• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1241-1248
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• 2014

사물인터넷의 하위 구조인 센서 네트워크는 센서 노드의 효율적인 배터리 사용이 중요한 요소이다. 센서노드의 배터리 사용 시간을 최대화할 수 있으면 센서 네트워크의 생존 시간도 늘어나고 사물인터넷의 신뢰도도 향상될 것이다. 이 문제에 대한 기존의 해결들은 주로 후보 노드들의 에너지 잔량에 기반하여 클러스터 헤드의 주기적 교체에 중점을 두었다. 본 연구에서는 헤드 교체 주기를 효율적으로 관리하여 네트워크의 생존 시간을 최대화하고자 한다. 제안하는 기법은 센서노드의 에너지 잔량, 위치, 밀도 등을 고려한 임계치에 기반하여 헤드를 교체하고 최초로 소멸되는 노드의 시각과 최후로 소멸되는 노드의 시각 사이의 시간을 최소화 한다. 실험 결과 제안하는 기법은 노드간의 에너지 균형과 네트워크의 생존시간을 최대화하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.331-340
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• 2008

부하균형을 위해서는 각 노드의 부하상태 정보가 모든 노드에게 알려져야 하는데 O.Lee[15]가 제안한 SRIBD(Symmetric Balanced Incomplete Block Design) 기반의 부하균형 알고리즘은 노드의 수가 v일 때 2라운드 메시지 교환과 O (${\upsilon}{\sqrt{\upsilon}}$)의 통신오버헤드에 의해 각 노드가 네트워크상의 모든 노드로부터 부하상태 정보를 수신한다. 이 때 각 노드의 통신오버헤드는 O ($\sqrt{\upsilon}$)로서 각 노드가 균등한 오버헤드를 가지며 각 노드가 수신한 정보는 중복이 없다는 점 또한 이 알고리즘의 장점이다. 기술한 바와 같이 이 알고리즘은 매우 효율적이지만 임의의 소수 p에 대하여 노드의 수가 $v=p^2+p+1$일 때만 수행될 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상의 노드의 수가 임의의 양의 정수일 때도 이 알고리즘이 동작할 수 있도록 특수한 결합구조를 생성하고자 한다. 이 제안의 성과를 평가하기 위해 노드의 수가 w($5{\leq} w{\leq}5,000$)인 네트워크를 가정하고 각각의 경우에 두 번의 라운드 정보교환으로 최소 80% 이상의 부하상태정보를 수신하도록 실험을 수행한 결과 트래픽오버헤드는 O($w{\sqrt{w}}$) 보다 낮으며 각 노드의 트래픽 오버헤드가 균등하지는 않으나 그 편차가 크지 않은 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.608-614
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• 2009

무선 센서 네트워크에서는 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 효율적인 에너지 사용이 요구된다. 클러스터링 방식은 클러스터를 형성하고 클러스터 멤버 노드들이 전송한 데이터를 클러스터 헤드가 병합하여 싱크 노드로 전송하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터 헤드를 효율적인 선정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드 자신의 과거 헤드 경험의 세분화와 전송할 데이터의 존재 여부, 전송할 데이터를 보유하고 있는 이웃 노드들의 정보를 이용하여 헤드를 선정 함으로 네트워크 전체의 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식인 LEACH, HEED 알고리즘에 비해 밸런싱 있는 에너지를 소모하고, 더 나은 네트워크 수명을 보장함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.496-498
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• 2005

수많은 센서들로 이루어진 센서 네트워크에서는 노드의 제한된 에너지로 인해, 에너지 효율적 사용이 중요한 이슈이다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 위하여 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이들 알고리즘들 중 클러스터링 기법은 센서 노드가 싱크와 직접 통신하는 방법이 아닌 클러스터 헤드로 선출된 노드와 통신하여 클러스터 헤드가 센싱된 정보를 모아 싱크에 보냄으로써 에너지 소비를 줄이게 된다. 이 기법은 클러스터 헤드 선정이 무엇보다도 중요한 이슈이다. 따라서 이 논문에서는 잔존 에너지의 양과 노드의 상대적 위치에 따라 클러스터 헤드를 선출함으로써 에너지 효율을 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.433-435
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• 2005

현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 위해 않은 알고리즘들이 발표 되고 있다. 그 중 클러스터링을 기반으로 하는 라우팅 알고리즘들은 싱크노드가 클러스터 내의 클러스터 헤드와 통신함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻을 수 있다. 클러스터링 기반의 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 내의 클러스터 헤드 선정이 무엇보다 중요하다. 그래서 본 논문에서는 효율적인 클러스터 헤드 선정 방안을 제안한다. 제안된 방안은 클러스터 내에서 노드의 잔존 에너지와 트래픽 로드를 가지고 클러스터 헤드를 효율적으로 결정함으로써 센서 네트워크의 생존시간을 최대화 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2358-2364
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 에너지 소모뿐만 아니라 센서 노드에서 수집된 데이터의 무결성을 보장하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 센서 노드로부터 데이터를 병합하는 클러스터 헤드의 오버헤드 및 데이터의 무결성을 보장하지 못하고 있다. 이 논문에서는 센서 노드로부터 전달된 데이터를 클러스터 헤드가 병합할 때 클러스터 헤드의 오버헤드를 줄이고 병합된 데이터의 무결성을 보장하기 위한 다중 경로 해쉬체인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 병합시 클러스터 헤드의 데이터 무결성을 보장하기 위해서 주경로와 보조경로로 나누어 다중 해쉬 체인을 형성한다. 주경로 이외에 사용되는 보조 경로는 센서 노드의 인증 시 클러스터 헤드의 오버헤드를 최소화하면서 센서 노드의 무결성을 지원한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2099-2100
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• 2006

제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%클 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Dic)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.385-387
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• 2005

센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 크기가 작고, 배터리 용량도 제한되어 있기 때문에 오랜 시간 노드가 활동하기 위해서는 에너지 소모를 줄이는 것이 관건이다. 센서 노드들의 에너지 소비 감소를 위해서 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 통해 에너지를 소비를 줄이는 방법이 연구되었다. 그 중에서 클러스터링 기법은 센서 노드가 클러스터를 형성하고, 그 주체가 되는 클러스터 헤드와 통신함으로써 전체적인 센서 노드의 에너지 소비를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모를 분산한다. 이때 중요시 생각해야 될 것은 클러스터를 효율적으로 생성해야 한다는 것이다. 모든 센서 노드들에게 균등하게 에너지를 소비하여 전체적인 센서네트워크가 오랫동안 유지하는 것은 클러스터의 형태에 따라 에너지 소모가 변할 수 있기 때문이다. 이에 본 논문은 초기 랜덤하게 뿌려진 센서 노드를 가지고 초기에 클러스터를 효율적으로 형성하려 한다. 이는 초기 센서들의 데이터 정보를 가지고, 클러스터 헤드를 선정하고, 선정된 클러스터 헤드로 초기 클러스터를 형성하는 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.936-940
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• 2007

본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.166-169
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• 2014

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.