• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1241-1248
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• 2014

사물인터넷의 하위 구조인 센서 네트워크는 센서 노드의 효율적인 배터리 사용이 중요한 요소이다. 센서노드의 배터리 사용 시간을 최대화할 수 있으면 센서 네트워크의 생존 시간도 늘어나고 사물인터넷의 신뢰도도 향상될 것이다. 이 문제에 대한 기존의 해결들은 주로 후보 노드들의 에너지 잔량에 기반하여 클러스터 헤드의 주기적 교체에 중점을 두었다. 본 연구에서는 헤드 교체 주기를 효율적으로 관리하여 네트워크의 생존 시간을 최대화하고자 한다. 제안하는 기법은 센서노드의 에너지 잔량, 위치, 밀도 등을 고려한 임계치에 기반하여 헤드를 교체하고 최초로 소멸되는 노드의 시각과 최후로 소멸되는 노드의 시각 사이의 시간을 최소화 한다. 실험 결과 제안하는 기법은 노드간의 에너지 균형과 네트워크의 생존시간을 최대화하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.847-849
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• 2005

인터넷 사용자의 요청이 점차 증가함에 따라, 여러 웹 서버들이 하나의 클러스터를 이루어 사용자 요청을 더욱 효율적으로 처리하는데 않은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구들 중에는 클러스터내의 최대 효율을 위하여 웹 서버들간의 부하를 분산시키는 기법들에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 이에, 본 논문에서는 DNS를 기반으로 하는 부하 분산 기법을 적용하되, 각 웹 서버들에 의해 수집된 부하정보를 바탕으로 추가적인 부하 분산을 하고자 한다. 이 기법은 실험에 의해 기존의 부하 분산 기법에 비해 웹 서버들간의 부하가 더욱 균등하게 분산됨을 보이고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.755-758
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• 2012

국경 지역을 실시간 모니터링하고, 효율적인 데이터 전달을 위해서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크의 수명을 연장시킬 필요가 있다. 그에 따라, 본 논문에서는 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하고 각각의 영역 내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하여 라우팅을 수행하는 계층적 클러스터 센서 네트워크를 제안한다. 제안하는 기법에서는 클러스터 헤드에서의 데이터 모음을 통한 통신 메시지 수를 줄임으로써 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시키고, 긴 국경 라인을 커버할 수 있는 충분한 클러스터 확장이 가능하다. 또한 링크의 상태 및 노드의 밀집도를 고려하여 적응적으로 링크의 품질을 측정하는 알고리즘을 제시하여 링크 변화에 대한 빠른 탐색을 통해 네트워크를 관리하는 방안을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.15-21
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• 2009

무선 센서 네트워크는 특정 지역의 센서 정보를 센서 노드를 통해 수집하는 네트워크이다. 지역 내 센서 노드의 측정된 데이터는 데이터를 수집, 처리하여 사용자에게 전달하는 싱크 노드로 전송된다. 하지만, 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 제한된 능력 때문에 센서 노드의 저전력 동작 기법이 필요하다. 센서 네트워크에서 노드들은 주위 노드가 유사한 데이터를 측정한다는 특성을 갖기 때문에 클러스터를 형성하여 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 동작 기법에 효과적으로 사용될 수 있다. 다중 흡 기반의 클러스터링 형성 기법에서 클러스터 내 멤버 노드의 개수는 균형적인 클러스터 형성에 영향을 주기 때문에, 클러스터링 기법은 클러스터를 균등하게 분할하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본문은 클러스터 내 적절한 멤버 노드를 설정하여, 에너지 효율적인 센서네트워크 클러스터링 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.598-600
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• 2002

영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2004

데이터 웨어하우스는 OLAP의 질의 처리 성능을 놓이고 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위긴 데이터 큐브의 결과를 실체화된 뷰로 저장한다. 최적의 사용자 응답 시간을 제공하기 위해서는 데이터 큐브의 전체를 저장하는 것이 졸지만 실체화 뷰는 일반적으로 물리적 저장소에 저장되기 때문에 데이터 큐브 전체를 저장하는 것은 저장 공간의 오버헤드를 초래하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 데이터베이스 클러스터에 대용량의 실제화 부를 저장하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실체화 뷰의 선택 기준으로 부의 실체화 이익과 뷰들 간의 의존성을 데이터베이스 클러스터 환경에 맞게 제시하고 선택 기준에 따라 실체화 뷰를 서로 다른 노드에 저장함으로서 각 노드들의 실체화 이익을 균등하게 유지한다. 이는 질의가 하나의 노드에 집중되는 현상을 방지함으로서 각 노드의 효율성을 최대로 높일 수 있는 기법이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.530-540
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• 2015

