에서 언급한 반복적인 클러스터 구성에 대한 에너지 소모 문제는 최초에 구성된 클러스터는 고정하고 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. 또한 클러스터 헤드노드에 중복 데이터가 발생하는 문제는 클러스터 헤드노드가 처음에 수신한 데이터의 메타데이터를 브로드캐스트 함으로서 동일 데이터를 센싱한 클러스터 멤버노드가 송신하지 못하게 하는 방법을 사용하였다. 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 기존의 LEACH방식보다 평균 29.3%, HEED방식보다 평균 21.2% 적게 소모되는 것을 확인하였다.

영어초록

The dynamic clustering technique has some problems regarding energy consumption. In the cluster configuration aspect, the cluster structure must be modified every time the head nodes are re-selected, resulting in high energy consumption. Also, there is excessive energy consumption when a cluster head node receives identical data from adjacent cluster sources nodes. This paper proposes a solution to the problems described above from the energy efficiency perspective. The round-robin cluster header(RRCH) technique, which fixes the initially structured cluster and sequentially selects cluster head nodes, is suggested for solving the energy consumption problem regarding repetitive cluster construction. Furthermore, the issue of redundant data occurring at the cluster head node is dealt with by broadcasting metadata of the initially received data to prevent reception by a sensor node with identical data. A simulation experiment was performed to verify the validity of the proposed approach. The results of the simulation experiments were compared with the performances of two of the most widely used conventional techniques, the LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) and HEED(Hybrid, Energy Efficient, Distributed Clustering) algorithms, based on energy consumption, remaining energy for each node and uniform distribution. The evaluation confirmed that in terms of energy consumption, the technique proposed in this paper was 29.3% and 21.2% more efficient than LEACH and HEED, respectively.

참고자료

· 없음