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In the hierarchical wireless sensor network (WSN), cluster-based network architecture can enhance network self-control capability and resource efficiency, and prolong the whole network lifetime. Thus, clustering has also been a topic of interest in many different disciplines. Finding an energy-effective and efficient way to generate cluster is very important in WSN. We propose a distributed, energy-efficient and flexible clustering approach. Based on the hierarchical agglomerative clustering (HAC) method, the algorithm uses the qualitative connectivity data as input data, and tailor simple numerical method to generate a cluster tree. Simulation results demonstrate that this method is energy-effective and flexible, which can enhance network self-control capability and resource efficiency, and prolong the whole network lifetime.

According to the standard ant colony algorithm in Internet of things (IOT) medical data transmission path selection, there are the problems of searching time is not long, easy to fall into partial optimization. This paper puts forward a kind of IOT medical data transmission model based on quantum pheromone updating and cluster heads choose optimization ant colony algorithm. First of all, using quantum bit probability amplitude encodes information of each path element, using quantum revolving doors and the route of the ants to update pheromone, then the ant search behavior is concentrated near the optimal solution, and the way of searching and restriction mechanism of avoiding precocious pheromone are combined, and finally optimizing the cluster heads of IOT medical data transmission model with the improved algorithm. The simulation experiments show that, through the pheromone update optimization of standard ant colony algorithm, and after the cluster heads optimization of IOT medical data transmission model, improved ant colony algorithm is more robust compared with the standard algorithm.

Designing of a hierarchical clustering algorithm is one of the numerous approaches to minimize the energy consumption of the Wireless Sensor Networks (WSNs). In this paper, a homogeneous and randomly deployed sensor nodes is considered. These sensors are energy constrained elements. The nominal selection of the Cluster Head (CH) which falls under the clustering part of the network protocol is studied and compared to Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol. CHs in this proposed process is the function of total remaining energy of each node as well as total average energy of the whole arrangement. The algorithm considers initial energy, optimum value of cluster heads to elect the next group of cluster heads for the network as well as residual energy. Total remaining energy of each node is compared to total average energy of the system and if the result is positive, these nodes are eligible to become CH in the very next round. Analysis and numerical simulations quantify the efficiency and Average Energy Ratio (AER) of the proposed system.

This paper deals with the improvement of cluster head selection method in L-SEP for heterogeneous nodes among hierarchical routing protocols of wireless sensor network. Wireless sensor networks are classified into homogeneous and heterogeneous network. In heterogeneous network, SEP, L-SEP are mainly used because cluster head selection probability is different depending on node type. But, since protocol based on SEP has different cluster head selection probabilities depending on the node type, clusters that transmit data inefficiently can be formed. to improve this, it is necessary to select the cluster head that minimizes the transmission distance of member node and the cluster head. Therefore, we propose a protocol that improve the cluster head selection method.

Wireless sensor network is attractive to researcher and commercial users. It provides several usages in different areas, but it also has a weakness. Energy restriction of sensor network leads to several research outputs. In this paper, we consider cluster header selection mechanism with routing tree to the sink node. We select cluster head as small as possible and it also provides connectivity to the sink node with routing tree.

Sensor Networks can perceive the extensive area by application of many sensor nodes because the size of sensor nodes is small and cheap. Sensor nodes can transfer multi hop data to sink nodes which is far away than sending and receiving distance. Many routing methods are proposed in order to raise energy efficiency in sensor networks filled. There is a routing method based on structure as a composing method of network by cluster. Cluster technology consisting and maintaining network topology based on cluster is mostly studied in routing protocol. There are demerits that LEACH, EACHS shall be rest energy of all nodes and HEED can't guarantee the number of cluster head. The proposed energy efficiency of selected cluster head guarantees the number of cluster head which is a demerit of HEED and minimizes the node of DEAD.

The most important factor within the wireless sensor network is to have effective network usage and increasing the lifetime of the individual nodes in order to operate the wireless network more efficiently. Many routing protocols have been developed for this purpose. One of these is the LEACH protocol presented by Wendi Heinzelman, which is especially well known as a simple and efficient clustering based routing protocol. However, because LEACH protocol in an irregular network results in a drop in efficiency of the total data throughput, the stability of the cluster is declined. Therefore, to increase the stability of the cluster head, this paper proposes a stochastic cluster head selection method for improving the LEACH protocol. To this end, it proposes a SH-LEACH(Stochastic Cluster Head Selection Method-LEACH) that it is combined with the HEED and LEACH protocol and the proposed algorithm is verified through the simulation.

