The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Cluster Head Selection Protocol Using Modified Setup Phase

변형된 셋업 단계를 이용한 클러스터 헤드 선출 프로토콜

  • 김진수 (인하대학교 정보공학과) ;
  • 최성용 (인하대학교 정보공학과) ;
  • 한승진 (경인여자대학 정보미디어학부) ;
  • 최준혁 (김포대학 e-비즈니스과) ;
  • 임기욱 (선문대학교 컴퓨터정보학부) ;
  • 이정현 (인하대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2009.01.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Traditional cluster-based routing method is a representative method for increasing the energy efficiencies. In these cluster-based routing methods, the selected cluster head collect/aggregate the information and send the aggregated information to the base station. But they have to solve the unnecessary energy dissipation of frequent information exchange between the cluster head and whole member nodes in cluster. In this paper, we minimize the frequency of the information exchange for reducing the unnecessary transmit/receive frequencies as calculate the overlapped area or number of overlapped member nodes between the selected cluster head and previous cluster head in the setup phase. So, we propose the modified cluster selection protocol method that optimizes the energy dissipation in the setup phase and reuses the saved energy in the steady-state phase efficiently that prolongs the whole wireless sensor network lifetime by uniformly selecting the cluster head.

기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는클러스터 헤드 선출 프로토콜을 제안한다.

Keywords

References

  1. W. R. Heinzelman, A. P. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, "Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks," Proc. 33rd Hawaii Int'l. Conf. Sys. Sci., 2000(1).
  2. W. B. Heinzelman, A. P. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, "An Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks," IEEE Trans. Wireless Commun., Vol.1, No.4, p.66070, 2002(10). https://doi.org/10.1109/TWC.2002.804190
  3. T. Murata and H. Ishibuchi, "Performance evaluation of genetic algorithms for flowshop scheduling problems," Proc. 1st IEEE Conf. Evolutionary Computation, Vol.2, p.812817, 1994(6). https://doi.org/10.1109/ICEC.1994.349951
  4. O. Younis and S. Fahmy, "Distributed Clustering in Ad-hoc Sensor Networks: A Hybrid, Energy-Efficient Approach," IEEE INFOCOM 2004(3). https://doi.org/10.1109/INFCOM.2004.1354534
  5. H. Chan and A. Perrig, "ACE: An Emergent Algorithm for Highly Uniform Cluster Formation," In 2004 European Workshop on Sensor Networks, pp.154-171, 2004(8).
  6. T. J. Kwon, M. Gerla, V. K. Varma, M. Barton, and R. Hsing, "Efficient Flooding with Passive Clustering-An Overhead-Free Selective Forward Mechanism for Ad Hoc/Sensor Networks," Proceedings of the IEEE, Vol.91, No.8, pp.1210-1220, 2003(8). https://doi.org/10.1109/JPROC.2003.814920
  7. T. Rappaport, Wireless Communications: Principles & Practice, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1996.
  8. http://www.isi.edu/nsnam/ns

Cited by

  1. A Probabilistic Approach to Forecasting and Evaluating the Risk of Fishing Vessel Accidents in Korea vol.24, pp.3, 2018, https://doi.org/10.7837/kosomes.2018.24.3.302