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기상감시 무선 센서 네트워크에 적합한 Threshold-dataset 기반 지역적 클러스터링 기법 (An Adaptive Regional Clustering Scheme Based on Threshold-Dataset in Wireless Sensor Networks for Monitoring of Weather Conditions)

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최초등록일 2025.04.26 최종저작일 2011.10
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기상감시 무선 센서 네트워크에 적합한 Threshold-dataset 기반 지역적 클러스터링 기법
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국멀티미디어학회
    · 수록지 정보 : 멀티미디어학회논문지 / 14권 / 10호 / 1287 ~ 1302페이지
    · 저자명 : 최동민, 심검, 정일용

    초록

    무선 센서 네트워크에서 사용하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 이 방법은 기상감시 네트워크와 같이 센서 노드의 수집 데이터가 중복되기 쉬운 환경에 적용할 경우 노드가 불필요하게 소모하는 에너지가 많다. 문턱값(threshold)을 이용해 동작하는 클러스터링 기법의 경우 네트워크의 수명은 연장되었으나 수집하는 데이터의 정확도가 낮아 신뢰하기 어려운 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 또한 멀티 홉 전송을 이용하는 클러스터링 기법은 클러스터 헤드 노드 선정이 확률적으로 발생하므로 노드들의 링크가 단절되는 현상이 자주 일어나 데이터의 정상적인 수집이 어렵다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이고 링크 단절 현상이 완화된 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 성능분석 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존의 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였고 수집 데이터의 정확도가 높아졌으며 전체 수명이 30% 정도 향상되었다.

    영어초록

    Clustering protocol that is used in wireless sensor network is an efficient method that extends the lifetime of the network. However, when this method is applied to an environment in which collected data of the sensor node easily overlap, sensor nodes unnecessarily consumes energy. In the case of clustering technique that uses a threshold, the lifetime of the network is extended but the degree of accuracy of collected data is low. Therefore it is hard to trust the data and improvement is needed. In addition, it is hard for the clustering protocol that uses multi-hop transmission to normally collect data because the selection of a cluster head node occurs at random and therefore the link of nodes is often disconnected. Accordingly this paper suggested a cluster-formation algorithm that reduces unnecessary energy consumption and that works with an alleviated link disconnection. According to the result of performance analysis, the suggested method lets the nodes consume less energy than the existing clustering method and the transmission efficiency is increased and the entire lifetime is prolonged by about 30%.

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