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센서 네트워크의 에너지 및 거리 추정 기반 분산 클러스터 헤드 선정과 이주 방법
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  • 센서 네트워크의 에너지 및 거리 추정 기반 분산 클러스터 헤드 선정과 이주 방법
저자명
김동우,박종호,이태진,Kim. Dong-Woo,Park. Jong-Ho,Lee. Tae-Jin
간행물명
電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신
권/호정보
2007년|44권 3호|pp.18-25 (8 pages)
발행정보
대한전자공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.

기타언어초록

In sensor networks, sensor nodes have limited computational capacity, power and memory. Thus energy efficiency is one of the most important requirements. How to extend the lifetime of wireless sensor networks has been widely discussed in recent years. However, one of the most effective approaches to cope with power conservation, network scalability, and load balancing is clustering technique. The function of a cluster head is to collect and route messages of all the nodes within its cluster. Cluster heads must be changed periodically for low energy consumption and load distribution. In this paper, we propose an energy-aware cluster head selection algorithm and Distance Estimation-based distributed Clustering Algorithm (DECA) in wireless sensor networks, which exchanges cluster heads for less energy consumption by distance estimation. Our simulation result shows that DECA can improve the system lifetime of sensor networks up to three times compared to the conventional scheme.