Wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes with limited energy resources. One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy efficient way, since their energy is limited. The clustering algorithm is a technique used to reduce energy consumption. It can improve the scalability and lifetime of wireless sensor networks. In this paper, we introduce a clustering protocol with mode selection (CPMS) for wireless sensor networks. Our scheme improves the performance of BCDCP (Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) and BIDRP (Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol) routing protocol. In CPMS, the base station constructs clusters and makes the head node with the highest residual energy send data to the base station. Furthermore, we can save the energy of head nodes by using the modes selection method. The simulation results show that CPMS achieves longer lifetime and more data message transmissions than current important clustering protocols in wireless sensor networks.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.925-928
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2010
Wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes with limited energy resources. One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy efficient way since the energy is limited. The clustering algorithm is a technique used to reduce energy consumption. It can improve the scalability and lifetime of wireless sensor network. In this paper, we introduce a clustering protocol with mode selection (CPMS) for wireless sensor networks. Our scheme improves the performance of BCDCP (Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) and BIDRP (Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol) routing protocol. In CPMS, the base station constructs clusters and makes the head node with highest residual energy send data to base station. Furthermore, we can save the energy of head nodes using modes selection method. The simulation results show that CPMS achieves longer lifetime and more data messages transmissions than current important clustering protocol in wireless sensor networks.
Smart card data is representative mobility data and can be used for policy development by analyzing public transportation usage behavior. This paper deals with the problem of classifying metro stations using metro usage patterns as one of these studies. Since the previous papers dealing with clustering of metro stations only considered traffic among usage behaviors, this paper proposes clustering considering traffic time as one of the complementary methods. Passengers at each station were classified into passengers arriving at work time, arriving at quitting time, leaving at work time, and leaving at quitting time, and then the estimated shape parameter was defined as the characteristic value of the station by modeling each transit time to Weibull distribution. And the characteristic vectors were clustered using the K-means clustering technique. As a result of the experiment, it was observed that station clustering considering pass time is not only similar to the clustering results of previous studies, but also enables more granular clustering.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5865-5872
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2011
Multi-hop communication in clustering system is the technique that forms the cluster to aggregate the sensing data and transmit them to base station through midway cluster head. Cluster head around base station send more packet than that of far from base station. Because of this hot spot problem occurs and cluster head around base station increases energy consumption. In this paper, I propose a cluster group head selection using trajectory clustering technique(CHST). CHST select cluster head and group head using trajectory clustering technique and fitness function and it increases the energy efficiency. Hot spot problem can be solved by selection of cluster group with multi layer and balanced energy consumption using it's fitness function. I also show that proposed CHST is better than previous clustering method at the point of network energy efficiency.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.10
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pp.50-58
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2013
In Wireless Sensor Network, clustering scheme is used to prolong the lifetime of WSN by efficient usage of energy of sensor. In the distributed clustering protocol just like LEACH, every sensor in a network plays a cluster head role once during each epoch. So the FND is prolonged. But, even though every sensor plays a head role, the energy consumed by each sensor is different because the energy consumed increases according to the distance to the Base Station by the way of multiple increase. In this paper, we propose a mechanism to select a head depending on the distance to Base Station, which extends the timing of FND occurrence by 68% compared to the LEACH and makes network stable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.5
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pp.1069-1084
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2011
This paper considers an optimal base station clustering problem for designing a mobile (wireless) communication network. For a given network with a set of nodes (base stations), the problem is to optimally partition the set of nodes into subsets (each called a cluster) such that the associated inter-cluster traffic is minimized under certain topological constraints and cluster capacity constraints. In the problem analysis, the problem is formulated as an integer programming problem. The integer programming problem is then transformed into a binary integer programming problem, for which the associated linear programming relaxation is solved in a column generation approach assisted by a branch-and-bound procedure. For the column generation, both a heuristic algorithm and a valid inequality approach are exploited. Various numerical examples are solved to evaluate the effectiveness of the LP (Linear Programming) based branch-and-bound algorithm.
This research aims an optimal placement of Mobile Base Station (MBS) under HAP based network configurations with the restrictions of HAP capabilities. With clustering algorithm based on BIRCH, mobile ground nodes are clustered and the centroid of the clusters will be the location of MBS. The hierarchical structure of BIRCH enables mobile node management by CF tree and the restrictions of maximum nodes per MBS and maximum radio coverage are accomplished by splitting and merging clusters. Mobility models based on Jeju island are used for simulations and such restrictions are met with proper placement of MBS.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.23-29
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2015
Energy constraints of wireless sensor networks are an important challenge. Data Transmission requires energy. Distance between origin and destination has an important role in energy consumption. In addition, the location of base station has a large impact on energy consumption and a specific method not proposed for it. In addition, a obtain model for location of base station proposed. Also a model for distributed clustering is presented by cluster heads. Eventually, a combination of discussed ideas is proposed to improve the energy consumption. The proposed ideas have been implemented over the LEACH-C protocol. Evaluation results show that the proposed methods have a better performance in energy consumption and lifetime of the network in comparison with similar methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.709-712
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2010
A military tactical information communication network uses no base station and all mobile terminal are independent while mobile networks use an infra structure that a fixed base station supports many mobile terminals. A clustering system is more efficient than the existing one in small Ad-hoc network using a limited message size. The development of an adaptive clustering algorithm is necessary to maximize the network efficiency via a study on a clustering for military tactical information communication network.
Emergency response has been considered as an important task in practice, because it is directly associated with the survival of patients. However, it is very difficult to increase the number of fire stations due to the budget and efficiency problem. Under this circumstances, it is critical to consider the suitability of current arrangement for 911 fire station. This is especially true in Gyeonggi-Do where the characteristics of each sub-area are different. In response, this study aims to identify types of areas that are vulnerable for emergency situations, and try to find relevant solutions for each type. For this purpose, we collected 151,463 data for emergency declaration data which exceeds 10 minutes for its response. Total 19 clustering variables which are used as input variables are selected, considering the characteristics of each area. As a result of clustering analysis, three clusters are identified and analyzed. Finally, areas whose emergence response time is in top 10% are selected and analyzed. This paper is expected to find current issues and problems of emergency response for each area, and help to understand and solve the problem for the local government.
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