무선 센서 네트워크에서의 노드 수명 균형을 위한 간헐적 설정 기반 클러스터링

Abstract

건전지로 동작하는 저렴한 센서로 구성된 무선 센서 네트워크에서 클러스터링은 효율적으로 에너지를 절약하며 환경 감시를 포함한 많은 응용 분야에 효과적으로 사용되고 있다. 가장 유명한 클러스터링 프로토콜인 LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 모든 라운드의 설정 단계에서 클러스터를 재형성하기 위하여 추가적인 에너지와 시간을 소비한다. 최근에 개발된 COTS (Clustering with One-Time Setup)에서는 클러스터 헤드의 역할을 클러스터 내 멤버들 사이에서 교대로 맡게 함으로써 클러스터 재형성 과정이 제거되며, 결과적으로 에너지 소비가 줄어든다. 그러나 COTS에서는 일부 클러스터의 멤버들이 더 많은 에너지를 소비하고 짧은 수명을 갖는데, 그 이유는 클러스터들이 첫 라운드 후에는 재형성되지 않고 고착되기 때문이다. 본 논문에서는 센서 노드 수명의 균형을 위하여 간헐적으로 클러스터를 재형성하는 CIS (Clustering with Intermittent Setup)라 불리는 새로운 클러스터링 기법이 제안된다. CIS에서는 잇따르는 두 설정 사이에서 클러스터 헤드의 역할을 클러스터 내 멤버들 사이에서 교대로 맡게 한다. 클러스터를 간헐적으로 재형성함으로써 클러스터들이 고착되지 않고 노드들 사이에서 에너지 소비와 수명이 균형을 이루게 된다. 간헐적 설정의 주기는 클러스터당 평균 노드 수인 1/p이다. 여기서, p는 총 노드 수에 대한 클러스터 헤드의 비율로서 운용 환경에 따라 조정될 수 있다. 성능 평가에 의하면, 클러스터 수가 증가함에 따라 노드 수명이 더욱 잘 균형을 이룬다. In wireless sensor networks with inexpensive battery-operated sensors, clustering saves energy efficiently and is effectively used for many applications including environment monitoring. The most famous clustering protocol, LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy), consumes extra energy and time to reform clusters at the setup phase of every round. In the recently developed COTS (Clustering with One-Time Setup), the cluster-reforming process is removed by allowing that the role of cluster head is rotated among members in a cluster, resulting in reduced energy consumption. In COTS, however, members in some clusters consume more energy and have shorter lifetime because clusters are never reformed but fixed up after the first round. This thesis presents a new clustering scheme called CIS (Clustering with Intermittent Setup) which reforms clusters intermittently to enable the balanced lifetime of nodes. In CIS, the role of cluster head is swapped among members in a cluster between two successive setups. By reforming clusters intermittently, clusters are not fixed up and energy consumption and lifetime are balanced among nodes. The period of intermittent setup is 1/p that is the average number of nodes per cluster, where p is the desired percentage of cluster heads over the total number of nodes, but it can be adjusted to adapt to the operational environment. According to the performance study, as the number of clusters increase, the node lifetime is more balanced.