Görüntüleme
23
İndirme
3
Nesnelerin İnterneti (Internet of Things: IoT) milyarlarca cihazın İnternet üzerinden bağlanmasını öngörmektedir. Bu büyük miktardaki cihazların ürettiği veriler katlanarak büyümektedir, bu nedenle bu büyük veriyi geleneksel yöntemlerle analiz etmek mümkün olmamaktadır. Güncel bulut bilişim ve sanallaştırma teknolojileri, IoT verilerini işleyerek ve depolayarak bu sorunlarla başa çıkmaktadır. Kablosuz sensör ağlar (KSA’lar), ortamdan veri toplamayı sağlayan IoT sistemlerinin büyük veri kaynaklarıdır. KSA'lar, habitat izleme, askeri gözetim ve akıllı tarım gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Çıkış düğümüne veri iletimi, KSA'lar için temel gereksinimlerden biridir. Kümeleme; verimli veri iletimi, zaman senkronizasyonu, yük dengeleme ve güvenlik servisleri için kullanılan temel bir tekniktir. Bu makalede IoT sistemleri için uyarlanmış KSA'lar için BICOT diye adlandırdığımız bir kümeleme çerçevesi önermekteyiz. BICOT, büyük ölçekli düğüm konumu, iletim alanı ve düğüm enerji verilerini girdi olarak almakta ve kümeleme bilgisini çıktı olarak üretmektedir. İlk algoritmamız (BICOT-CDS), bağlı hakim küme (connected dominating set: CDS) yapısına dayanmakta ve küme sayısını azaltmayı amaçlamaktadır. İkinci algoritmamız, küme başları olarak yüksek enerjiye sahip düğümleri seçmeyi hedefleyen ağırlıklı bağlı hakim küme (weighted connected dominating set: WCDS) yaklaşımı kullanmaktadır. Bu algoritmaları ns2 simülatör ortamında uygulamakta ve küme sayısı ve küme başı değerlerinin toplam ağırlığını ölçmekteyiz. Algoritmalar, düğüm sayılarına ve ortalama düğüm derecelerine göre test ortamında benzetimleri yapılmaktadır. Kapsamlı simülasyon ölçümlerinden, BICOT-CDS tarafından üretilen küme sayılarının rakiplerinin ürettiği küme sayılarından çok daha iyi olduğunu ve ağ boyutu arttıkça önerilen algoritmanın daha iyi performans gösterdiğini elde etmekteyiz. BICOT-WCDS algoritması tarafından üretilen hakim düğümlerin maliyeti, rakiplerinin ürettiğinden önemli ölçüde daha düşüktür. Bu bulgular bize önerdiğimiz algoritmaların bulut tabanlı IoT sistemleri için uygun büyük veri analizi yaklaşımları olduğunu göstermektedir.
Internet of Things (IoT) envisions the connection of billions of devices over the Internet. The data produced by these huge amount of devices grow exponentially, so analyzing this big data with traditional methods is not viable. Recent cloud computing and virtualization technologies cope with these issues by processing and storing IoT data. Wireless sensor networks (WSNs) are big data sources of IoT systems which provides data collection from the environment. WSNs are used in various applications such as habitat monitoring, military surveillance and smart agriculture. Data transmission to the sink node is one of the essential requirements for WSNs. Clustering is a fundamental technique that is used for efficient data transmission, time synchronizaion, load balancing and security services. In this paper, we propose a clustering framework that we call BICOT for WSNs tailored for IoT systems. BICOT inputs large scale node position, transmission range and node energy data and outputs clustering information. Our first algorithm (BICOT-CDS) is based on connected dominating set (CDS) structure and aims to reduce the cluster count. Our second algorithm uses a weighted CDS (WCDS) approach that targets to select nodes with high energy as cluster heads. We implement these algorithms in ns2 simulator environment and measure cluster count and total weight of cluster head values. The algorithms are tested against node counts and average node degrees. From extensive simulation measurements, we obtain that the cluster count generated by BICOT-CDS is far more better than its counterparts and as the network size increases the proposed algorithm performs better. The cost of dominators produced by the BICOT-WCDS algorithm is significantly lower than its competitors. These findings show us that our proposed algorithms are favorable big data analysis approaches for cloud based IoT systems.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
