무선 센서 네트워크에서의 머신러닝을 활용한 에너지 효율적인 클러스터 라우팅 방안 연구

강미영

doi:10.6109/jkiice.2023.27.1.124

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강미영 (호남대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제1호

발행연도: 2023.1

수록면: 124 - 130 (7page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.1.124

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본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘을 사용하는 머신러닝을 활용하여 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시켜 네트워크의 수명을 향상시키고자 한다. 무선 센서 네트워크는 물리적인 센서로 배터리를 포함한 물리적 장치를 무선 네트워크로 구성한 것으로 센서 노드의 특성 상 에너지 소비를 최소화하여 네트워크 수명을 최대화하기 위해 모든 자원을 효율적으로 사용해야 한다. 클러스터기반 접근 방식은 상대적으로 많은 수의 노들로 구성된 그룹을 관리하는데 사용된다. 제안된 프로토콜에서는 기존의 LEACH 알고리즘을 개선하여 클러스터 기반 접근방식과 위치기반 접근 방식을 사용하여 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 개선하고자 했던 성능 결과를 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 측정하였다. 실험 결과를 통해 에너지 효율성 부분에 대해 K-means 클러스터링을 적용함으로써 에너지 효율이 개선되어 젠체 네트워크의 수명이 연장됨을 확인한다.

#무선 센서 네트워크 #클러스터 라우팅 #클러스터 헤드 #LEACH 프로토콜 #K-평균 군집화 #Wireless Sensor Network(WSN) #Cluster Routing #Cluster Head(CH) #LEACH Protocol #K-means Clustering

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T. M. Behera, U. C. Samal, S. K. Mohapatra, M. S. Khan, B. Appasani, N. Bizon, and P. Thounthong, “Energy-Efficient Routing Protocols for Wireless Sensor Networks: Architectures, Strategies, and Performance,” Electronics, vol. 11, no. 15, Article ID. 2282

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