• Title/Summary/Keyword: Sensor clustering

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Phased Clustering Scheme of Two-Levels in Wireless Sensor Networks (무선 센서 네트워크에서 2-레벨에 따른 단계적 클러스터링 기법)

  • Lee, Seong-Lyong;Park, JiSu;Shon, Jin Gon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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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.

Energy Effective Load Balanced Clustering Model for Wireless Sensor Networks (에너지 효율성을 높인 무선 센서 네트워크의 부하 균형 군집모델)

  • Lee, Jae-Hee;Kim, Byung-Ki;Kang, Seong-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.379-382
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    • 2015
  • 무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원으로 동작하므로 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 기법이 무선 센서 네트워크 설계에 있어 매우 중요한 요소이다. 센서 노드들의 에너지 효율을 개선하기 위한 다양한 방법 중 클러스터링 알고리즘에 기반 한 계층적 라우팅 방법이 무선 센서 네트워크의 성능과 수명을 증가시키기 위해 효과적인 기술임이 알려지면서 다양한 접근법이 제시되고 있다. 클러스터 기반 아키텍처에서 클러스터의 부하 균형을 위한 효율적인 군집 모델은 게이트웨이와 센서 노드의 수명을 증가시켜 전체 네트워크의 성능을 향상 시킨다. 본 논문에서는 네트워크의 수명과 에너지 효율성을 높이기 위해 새로운 부하 균형 군집 모델을 제시한다. 또한 최적해를 보장하는 분기 한정 알고리즘을 설계하고 이를 이용해 다양한 조건에서 기존에 제시된 부하 균형 군집 모델과 실험하고 성능을 비교한다.

A Study of an Energy Efficient Method of Clustering Scheme for Supporting Multiple Data in Sensor Networks (센서 네트워크 클러스터링 기법의 에너지 효율적인 다중 데이터 지원 방법 연구)

  • Choi, Dongmin;Chung, Ilyong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.101-103
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    • 2012
  • 센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.

CHS : Cluster Head Self-election algorithm in WSNs (센서 네트워크에서 클러스터 헤드 자가 선출 알고리즘)

  • Choi, Koung-Jin;Jung, Suk-Moon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.534-537
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    • 2009
  • Clustering protocol of Wireless sensor networks(WSNs) can not only reduce the volume of inter-node communication by the nodes's data aggregation but also extend the nodes's sleep times by cluster head's TDMA-schedule coordination. In order to extend the network lifetime of WSNs, we propose CHS algorithm to select cluster-head using three variables. It consists of initial and current energy of nodes, round information, and total numbers which have been selected as cluster head until current round.

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A Clustering Structure based Key Management Scheme using Locational Information in Wireless Sensor Networks (센서 네트워크에서의 위치 정보를 이용한 계층 구조 방식의 키 관리 기법)

  • Choi, Sung-Yong;Song, Joo-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.517-520
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    • 2013
  • 센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성되는 네트워크이다. 각 센서 노드는 배치된 환경에서 정보를 수집하여 전송하는 동작을 한다. 하지만 정보 전송 시에 공격자에게 노출되어 정보가 공격당할 우려가 있기 때문에 안전한 통신을 위해서 키 관리 기법이 필요하다. 그러나 센서 노드의 특징인 제한적인 자원을 가지고 있다는 점 때문에 공개키 알고리즘을 적용하기 어렵고 또한 다른 키 관리 기법에도 제약 조건이 따른다. 이러한 센서 네트워크의 특징을 고려하여 기존에 연구된 키 관리 기법들을 보완할 효율적이고 안전한 키 관리 기법을 제안하고자 한다.