산업 무선 센서 네트워크는 뛰어난 성능과 신뢰성 있는 통신을 요구한다. 클러스터 구조는 네트워크를 형성하기 위해 소모되는 비용을 줄인다. 그리고 예약 기반 MAC 프로토콜은 네트워크 경쟁 기반 프로토콜에 비해 통신 성능 및 신뢰성이 더 뛰어나다. 이러한 구조를 갖춘 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법은 클러스터 네트워크상에서 깊이 정보에 따라 타임 슬롯을 분산적으로 각 센서 노드에 할당하는 방식이다. DB-TDMA가 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법 중 하나이고 확장성과 에너지 효율성을 보장한다. 하지만 분산 기법의 한계로 네트워크 전체 상황을 파악할 수 없어, 병렬 처리된 타임 슬롯 할당을 수행하기 어렵고, 충돌 문제를 완벽히 피할 수 없다. 이를 위해 본 논문은 DB-TDMA의 종단 간 지연시간을 감소시키기 위한 향상된 알고리즘을 제시한다. 그리고 제안 알고리즘을 DRAND와 DB-TDMA와 비교한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권6호
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• pp.659-667
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• 2005

이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network, MANET)는 유선 기반 망에 의존하지 않으면서 이동 단말기들로 구성된 망으로 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 그러나 동적인 토폴로지 변화, 중앙의 감시와 관리의 결여, 자원의 제약성, 무선 매체의 사용 등의 문제점 때문에 수동공격인 도청에서 능동공격인 DoS까지 다양한 공격에 노출되기 쉽다. 이를 위해 메시지 인증이나 사용자 인증, 안전한 패킷 전송 기법 둥 다양한 보안 기법을 적용할 수 있으나, 인증이 이루어지지 않은 네트워크는 다른 보안성이 만족된다 하더라도 공격자에게 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 CGSR[1]에서 제안하고 있는 클러스터링 기법을 기반으로 하여 인증된 노드들만이 통신에 참여할 수 있도록 하는 일반 노드와 클러스터 헤드키 관리자로 구성된 계층적 노드 인증기법을 제안한다. 키 관리를 위해서는 부분 분산 기법[2]을 적용하며, 키 관리자와 클러스터 헤드 간 인증 및 클러스터 헤드간 인증, 일반 노드와 클러스터 헤드간의 인증 등의 다단계 인증절차 갖는다. 더 나아가 노드간 통신시 자신의 ID를 교환함으로써 부인봉쇄를 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 메커니즘이 보안 요구사항을 어떻게 만족시키는지 분석하고 각 공격유형에 대한 방어기법을 보인다. 성능평가를 위해서 제안하는 메커니즘의 인증 시간을 분석함으로써 노드증가 시에도 제안하는 모델이 잘 동작할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.113-118
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• 2002

본 논문에서는 클러스터 기반의 영상 검색 기법을 제시한다. 이 기법은 클러스터링 기법인 RAGMD를 이용하여 유사한 영상들을 클러스터로 분류한 후, 관련 클러스터로부터 영상을 검색하는 방법이다. 영상 검색시에 먼저, 전체 영상 데이터베이스를 차례대로 일일이 검색하는 것이 아니라, 질의 영상과 유사한 클러스터인 유사 영상 소집단에서 검색한다. 그러므로 이 방법은 직접 검색(Exhaustive Retrieval)과 거의 같은 검색 정밀도(Precision)를 유지하면서 검색 시간을 단축할 수 있다. 약 2,400개의 실제 영상들로 구성된 영상 데이터베이스를 사용한 실험에서, 제안된 검색 방법이 직접 검색과 거의 같은 정밀도를 유지하면서 약 18배의 빠른 검색 시간을 보였으며, 질의 영상과 같은 클래스에 속한 유사한 영상들을 더 많이 검색하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.240-245
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• 2008

컴퓨터 그래픽스에서 많은 광원들을 포함하는 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해서는, 많은 양의 조명 계산을 수행해야 한다. 다수의 광원들로부터 빠르게 조명 계산을 하기 위해 많이 사용되는 기법 중에 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법이 있다. 본 논문은 이러한 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 기반으로, 다수의 광원들을 효과적으로 샘플링 할 수 있는 새로운 중요도 샘플링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 두 가지 핵심 아이디어는 첫째, 장면 내에 다수의 광원이 존재하여도 어떤 특정 지역에 많은 영향을 주는 광원은 일부인 경우가 많다는 점이고 두 번째는 공간 일관성(spatial coherence)이 낮거나 그림자 경계 지역에 위치한 픽셀들은 영향을 받는 주요 광원이 서로 다르다는 점이다. 제안된 기법은 이러한 관찰에 착안하여 특정 지역에 광원이 기여하는 정도를 평가하고 이에 비례하게 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)를 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 이미지 공간상에서 픽셀들을 클러스터링(clustering)하고 클러스터 구조를 기반으로 대표 샘플을 선정한다. 선정된 대표 샘플들로부터 광원들의 기여도를 평가하고 이를 바탕으로 클러스터 단위의 확률 밀도 함수를 결정하여 최종 렌더링을 수행한다. 본 논문이 제안하는 샘플링 기법을 적용했을 때 전통적인 샘플링 방식과 비교하여 같은 샘플링 개수에서 노이즈(noise)가 적게 발생하는 좋은 화질을 얻을 수 있었다. 제안된 기법은 다수의 조명과 다양한 재질, 복잡한 가려짐이 존재하는 장면을 효과적으로 표현할 수 있다.