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(Korean Abstract) |
무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 수집 기법은 핵심적인 기반 기술 중 하나이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합의 효율을 최대화하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시킨다. 하지만 기존 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 비균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 최근 이와 같은 비균일한 센서 네트워크 환경에서 최단거리 홉 카운트 정보를 기반으로 논리적인 홉-수 범위를 이용하여 균등한 클러스터를 구성하는 기법이 제안되었다. 하지만, 기존 기법은 대규모 센서 네트워크 환경에서 클러스터를 확장시킬 경우, 클러스터에 포함되지 못하는 고아 노드 발생이 증가한다. 이러한 문제를 고려하여, 본 논문에서는 비균일한 대규모 무선 센서 네트워크 환경에서 계층적 다중-홉 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 일정한 홉-수에서 각도 범위를 분할하여 멤버 노드를 선정하기 때문에 고아 노드의 수를 감소시키고, 높은 확장성을 보장한다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 고아 노드의 발생이 평균 약 41% 감소하였다.
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