• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.29-43
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• 2023

재난 및 재해 상황시 이동관리전략을 신속히 마련하기 위해서는 특정 도로구간을 통행하는 교통류의 특징과 도로의 위상학적 구조 등을 사전에 파악해야 할 필요성이 있다. 이는 도로관리자가 미시적 도로단위별로 취약성을 평가한 후 재난·재해 상황에 대비한 적절한 모니터링과 관리방안을 설정하는데 중요한 근거가 될 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 도시부 도로링크별 취약성 평가를 위하여 공간밀도, 시간점유율, 네트워크 매개중심성 지표를 제시하였으며, 거리 및 밀도기반 클러스터링 분석을 통하여 각 링크그룹별로 가지고 있는 시공간 및 위상학적 취약성을 정의하였다. 본 연구를 통해 제시된 결과는 도로 링크를 집단별로 특성화하여 취약성을 관리하는 것에 활용될 수 있으며, 재난·재해 시 우선 통제지점 선정 및 최적경로 제시를 위한 기초자료로도 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.453-456
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• 2001

디자인 패턴은 시스템 설계시의 일반적인 문제들을 해결하기 위해 클래스를 조직화한 것이다. 본 연구는 디자인 패턴을 클러스터링 하기 위하여 클래스의 관계를 나타내는 구조를 이용한 패턴 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 디자인 패턴의 클러스터링은 패턴 저장 시 패턴 클러스터링에 의해 분류하고 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리 할 수 있으며 또한 재공학에 의해 추출된 클래스로 표현된 전체 시스템 구성도로부터 패턴의 사용정보를 추출하므로 시스템의 재설계시에 도움을 줄 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.68-76
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• 2002

클러스터링은 부품 분류의 대표적인 방법인데, 클래스나 모듈의 응집도와 결합도를 이용한 기존의 클러스터링 방법은 클래스간의 관계에 중점을 둔 디자인 패턴을 기존의 클러스터링 방법을 이용하는 것은 효과적일 수 있다. 본 논문에서는 디자인 패턴을 분류하기 위해 패턴 구조의 특성을 가지고 분류하였다. 그리고 클러스터링에 의한 분류는 패싯 분류에 의한 방법보다 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 자동화된 분류방법인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 디자인 패턴을 분류하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 검색 시 유사한 패턴들이 같은 카테고리에 저장이 되므로 유사 패턴을 비교하여 사용할 수 있으며, 패턴 클러스터링에 의해 분류되고, 패턴의 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.637-644
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• 2020

VANET (Vehicular Ad Hoc Networks)은 차량 간, 차량과 인프라 간의 네트워크이다. 높은 이동성, 이동 제한, 장애물에 의한 신호 방해와 같은 VANET 고유의 특성은 안정적인 VANET 서비스 제공을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기존 버스 기반 클러스터링을 개선한, 차량 종류 기반 우선순위 클러스터 방법을 제시한다. 제안 알고리즘은 차량 종류, 예상 통신 수명, 주변 노드 링크 차수를 바탕으로 우선순위, 링크 품질, 연결성을 평가해 클러스터를 구성한다. 차량의 종류를 바탕으로 미리 결정된 우선순위를 활용함으로써 클러스터 헤드 선택을 단순화하고 클러스터 커버리지를 높이고자 한다. 제안 알고리즘은 커넥티드카 환경에서 안정적인 서비스를 제공하는데 기여함으로써 다양한 서비스 활성화의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1287-1302
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• 2011

무선 센서 네트워크에서 사용하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 이 방법은 기상감시 네트워크와 같이 센서 노드의 수집 데이터가 중복되기 쉬운 환경에 적용할 경우 노드가 불필요하게 소모하는 에너지가 많다. 문턱값(threshold)을 이용해 동작하는 클러스터링 기법의 경우 네트워크의 수명은 연장되었으나 수집하는 데이터의 정확도가 낮아 신뢰하기 어려운 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 또한 멀티 홉 전송을 이용하는 클러스터링 기법은 클러스터 헤드 노드 선정이 확률적으로 발생하므로 노드들의 링크가 단절되는 현상이 자주 일어나 데이터의 정상적인 수집이 어렵다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이고 링크 단절 현상이 완화된 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 성능분석 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존의 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였고 수집 데이터의 정확도가 높아졌으며 전체 수명이 30% 정도 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권1호
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• pp.71-81
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• 2001

