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무선 센서네트워크를 효율적으로 운영하고 관리하기 위해서는 센서노드들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 프로세스를 설계하고 운영하는 것이 매우 중요하다. 최소한의 자원으로 무인 동작되는 센서 시스템에 결함이 발생하거나 디바이스의 전력이 소진된다면 전체 네트워크에 치명적인 영향을 미치므로, 변화하는 환경을 감지하여 상황에 따라 처리하여 신뢰도를 높이기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 센서데이터들의 변화에 따라 환경변화를 인지하고 능동적으로 클러스터링을 재 수행 하게 함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하고 있다. 상황변화에 따라 변화하는 클러스터의 안정도를 물리량의 무질서 정도를 나타내는 엔트로피의 개념을 이용하여 기존의 확률적 접근방식을 보완하여 클러스터링에 활용하고 있다. 또한, 클러스터링 기반의 LEACH 알고리즘과 엔트로피를 이용하는 제안방법과의 비교를 위해 상황에 따른 조건을 정하여 실험하고 전체 센서노드의 생존율을 체크하여 실험결과를 비교분석 하였다.


One of the most important factors in the lifetime of WSN(Wireless Sensor Network) is the limited resources and static control problem of the sensor nodes. In order to achieve energy efficiency and network utilities, sensor nodes can be well organized into one cluster and selected head node and normal node by dynamic conditions. Various clustering algorithms have been proposed as an efficient way to organize method based on LEACH algorithm. In this paper, we propose an efficient clustering algorithm using information entropy theory based on LEACH algorithm, which is able to recognize environmental differences according to changes from data of sensor nodes. To measure and analyze the changes of clusters, we simply compute the entropy of sensor data and applied it to probability based clustering algorithm. In experiments, we simulate the proposed method and LEACH algorithm. We have shown that our data balanced and energy efficient scheme, has high energy efficiency and network lifetime in two conditions.