센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.
Through sensor nodes it can obtain behavior, condition, location of objects. Generally speaking, sensor nodes are very limited because they have a battery power supply. Therefore, for collecting sensor data, efficient energy management is necessary in order to prolong the entire network survival. In this paper, we propose a method that increases energy efficiency to be self-configuring by distributed sensor nodes per cluster. The proposed method is based on the ANTCLUST. After measuring the similarity between two objects it is method that determine own cluster. It applies a colonial closure model of ant. The result of an experiment, it showed that the number of alive nodes increased 27% than existing clustering methods.