무선 센서 네트워크는 제한된 자원을 가지고 특정한 지역에 임의로 뿌려진 센서 노드가 자가 구성적으로 형성하는 네트워크를 말한다. 센서 네트워크의 확장성(scalability), 로드 밸런싱(load balancing) 그리고 네트워크 라이프 타임(network lifetime)을 보장하기 위해서 네트워크를 지역적으로 관리하는 클러스터링 알고리즘이 필요하다. 이전의 클러스터링 알고리즘에서 클러스터 헤드를 선정할 때 노드의 위치 및 에너지를 알아내기 위해 추가적인 통신비용이 발생하고, 클러스터 간 불균형이 클러스터 헤드에게 과부하를 유발한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 추가적인 통신비용과 클러스터 불균형을 고려하는 새로운 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실험결과를 통해 기존의 방법보다 에너지 측면에서 효율적임을 보여준다

Wireless sensor networks is composed of many similar sensor nodes with limited resources. They are randomly scattered over a specific area and self-organize the network. For guarantee of network life time, load balancing and scalability in sensor networks, sensor networks needs the clustering algorithm which distribute the networks to a local cluster. In existing clustering algorithms, the cluster head selection method has two problems. One is additional communication cost for finding location and energy of nodes. Another is unequal clustering. To solve them, this paper proposes a novel cluster head selection algorithm revised previous clustering algorithm, LEACH. The simulation results show that the energy compared with the previous clustering method is reduced.

무선센서네트워크의 효율적인 에너지 사용과 개별 노드의 수명 증가는 센서 네트워크의 효율적인 운영을 위해 매우 중요한 요소이며 많은 라우팅 프로토콜들이 네트워크 수명을 최대화하기 위해 개발되고 있다. 특히 Wendi Heinzelman에 의해 제시된 LEACH프로토콜은 간단하고 효율적인 클러스터링 기반의 라우팅 프로토콜로 잘 알려져 있다. 그러나 LEACH프로토콜은 총 데이터 전송 량이 불규칙한 네트워크에서 효율이 떨어지게 되므로 클러스터의 안 정도가 낮아지게 된다. 그러므로 본 논문에서는 클러스터링 기반의 라우팅 프로토콜에서 개선된 확률적 클러스터 헤드 선출 방법을 제안한다. LEACH프로토콜과 HEED프로토콜에 대해 조사해보고 LEACH프로토콜에 새로운 확률적 클러 스터 헤드 선출방법을 적용하고 비교하여 개선된 점을 보여준다.

The most important factor within the wireless sensor network is to have effective network usage and increase the lifetime of the individual nodes in order to operate the wireless network more efficiently. Therefore, many routing protocols have been developed. The LEACH protocol presented by Wendi Heinzelman, especially well known as a simple and efficient clustering based routing protocol. However, because LEACH protocol in an irregular network is the total data throughput efficiency dropped, the stability of the cluster is declined. Therefore, to increase the stability of the cluster head, in this paper, it proposes a stochastic cluster head selection method for improving the LEACH protocol. To this end, it proposes a SH-LEACH(Stochastic Cluster Head Selection Method-LEACH) that it is combined to the HEED and LEACH protocol and the proposed algorithm is verified through the simulation.

The energy of a sensor in a Wireless Sensor Network (WSN) puts a limit on the lifetime of the network. To prolong the lifetime, a clustering plan is used. Clustering technology gets its energy efficiency through reducing the number of communication occurrences between the sensors and the base station (BS). In the distributed clustering protocol, LEACH-like (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy - like), the number of sensor's cluster head (CH) roles is different depending on the sensor's residual energy, which prolongs the time at which half of nodes die (HNA) and network lifetime. The position of the CH in each cluster tends to be at the center of the side close to BS, which forces cluster members to consume more energy to send data to the CH. In this paper, a protocol, pseudo-LEACH, is proposed, in which a cluster with a CH placed at the center of the cluster is formed. The scheme used allows the network to consume less energy. As a result, the timing of the HNA is extended and the stable network period increases at about 10% as shown by the simulation using MATLAB.

