• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.163-164
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• 2007

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.1
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• pp.371-378
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• 2012

Through sensor nodes it can obtain behavior, condition, location of objects. Generally speaking, sensor nodes are very limited because they have a battery power supply. Therefore, for collecting sensor data, efficient energy management is necessary in order to prolong the entire network survival. In this paper, we propose a method that increases energy efficiency to be self-configuring by distributed sensor nodes per cluster. The proposed method is based on the ANTCLUST. After measuring the similarity between two objects it is method that determine own cluster. It applies a colonial closure model of ant. The result of an experiment, it showed that the number of alive nodes increased 27% than existing clustering methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.37-39
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• 2005

요즘 네트웍과 PC의 성능이 향상됨에 따라 값싼 PC를 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대하여 많이 연구 되어 왔다. 이러한 연구의 한 분야로서 클러스터 I/O 하위 시스템의 성능을 향상시키고자 하는 상호 협력 캐쉬가 제시되었다. 기존 상호 협력 캐쉬에 대한 연구는 주로 효율적인 캐쉬 공유 기법에만 집중되어있고 쓰기 성능에 대한 고려는 하지 않고 있다. 또한 대부분의 읽기 데이터는 상호 협력 캐쉬를 통하여 처리되지만 쓰기 데이터는 디스크에 접근하기 때문에 쓰기가 병목현상이 될 수 있다. 따라서 상호 협력 캐쉬에서 읽기 뿐 아니라 쓰기 성능 향상 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상호 협력 캐쉬에서 쓰기 성능 향상 기법으로 확장 가능한 두 단계 프로토콜을 제시한다. 확장 가능한 두 단계 프로토콜은 기존 두 단계 프로토콜과 같이 파일에 읽기/쓰기 접근을 연속된 읽기/쓰기 단계로 나누고, 쓰기 단계에서 연속된 쓰기사이의 불필요한 동작을 제거할 뿐 아니라 쓴 데이터에 대한 일시적 버퍼링을 수행함으로서 쓰기 성능을 향상시킨다. 그리고 확장 가능한 두 단계 프로토콜을 상호 협력 클러스터 파일 시스템의 홈 기반 상호 협력 캐쉬에 적용하여 성능을 비교, 분석한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.3
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• pp.159-178
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• 2001

This paper presents an automatic text summarization model which selects representative sentences from sentence clusters to create a summary. Summary generation experiments were performed on two sets of test documents after learning the optimum environment from a training set. Centroid clustering method turned out to be the most effective in clustering sentences, and sentence weight was found more effective than the similarity value between sentence and cluster centroid vectors in selecting a representative sentence from each cluster. The result of experiments also proves that inverse sentence weight as well as title word weight for terms and location weight for sentences are effective in improving the performance of summarization.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.1696-1702
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• 2008

A MANET(Mobile Ad-hoc Network) is a multi-hop routing protocol formed by a collection without the intervention of infrastructure. So the MANET also depended on the property as like variable energy, high degree of mobility, location environments of nodes etc. Generally the various clustering technique and routing algorithm would have proposed for improving the energy efficiency. One of the popular approach methods is a cluster-based routing algorithm using in MANET. In this paper, we propose an algorithm techniques which is TICC (Time Interval Clustering Control) based on energy value in property of each node for solving cluster problem. It provides improving cluster energy efficiency how can being node manage to order each node's energy level. TICC could be able to manage the clustering, re-configuration, maintenance and detection of Node in MANET. Furthermore, the results of modeling shown that Node's energy efficiency and lifetime are improved in MANET.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.11
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• pp.1060-1073
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• 2013

In this paper, we present a cluster-based routing scheme for efficiently delivering data to group mobile users by extracting and clustering mobile user group simply from beacon message information in wireless ad-hoc networks. First, we propose an online-clustering mechanism that uses a local neighbor table on each node by recursively transmitting to neighbor nodes, and forms a group table where a set of listed nodes are classified as group members, without incurring much overhead. A node that appears the most frequently from neighbor tables throughout the network is selected as the cluster-head node, serving as a data gateway for the intra-cluster. Second, we design an inter-cluster routing that delivers data from stationary data sources to the selected cluster-head node, and a intra-cluster routing to deliver from the cluster-head node to users. Simulation results based on ns-2 in the ad-hoc networks consisting of 518 stationary nodes and 20 mobile nodes show that our proposed clustering mechanism achieves high clustering accuracy of 96 % on average. Regarding routing performance, our cluster-based routing scheme outperforms a naive one-to-one routing scheme without any clustering by reducing routing cost up to 1/20. Also, our intra-cluster routing utilizing a selected cluster-head node reduces routing cost in half as opposed to a counterpart of the intra-cluster routing through a randomly-selected internal group member.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.219-222
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• 2011

There are number of methods that track the movement of an object or the change of state, such as Kalman filter, particle filter, dynamic clustering, and so on. Amongst these method, dynamic clustering method is an useful way to track cluster across multiple data frames and analyze their trend. In this paper we suggest the similarity-based dynamic clustering method, and verifies it's performance by simulation. Proposed dynamic clustering method is how to determine the same clusters for each continuative frame. The same clusters have similar characteristics across adjacent frames. The change pattern of cluster's characteristics in each time frame is throughly studied. Clusters in each time frames are matched against each others to see their similarity. Mamdani fuzzy model is used to determine similarity based matching algorithm. The proposed algorithm is applied to radar reflectivity data over time domain. We were able to observe time dependent characteristic of the clusters.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.9
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• pp.1297-1308
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• 2009

The life time of a wireless sensor network composed of numerous sensor nodes depend on ones of its sensor nodes. The energy efficiency operation of nodes, therefore, is one of the crucial factors to design the network. Researches based on the hierarchical network topology have been proposed and evolved in terms of energy efficiency. However, in existing researches, application layer data obtained from sensor nodes are not considered properly to compose cluster, including issue that nodes communicate with their cluster heads in TDMA scheduling. In this paper, we suggest an energy-efficient topology control scheme based on application layer data in wireless sensor networks. By using application layer data, sensor nodes form a section which is defined as the area of adjacent nodes that retain similar characteristics of application environments. These sections are further organized into clusters. We suggest an algorithm for selecting a cluster head as well as a way of scheduling to reduce the number of unnecessary transmissions from each node to its cluster head, which based on the degree and the duration of similarity between the node's data and its head's data in each cluster without seriously damaging the integrity of application data. The results show that the suggested scheme can save the energy of nodes and increase the life time of the entire network.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.325-328
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• 2006

최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.