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사물 인터넷 환경에서의 클러스터 헤드 선정 방법에 있어서,(a) 복수의 센서 노드 각각이, 자신의 네트워크 역량을 나타내는 유틸리티 값을 계산하는 단계; 및(b) 상기 복수의 센서 노드 각각이, 자신의 유틸리티 값과 이웃 센서 노드의 유틸리티 값을 비교함으로써 클러스터 헤드를 선정하는 단계,를 포함하고,상기 (a) 단계는,(a1) 상기 복수의 센서 노드 각각이, 자신과 이웃 센서 노드의 클러스터 변수 정보 값들(cluster variables)을 이용하여 제1 메트릭스를 생성하는 단계;(a2) 상기 복수의 센서 노드 각각이, 상기 제1 메트릭스에 전처리를 수행함으로써 전처리된 제1 메트릭스를 산출하는 단계;(a3) 상기 복수의 센서 노드 각각이, 상기 전처리된 제1 메트릭스에 기초하여 클러스터 변수의 종류별로 분산 값을 구함으로써 제2 메트릭스를 산출하는 단계;(a4) 상기 복수의 센서 노드 각각이, 상기 제2 메트릭스를 퍼지 추론 시스템(fuzzy inference system)의 퍼지 입력 변수로 사용함으로써 퍼지 출력 변수로서 상기 클러스터 변수의 종류별 분산 값에 따른 가중치 값을 나타내는 제3 메트릭스를 산출하는 단계; 및(a5) 상기 복수의 센서 노드 각각이, 상기 전처리된 제1 메트릭스와 상기 제3 메트릭스를 이용하여 상기 유틸리티 값을 계산하는 단계를 포함하며,상기 (a2) 단계는, 상기 복수의 센서 노드 각각이, 상기 제1 메트릭스에 포함된 클러스터 변수들의 종류별로 기정의된 카테고리로 분류하고 기정의된 카테고리별로 대응하는 분류 함수를 적용함으로써 상기 전처리된 제1 메트릭스를 산출하는 것인, 클러스터 헤드 선정 방법
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제1항에 있어서,상기 (a1) 단계는,상기 복수의 센서 노드 각각이, 상기 클러스터 변수 정보 값으로서 클러스터 변수의 종류의 수를 고려한 클러스터 변수 각각의 순차 정보 및 이웃 센서 노드의 수를 고려한 이웃 센서 노드 각각의 순차 정보를 이용하여 상기 제1 메트릭스를 생성하는 것인, 클러스터 헤드 선정 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 복수의 센서 노드 중 가장 큰 유틸리티 값을 가지는 제1 센서 노드가 클러스터 헤드로 선정되는 것인, 클러스터 헤드 선정 방법
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제5항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 복수의 센서 노드 중 상기 클러스터 헤드로 선정된 제1 센서 노드가, 자신이 클러스터 헤드임을 알리는 클러스터 헤드 알림 메시지를 주변 이웃 센서 노드로 브로드캐스팅하고, 상기 주변 이웃 센서 노드로부터 가입 요청 메시지를 수신하기 위한 가입 요청 시간을 설정하며, 상기 설정된 가입 요청 시간이 만료된 것으로 판단되는 경우 상기 가입 요청 메시지를 송신한 주변 이웃 센서 노드로 가입 응답 메시지를 전송하는 것은, 클러스터 헤드 선정 방법
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제6항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 복수의 센서 노드 중 상기 클러스터 헤드로 선정된 제1 센서 노드의 유틸리티 값 보다 큰 유틸리티 값을 가지는 제2 센서 노드가 존재하는 경우, 상기 제1 센서 노드는 자신을 클러스터 멤버로 설정하고, 기설정된 클러스터 헤드 알림 수신 시간 동안에 상기 제2 센서 노드로부터 클러스터 헤드 알림 메시지를 수신한 경우, 가입 요청 메시지를 상기 제2 센서 노드로 전송하는 것인, 클러스터 헤드 선정 방법
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제7항에 있어서,상기 (b) 단계는,자신을 클러스터 멤버로 설정한 상기 제1 센서 노드가 상기 기설정된 클러스터 헤드 알림 수신 시간 동안에 복수의 센서 노드로부터 클러스터 헤드 알림 메시지를 수신한 경우, 상기 복수의 센서 노드 중 가장 큰 유틸리티 값을 가지는 센서 노드를 클러스터 헤드로서 선택하는 것인, 클러스터 헤드 선정 방법
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제1항에 있어서,상기 (a) 단계 이전에,상기 복수의 센서 노드 각각이, 자신의 유틸리티 변수 값과 클러스터 헤드인지 여부를 나타내는 클러스터 헤드 변수 값을 초기화시키는 단계,를 더 포함하는 것인, 클러스터 헤드 선정 방법
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제1항의 사물 인터넷 환경에서의 클러스터 헤드 선정 방법을 이용하는 센서 노드에 있어서,자신의 네트워크 역량을 나타내는 유틸리티 값을 계산하는 유틸리티 값 계산부; 및상기 자신의 유틸리티 값과 이웃 센서 노드의 유틸리티 값을 비교함으로써 클러스터 헤드를 선정하는 클러스터 헤드 선정부,를 포함하고,상기 유틸리티 값 계산부는,상기 자신과 상기 이웃 센서 노드의 클러스터 변수 정보 값들(cluster variables)을 이용하여 제1 메트릭스를 생성하고,상기 제1 메트릭스에 전처리를 수행함으로써 전처리된 제1 메트릭스를 산출하고,상기 전처리된 제1 메트릭스에 기초하여 클러스터 변수의 종류별로 분산 값을 구함으로써 제2 메트릭스를 산출하고,상기 제2 메트릭스를 퍼지 추론 시스템(fuzzy inference system)의 퍼지 입력 변수로 사용함으로써 퍼지 출력 변수로서 상기 클러스터 변수의 종류별 분산 값에 따른 가중치 값을 나타내는 제3 메트릭스를 산출하고,상기 전처리된 제1 메트릭스와 상기 제3 메트릭스를 이용하여 상기 유틸리티 값을 계산하며,상기 전처리된 제1 메트릭스의 산출시, 상기 제1 메트릭스에 포함된 클러스터 변수들의 종류별로 기정의된 카테고리로 분류하고 기정의된 카테고리별로 대응하는 분류 함수를 적용함으로써 상기 전처리된 제1 메트릭스를 산출하는 것인, 센서 노드
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제1항, 제3항, 제5항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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