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 사용하기 때문에 에너지 효율성을 증가시키는 것이 매우 중요하다. 일반적인 무선 센서 네트워크에서 특정 지역에 무작위로 배포된 센서노드는 배포 방법 및 환경에 영향을 받아 불균형하게 분포되어 센서 노드 밀집 지역이 발생되며 이는 네트워크의 전체적 수명을 단축시키는 단점이 된다. 따라서 본 논문에서는 센서 노드 밀집 지역에 클러스터 헤드를 추가적으로 선출하여 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 대표적인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 클러스터링을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때와 제안한 알고리즘을 이용하여 네트워크를 구성하였을 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용한 네트워크가 전체적으로 균등한 에너지를 유지하고 있음을 알 수 있다.

Energy efficiency in wireless sensor network is a principal issue because wireless sensor network uses limited energy. In wireless sensor network, because nodes are placed randomly, they may be concentrated in certain area. This dense area causes shortening the life of the concentrated area, and furthermore reducing the life of the entire network. In this paper, we suggest a additional cluster head selection algorithm for reducing the overload of head node in dense area and shows simulation result using our algorithm with LEACH algorithm.

무선 센서 네트워크 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 적용이 가능하다. 무선 센서 네트워크는 그 특성상 한 번 배포되면 배터리의 교환이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계되는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 달성하기 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우평균$4{\sim}7%$의 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 라이프타임 성능 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.

Wireless sensor network technologies applicable to various industrial fields are rapidly growing. Because it is difficult to change a battery for the once distributed wireless sensor network, energy efficient design is very critical. In order to achieve this purpose in network design, a number of studies have been examining the energy efficient routing protocol. The sensor network consumes energy in proportion to the distance of data transmission and the data to send. Cluster-based routing Protocols such as LEACH-C achieve energy efficiency through minimizing the distance of data transmission. In LEACH-C, however, the total distance between the nodes consisting the clusters are considered important in constructing clustering. This paper examines the cluster-head-selection-algorithm that reflect the distance between the base station and the cluster-head having a big influence on energy consumption. The Proposed method in this paper brought the result that the performance improved average $4{\sim}7%$ when LEACH-C and the base station are located beyond a certain distance. This result showed that the distance between cluster-head and the base station had a substantial influence on lifetime performance in the cluster-based routing protocol.

In this paper, we consider a sectorized wireless powered sensor network (WPSN), wherein sensor nodes are clustered based on sectors and transmit data to the cluster head (CH) using energy harvested from a hybrid access point. We construct a system model for this sectorized WPSN and find optimal coordinates of CH that maximize the achievable transmission rate of sensing data. To obtain the optimal CH with low overhead, we perform an asymptotic geometric analysis (GA). Simulation results show that the proposed GA-based CH selection method is close to the optimal performance exhibited by exhaustive search with a low feedback overhead.

Chain-based protocol방법 중의 하나인 PEGASIS는 모든 노드들의 공평한 에너지 소모를 유도 할 수 있지만 BS(Base station)로부터 멀리 떨어진 노드들 중에서 HEAD가 선택될 경우에는 데이터 전송 시에 심각한 에너지 소모와 불필요한 노드들 간의 데이터 이동이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PEGASIS의 greedy알고리즘을 응용하고, BS를 기준으로 주변 node들과의 거리를 비교하여 에너지 소모를 줄일 수 있는 프로토콜인 DERP(Distance-based Energy efficient routing protocol)을 제안한다. DERP의 기법은 예비헤드(P-HD)노드를 선택하여 보다 효율적인 클러스터 구조를 생성할 수 있는 방법이다. 아울러 더 큰 센서 필드에서의 확장을 위해서 PEGASIS와 제안방법에서 기본이 되는 single-hop 기반의 통신을 HEAD와 BS와의 거리에 따른 relay노드를 선택함으로서 multi-hop 기반의 통신으로 변환하여 에너지 소모를 줄일 수 있는 방법을 추가하였다. DERP의 시뮬레이션 결과 값으로 에너지 효율은 기존의 PEGASIS방법에 비해 최고 80%정도까지의 에너지 효율이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 전송 지연 역시 감소하는 것으로 확인 되었다.

PEGASIS, a chain-based protocol, forms chains from sensor nodes so that each node transmits and receives from a neighbor. In this way, only one node (known as a HEAD) is selected from that chain to transmit to the sink. Although PEGASIS is able to balance the workload among all of the nodes by selecting the HEAD node in turn, a considerable amount of energy may be wasted when nodes which are far away from sink node act as the HEAD. In this study, DERP (Distance-based Energy-efficient Routing Protocol) is proposed to address this problem. DERP is a chain-based protocol that improves the greedy-algorithm in PEGASIS by taking into account the distance from the HEAD to the sink node. The main idea of DERP is to adopt a pre-HEAD (P-HD) to distribute the energy load evenly among sensor nodes. In addition, to scale DERP to a large network, it can be extended to a multi-hop clustering protocol by selecting a "relay node" according to the distance between the P-HD and SINK. Analysis and simulation studies of DERP show that it consumes up to 80% less energy, and has less of a transmission delay compared to PEGASIS.