최근 병렬처리 시스템에 대한 연구는 마이크로 프로세서 제작 기술과 네트워크 기술이 발달함에 따라 고성능의 PC와 워크스테이션 여러대를 고속의 네트워크로 연결하여 구축하는 클러스터링 환경에 관심이 고조되고 있다. 그런데 이러한 클러스터링 시스템의 성능은 수행되는 애플리케이션 프로그램의 병렬성이나 xdhtls 빈도 등의 특성에 따라 달라진다. 그러므로 클러스터링 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 애플리케이션의 이러한 특성을 고려하여 최상의 효과를 얻기 위한 조정작업이 필요하며 그 방법중의 하나가 시스템 상에서 발생하는 통신들에 대하 스케줄링을 수행하는 것이다. 본 논문에서는 Myrinet 스위치를 사용하여 선형으로 구성한 클러스터링 시스테과 2차원 메쉬 형태로 구성한 클러스터링 시스템의 두 가지 모델을 가정하고 이들 모델 상에서 특성 시간에 주어지는 통신요청들에 대하여 순위차원 라우팅을 사용하여 메시지들을 최단시간에 전송할 수 있는 최적 통신스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시스템 상에서 같은 방향으로 동시에 링크를 공유한는 통신들의 개수의 최대값을 $L_{MAX}$로 시스템에서 하나의 메시지가 전달되는데 걸리는 시간을 T로 정의하면 알고리즘에 의해 선형 네트워크에서의 통신 요청 집합에 대한 메시지 전송 완료 시간은 최대 $L_{MAX}{\cdot}T$, 메쉬 네트워크에서의 통신요청 집합에 대한 메시지 전송 완료시간은 최대 $frac{3}{2}{\cdot}T$임을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권6호
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• pp.459-464
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• 2010

다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 허용 지연시간이 다양하다. 따라서, 각 응용별로 센서를 제어하는 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 2단계 클러스터링 (Two Phase Clustering:TPC) 방식을 기반으로 하여 센서 데이터 수집시 에너지 효율을 극대화 하는 리포팅 허용 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 구현하고 성능을 평가한다. 센서 Mote상에 직접 구현된 스케쥴링 기법은 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 활용하며 실제 환경에서의 에너지 효율을 측정하여 센서들이 두 링크를 사용함으로서 갖는 에너지-절약 효과를 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.389-394
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• 2004

본 논문에서는 디자인 패턴을 분류하기 위해 패턴구조의 특성을 가지고 분류하였다. 그리고 클러스터링에 의한 분류는 패싯 분류에 의한 방법보다 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 자동화된 분류방법인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 디자인 패턴을 분류하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 검색 시 유사한 패턴들이 같은 카테고리에 저장이 되므로 유사패턴을 비교하여 사용할 수 있으며, 패턴 클러스터링에 의해 분류되고, 패턴의 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.188-189
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• 2014

무선센서네트워크에서 센서 노드들은 정보를 수집 및 취합하기 위해 다양하게 사용되고 있다. 각 센서들은 베터리 전력을 사용하여 에너지 절약은 가장 중요한 이슈 중 하나다. 현재까지 에너지 소모가 가장 큰 장거리 통신 시 에너지 절약 및 분산제어가 용이한 클러스터링의 데이터 병합 관련 분야는 꾸준히 관심을 받아오고 있다. 최근 이를 기반으로 데이터 병합 시 생기는 딜레이를 최소화하고, 에너지 소비량 도 고려한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 토폴로지 형성 시 데이터 병합 딜레이와 에너지 효율을 동시에 최적화하는 상황에서 장거리 노드 간 링크 생성 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 노드 간 링크를 재구축하여 트리의 구조유지하면서 링크들의 길이를 줄일 수 있는 트리 재구축 알고리즘을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.50-56
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• 2011

본 연구는 복합지식 객체를 기반으로 다차원적인 관계를 쉽게 식별하고 검색할 수 있도록 복합지식의 3D 가시화방법을 제안한다. 이를 위해 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, 3D 공간상에서 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 정보검색의 기회를 제공하기 위해서 객체 유사도를 이용한 복합지식의 3D 클러스터링 방법을 제안하였다. SOM을 이용한 복합지식의 3D 가시화와 클러스터링은 복합지식의 맥락과 연계성을 시공간에 가시화하는데 최적의 방법이 될 수 있다.