• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.4
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• pp.79-86
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• 2009

In this paper, we propose a new clustering scheme that provides optimal data aggregation effect and reduces energy consumption of nodes by considering the density of nodes when forming clusters. Since the size of the cluster is determined to ensure optimal data aggregation rate, our scheme reduces transmission range and minimizes interference between clusters. Moreover, by clustering using locally adjacent nodes and aggregating data received from cluster members, we reduce energy consumption of nodes. Through simulation, we confirmed that energy consumption of the whole network is minimized and the sensor network life-time is extended. Moreover, we show that the proposed clustering scheme improves the performance of network compared to previous LEACH clustering scheme.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.11
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• pp.1221-1226
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• 2014

In an effort to improve the efficiency of the speech recognition, we investigate the effect of the number of phoneme clusters. For this purpose, codebooks of varied number of phoneme clusters are prepared by modified k-means clustering algorithm. The subsequent processing is fuzzy vector quantization (FVQ) and hidden Markov model (HMM) for speech recognition test. The result shows that there are two distinct regimes. For large number of phoneme clusters, the recognition performance is roughly independent of it. For small number of phoneme clusters, however, the recognition error rate increases nonlinearly as it is decreased. From numerical calculation, it is found that this nonlinear regime might be modeled by a power law function. The result also shows that about 166 phoneme clusters would be the optimal number for recognition of 300 isolated words. This amounts to roughly 3 variations per phoneme.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.3
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• pp.14-22
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• 2007

Wireless sensor networks are composed of numerous sensor nodes and exchange or recharging of the battery is impossible after deployment. Thus, sonsor nodes must be very energy-efficient. As neighboring sensor nodes generally have the data of similar information, duplicate transmission of similar information is usual. To prevent energy wastes by duplicate transmissions, it is advantageous to organize sensors into clusters. The performance of clustering scheme is influenced by the cluster-head election method and the size or the number of clusters. Thus, we should optimize these factors to maximize the energy efficiency of the clustering scheme. In this paper, we propose a new energy consumption model for LEACH which is a well-known clustering protocol and determine the optimal number of clusters based on our model. Our model has accuracy over 80% compared with the simulation and is considerably superior to the existing model of LEACH.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.524-526
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• 2016

본 논문에서는 클러스터의 개수를 다양하게 설정하여 누적된 변화율이 가장 작은 변화율을 가진 클러스터 개수를 동적으로 설정하는 방법을 제안하여 백내장 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 백내장 추출 방법은 애견 안구 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에서 FCM 알고리즘을 적용하여 클러스터 소속 행렬의 중심 값의 변화율이 가장 적은 개수를 최적의 클러스터 개수로 설정하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 침식 및 팽창 기법을 적용하고 ROI 영역의 면적을 기준으로 1/5보다 적은 면적을 가진 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 ROI 영역에서 ROI 면적의 3/5이상인 영역을 가진 안구 객체를 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해서 애견 안구 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 FCM을 적용하여 ROI 영역을 양자화 하는 처리 시간보다 제안된 클러스터 수 설정 기반 FCM을 적용한 양자화 방법이 처리 시간이 적게 소요되고 객체들을 정확히 분류하는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.6 no.3
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• pp.165-173
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• 2007

In this paper, we propose a new minimum resources allocation algorithm for optimal design automation. In the proposed algorithm, the operation are allocated to functional units so that the number of interconnection wires between functional units can be minimized. The registers are allocated to the maximal clusters generated by the minimal cluster partitioning algorithm. Finally, the interconnection is minimized by removing the duplicated inputs of multiplexers and exchanging the inputs across multiplexers. The efficiency of the proposed allocation algorithm is shown by experiments using benchmark examples.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.12
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• pp.6081-6088
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• 2012

An unequal clustering method in wireless sensor networks is the technique that forms the cluster of different size. This method decreases whole energy consumption by solving the hot spot problem. In this paper, I propose a layer-based dynamic unequal clustering using the unequal clustering model. This method decreases whole energy consumption and maintain that equally using optimal cluster's number and cluster head position. I also show that proposed method is better than previous clustering method at the point of network lifetime.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.654-656
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• 2000

인터넷 사용의 일반화로 인터넷을 통한 전자 상거래가 점차 늘고 있다. 이 가운데 많은 사용자들이 이용하는 사이트는 하루 수 백만건의 접속이 이루어지고 있고 사용자의 요구도 다양해지고 있다. 이러한 사이트에서는 사용자에게 최적의 성능을 보장해야 될 뿐만아니라 시스템의 다운 타임을 최소화 할 수 있는 방안이 필요하게 된다. 기존의 단일 시스템 체계는 이런 면에서 한계에 도달하였다. 단일 시스템의 한계점을 극복하기 위해서 클러스터를 이용한 대안이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 플랫폼 상에서 클러스터를 이용한 웹 서버를 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.662-664
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• 2000

병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2010.04a
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• pp.91-93
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• 2010

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.651-656
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• 2006

센서 네트워크는 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 통한 네트워크 수명의 최대화가 매우 중요하다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 효율적인 데이터 전송 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 데이터 전송을 지원한다. 기존의 제안된 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜(CBPER)은 위와 같은 네트워크 환경에서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)의 단점인 과도한 컨트롤 패킷 사용을 보완하여 제안되었다. 하지만, 데이터 전송 과정에서 최적의 경로로 전송하지 않기 때문에 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용하지 않는다. 이에 본 논문에서는 클러스터 기반의 효율적인 데이터 전송 라우팅 프로토콜을 기반으로 데이터 전송 경로를 최적 경로로 선택하여 데이터를 전송함으로서 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 프로토콜과 CBPER의 비교 실험을 통해 제안한 프로토콜의 성능이 더 에너지 효율적임을 검증한다.