Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.870-878
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2008
The level of security of most sensor nodes that comprise the sensor networks is low, but because of the low computing power and small storage capacity, it is even very difficult to apply a security algorithm efficiently to the sensor nodes. Therefore, preventing the join of an illegal node to a sensor network is impossible, and the transmitting information is easily exposed and overheard when the transmitting algorithm of the sensor node is hewn. In this paper, we propose a group key management scheme for the sensor network using polar coordinates, so that the sensor nodes can deliver information securely inside a cluster and any illegal node is prevented from joining to the cluster where a sensor network is composed of many clusters. In the proposed scheme, all of the sensor nodes in a cluster set up the authentication keys based on the pivot value provided by the CH. The intensive simulations show that the proposed scheme outperforms the pair-wise scheme in terms of the secure key management and the prevention of the illegal nodes joining to the network.
There are many technically difficult issues in searching multimedia data such as image, video and audio because they are massive and more complex than simple text-based data. As a method of searching multimedia data, a similarity retrieval has been studied to retrieve automatically basic features of multimedia data and to make a search among data with retrieved features because exact match is not adaptable to a matrix of features of multimedia. In this paper, data clustering and its indexing are proposed as a speedy similarity-retrieval method of multimedia data. This approach clusters similar images on adjacent disk cylinders and then builds Indexes to access the clusters. To minimize the search cost, the hashing is adapted to index cluster. In addition, to reduce I/O time, the proposed searching takes just one I/O to look up the location of the cluster containing similar object and one sequential file I/O to read in this cluster. The proposed schema solves the problem of multi-dimension by using clustering and its indexing and has higher search efficiency than the content-based image retrieval that uses only clustering or indexing structure.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.229-231
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2004
내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.
Although flooding has the disadvantages like a transmission of duplicated packets and a packet collision, it has been used frequently to find a path between a source and a sink node in a wireless ad hoc network. Clustering is one of the techniques that have been proposed to overcome those disadvantages. In this paper, we propose a new flooding mechanism in ad hoc networks using cluster formation based on the link density which means the number of neighbors within a node's radio reach. To reduce traffic overhead in the cluster is to make the number of non-flooding nodes as large as possible. Therefore, a node with the most links in a cluster will be elected as cluster header. This method will reduce the network traffic overhead with a reliable network performance. Simulation results using NS2 show that cluster formation based on the link density can reduce redundant flooding without loss of network performance.
Current ontology studies use the Hadoop distributed storage framework to perform map-reduce algorithm-based reasoning for scalable ontologies. In this paper, however, we propose a novel approach for scalable Web Ontology Language (OWL) Horst Lite ontology reasoning, based on distributed cluster memories. Rule-based reasoning, which is frequently used for scalable ontologies, iteratively executes triple-format ontology rules, until the inferred data no longer exists. Therefore, when the scalable ontology reasoning is performed on computer hard drives, the ontology reasoner suffers from performance limitations. In order to overcome this drawback, we propose an approach that loads the ontologies into distributed cluster memories, using Spark (a memory-based distributed computing framework), which executes the ontology reasoning. In order to implement an appropriate OWL Horst Lite ontology reasoning system on Spark, our method divides the scalable ontologies into blocks, loads each block into the cluster nodes, and subsequently handles the data in the distributed memories. We used the Lehigh University Benchmark, which is used to evaluate ontology inference and search speed, to experimentally evaluate the methods suggested in this paper, which we applied to LUBM8000 (1.1 billion triples, 155 gigabytes). When compared with WebPIE, a representative mapreduce algorithm-based scalable ontology reasoner, the proposed approach showed a throughput improvement of 320% (62k/s) over WebPIE (19k/s).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2404-2410
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2011
This paper describes the design overview of cluster file system $SANique^{TM}$ based on SAN(Storage Area Network) environment. The design issues and problems of the conventional global buffer manager are also illustrated under a large set of clustered computing hosts. We propose the efficient global buffer management method that provides the more scalability and availability. In our proposed global buffer management method, we reuse the maintained list of lock information from our cluster lock manager. The global buffer manger can easily find and determine the location of requested data block cache based on that lock information. We present the pseudo code of the global buffer manager and illustration of global cache operation in cluster environment.
A shared disk (SD) cluster couples multiple nodes for high performance transaction processing, and all the coupled nodes share a common database at the disk level. In the SD cluster, a transaction routing corresponds to select a node for an incoming transaction to be executed. An affinity-based routing can increase local buffer hit ratio of each node by clustering transactions referencing similar data to be executed on the same node. However, the affinity-based routing is very much non-adaptive to the changes in the system load, and thus a specific node will be overloaded if transactions in some class are congested. In this paper, we propose a dynamic transaction routing scheme that can achieve an optimal balance between affinity-based routing and dynamic load balancing of all the nodes in the SD cluster. The proposed scheme is novel in the sense that it can improve the system performance by increasing the local buffer hit ratio and reducing the buffer invalidation overhead.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.4
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pp.43-50
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2011
Sensor networks are expected to play key roles in establishment of fundamental infrastructures, information collection, and devices control to provide services for ubiquitous society in the near future, where recent issues include energy efficient energy supply scheme in the sensor network based systems has been getting more attention. This paper formulates an energy supply problem that minimizes the total energy supplied to clustered sensor networks while maintaining the network lifetime. An energy supply scheme is suggested that determines the the amount of engergy supply to each cluster head based on the solution of the problem. Simulation results show that the proposed scheme achieves better energy efficiency compared with a simple scheme of maximum possible energy supply to each cluster head.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
Kim, Yo-Sup;Lee, Jong-Won;Lee, Jong-Yong;Lee, Sang-Hun
Proceedings of the KAIS Fall Conference
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2010.11a
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pp.3-6
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2010
분산형 클러스터 라우팅 기법 중 가장 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜은 자기구성과 제한된 전원 문제에 있어 기존의 직접전송방식에 비해 최대 8배 이상의 성능 향상을 가져왔다. 그러나 LEACH는 고정노드를 가정으로 하여 제안된 방식으로, 센서노드가 이동하는 환경에서 클러스터 구성 이후 노드가 현재 클러스터에서 이탈하는 경우 데이터의 전송을 위해서 현재의 통신을 보류하고 새로운 라운드의 클러스터 구성에 참여하여 통신해야 하므로 데이터 전송 지연과 손실을 유발 할 수 있다. 본 논문에서는 LEACH프로토콜을 기반으로 센서노드가 이동하는 환경에서 데이터의 전송 지연을 최소화 하기 위한 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방식의 성능평가를 위해 시뮬레이션 해본 결과 이동성을 지원하지 않는 기존의 LEACH 프로토콜에 비해 데이터 전송 성공률이 향상된 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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