현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 위해 않은 알고리즘들이 발표 되고 있다. 그 중 클러스터링을 기반으로 하는 라우팅 알고리즘들은 싱크노드가 클러스터 내의 클러스터 헤드와 통신함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻을 수 있다. 클러스터링 기반의 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 내의 클러스터 헤드 선정이 무엇보다 중요하다. 그래서 본 논문에서는 효율적인 클러스터 헤드 선정 방안을 제안한다. 제안된 방안은 클러스터 내에서 노드의 잔존 에너지와 트래픽 로드를 가지고 클러스터 헤드를 효율적으로 결정함으로써 센서 네트워크의 생존시간을 최대화 한다.

수많은 센서들로 이루어진 센서 네트워크에서는 노드의 제한된 에너지로 인해, 에너지 효율적 사용이 중요한 이슈이다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 위하여 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이들 알고리즘들 중 클러스터링 기법은 센서 노드가 싱크와 직접 통신하는 방법이 아닌 클러스터 헤드로 선출된 노드와 통신하여 클러스터 헤드가 센싱된 정보를 모아 싱크에 보냄으로써 에너지 소비를 줄이게 된다. 이 기법은 클러스터 헤드 선정이 무엇보다도 중요한 이슈이다. 따라서 이 논문에서는 잔존 에너지의 양과 노드의 상대적 위치에 따라 클러스터 헤드를 선출함으로써 에너지 효율을 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안한다.

현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 위해 않은 알고리즘들이 발표 되고 있다. 그 중 클러스터링을 기반으로 하는 라우팅 알고리즘들은 싱크노드가 클러스터 내의 클러스터 헤드와 통신함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻을 수 있다. 클러스터링 기반의 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 내의 클러스터 헤드 선정이 무엇보다 중요하다. 그래서 본 논문에서는 효율적인 클러스터 헤드 선정 방안을 제안한다. 제안된 방안은 클러스터 내에서 노드의 잔존 에너지와 트래픽 로드를 가지고 클러스터 헤드를 효율적으로 결정함으로써 센서 네트워크의 생존시간을 최대화 한다.

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.

무선 센서 네트워크는 센서 테크놀로지의 발전으로 인하여 급속히 개발되고 있으며, 여러 분야에서 다양하게 응용될 것으로 예측된다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 충족시키기 위해 여러 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 모든 센서 노드들이 센싱 데이터를 갖고 있다는 이상적인 상황을 가정하고 있다. 본 논문에서는 일부 센서 노드들만이 데이터를 갖고 있는 센서 네트워크 상에서 클러스터 헤드를 선정하는 센싱 인지 클러스터 선정 알고리즘을 LEACH-C 기반으로 설계 및 구현하였다. 또한 제안된 알고리즘을 여러 네트워크 상황에서 시뮬레이션하여 센싱 인지 기법이 가장 효율적인 네트워크 상황을 분석하였다. 시뮬레이션 결과에서 데이터를 센싱한 노드군(群)을 중심으로 클러스터 헤드를 선정하는 것이 가장 효율적임을 알 수 있었으며, 일부 센서들만이 데이터를 갖고 있는 경우에는 센싱 인지 개념을 클러스터 헤드 선정에 적용하는 것이 중요하다는 점을 보여주었다.

Wireless Sensor Networks have been rapidly developed due to the advances of sensor technology and are expected to be applied to various applications in many fields. In Wireless Sensor Networks, schemes for managing the network energy-efficiently are most important. For this purpose, there have been a variety of researches to suggest routing protocols. However, existing researches have ideal assumption that all sensor nodes have sensing data to transmit. In this paper, we designed and implemented a sensing-aware cluster selection algorithm based on LEACH-C for the sensor network in which part of sensors have sensing data. We also simulated proposed algorithm on several network situation and analyzed which situation is suitable for the algorithm. By the simulation result, selecting cluster head among the sensing nodes is most energy-efficient and the result shows application of sensing-awareness in cluster head selection when not all sensors have sensing data.

센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반 라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리의 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 에너지 효율적인 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.