Lidar Based Object Recognition and Classification (자율주행을 위한 라이다 기반 객체 인식 및 분류)

  • Byeon, Yerim;Park, Manbok
    • Journal of Auto-vehicle Safety Association
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    • v.12 no.4
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    • pp.23-30
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    • 2020
  • Recently, self-driving research has been actively studied in various institutions. Accurate recognition is important because information about surrounding objects is needed for safe autonomous driving. This study mainly deals with the signal processing of LiDAR among sensors for object recognition. LiDAR is a sensor that is widely used for high recognition accuracy. First, we clustered and tracked objects by predicting relative position and speed of objects. The characteristic points of all objects were extracted using point cloud data of each objects through proposed algorithm. The Classification between vehicle and pedestrians is estimated using number of characteristic points and distances among characteristic points. The algorithm for classifying cars and pedestrians was implemented and verified using test vehicle equipped with LiDAR sensors. The accuracy of proposed object classification algorithm was about 97%. The classification accuracy was improved by about 13.5% compared with deep learning based algorithm.

An Energy Efficient Clustering Mechanism in Underwater Acoustic Sensor Networks (수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 클러스터링 메커니즘)

  • Yun, Phil-Jung;Kim, Chang-Hwa;Kim, Sang-Kyung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.881-884
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    • 2008
  • 수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.

Trend-based Sequential Pattern Discovery from Time-Series Data (시계열 데이터로부터의 경향성 기반 순차패턴 탐색)

  • 오용생;이동하;남도원;이전영
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.7 no.1
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    • pp.27-45
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    • 2001
  • Sequential discovery from time series data has mainly concerned about events or item sets. Recently, the research has stated to applied to the numerical data. An example is sensor information generated by checking a machine state. The numerical data hardly have the same valuers while making patterns. So, it is important to extract suitable number of pattern features, which can be transformed to events or item sets and be applied to sequential pattern mining tasks. The popular methods to extract the patterns are sliding window and clustering. The results of these methods are sensitive to window sine or clustering parameters; that makes users to apply data mining task repeatedly and to interpret the results. This paper suggests the method to retrieve pattern features making numerical data into vector of an angle and a magnitude. The retrieved pattern features using this method make the result easy to understand and sequential patterns finding fast. We define an inclusion relation among pattern features using angles and magnitudes of vectors. Using this relation, we can fad sequential patterns faster than other methods, which use all data by reducing the data size.

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Mobile Sink Data Gathering through Clustering (클러스터링을 통한 모바일 싱크 데이터 수집)

  • Park, Jang-Su;Ahn, Byoung-Chul
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.46 no.5
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    • pp.79-85
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    • 2009
  • A sink node and its neighbor nodes spend more energy than other nodes since a stationary sink node collects data from wireless sensor networks(WSNs). For larger WSNs, the unbalanced energy of nodes causes the operation of WSNs to stop rapidly. This paper proposes a data gathering method by adapting the mobile sink to prolong the life time of large WSNs. After partitioning a network into several clusters, a mobile sink visits each cluster and collects data from it. An efficient algorithm is proposed to improve the energy efficiency by delivering the message from the mobile sink to the cluster head as well as to reduce the data gathering delay, which is the disadvantage of the mobile sink. Also, The algorithm is analyzed for the energy consumption and the data gathering delay. The validity of the ananlysis result is confirmed by the simulation.

Energy Efficient Routing Protocols based on LEACH in WSN Environment (WSN 환경에서 LEACH 기반 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜)

  • Dae-Kyun Cho;Tae-Wook Kwon
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.18 no.4
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    • pp.609-616
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    • 2023
  • In a wireless network environment, since sensors are not always connected to power, the life of a battery, which is an energy source supplied to sensors, is limited. Therefore, various studies have been conducted to extend the network life, and a layer-based routing protocol, LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy), has emerged for efficient energy use. However, the LEACH protocol, which transmits fused data directly to the sink node, has a limitation in that it consumes as much energy as the square of the transmission distance when transmitting data. To improve these limitations, this paper proposes an algorithm that can minimize the transmission distance with multi-hop transmission where cluster heads are chained between cluster heads through relative distance calculation from sink nodes in every round.