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.
본 논문에서는 PSO를 이용한 뉴로-퍼지 모델의 구조 및 파라미터 동정을 실시한다. 진화연산 기법의 무작위 탐색 능력과 오차 미분기반 학습에서의 수렴 특성을 가진 PSO를 이용하여 학습이 진행되는 동안 모델의 구조 및 파라미터를 주어진 학습 데이터에 적합하도록 최적화 시킨다. 또한 모델의 크기를 결정하는 규칙의 수 결정을 클러스터링 기법을 이용하여 소속함수의 수가 증가하더라도 규칙이 지수함수적으로 증가하는 문제를 해결하였다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.
인터넷과 컴퓨터를 이용한 학생들의 과제물을 평가하는데 있어 표절의 용이성으로 인해 정확히 판별하는 것은 매우 어렵고 번거로운 일이다. 특히 동일한 주제에 대해서 작성되는 경우가 많으므로 독자적으로 작성된 문서와 표절되어진 문서를 판별하기가 쉽지 않다. 이것은 클러스터링 하고자 하는 문서들에서 주요 단어들 즉, 색인어들의 출현 빈도를 추출한 뒤 이를 이용하여 가장 적합한 Clustering을 찾는 기존의 정보 검색 방법들과는 전혀 다른 문제이다. 본 논문에서는 과제물의 평가에 지침을 제공할 수 있도록 유사 어절 트리를 이용한 표절 유사도에 따른 Cluster들을 생성하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문은 최적화 방법인 유전자 알고리즘을 이용하여 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 시스템 설계 방법을 제안한다. 비선형 시스템 설계시 문제점으로는 복잡성과 불확실성을 들수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서 지능형 모델을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 일반적인 신경회로망보다 성능이 뛰어난 RBF 신경회로망을 사용하여 비선형 시스템을 모델링 한다. HCM 클러스터링을 이용하여 유사한 특성을 가진 비선형 데이터를 분류하여 입력으로 사용한다. 제안한 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 학습 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
최근 P2P 시스템에 대한 연구는 매우 활발하게 진행되고 있다. 그 중 P2P 시스템의 자원 공유에 관한 문제는 매우 중요하게 다루어지며, 또한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산된 컨텐츠 기반의 자원 공유를 위해 각각의 노드들을 계층별로 분류하도록 하였으며, 레이어 별로 차별적인 서비스를 제공하도록 하였다. 시스템의 특징은 다음과 같다. 먼저, 노드를 성능에 따라 레이어 별로 분류하며, 효율적인 자원 공유를 위해 노드들을 그룹화 한다. 클러스터링을 통해 상위 레이어에 속한 노드들과 자원을 공유할 수 있도록 한다.
Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.
대부분의 센서 네트워크는 주어진 제한된 용량의 배터리만으로 임무를 수혈해야 하므로 무선 센서 네트워크 분야에서 에너지 사용을 줄이기 위한 연구는 가장 중요한 문제중의 하나이다. 즉, 제한적인 에너지를 보유하고 있는 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 극대화함으로써 네트워크 이용 가능 수명을 최대화할 수 있기 때문이다. 기존의 연구에서 이와 같은 네트워크 수명의 최대화를 추구해 왔다면, 본 논문에서는 네트워크가 형성된 후, 임무완료 전 수명이 종료되는 것을 막기 위해 추가적 노드 배포가 전체 네트워크 수명 연장에 미치는 효과를 연구하였다. 이를 위해 클러스터링 방식 에너지 효율적 라우팅 방법을 기본으로 하여 네트워크 수명 모델을 정의하였고, 이때 추가적으로 배포되는 노드의 분포에 따른 수명연장 효과를 조사하였다.
데이터는 어떤 특성을 나타내는 언어적 또는 수치적 값들의 표현이다. 이러한 데이터들을 목적에 따라 구성한 것이 정보이며, 문제 해결이나 패턴 분류, 또는 의사 결정을 위해 정보들간의 관계를 규칙으로 체계화하는 것이 지식이다. 현재 대부분의 산업 분야에서 시스템에 대한 이해를 높이고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 지식을 추출하고, 적용시키는 작업들이 활발히 이루어지고 있다. 지식 정보의 추출은 지식의 획득, 표현, 구현의 단계로 구성되며 이렇게 추출된 지식 정보는 규칙으로 도출된다. 본 논문에서는 여러 산업 분야에 걸쳐 다양하게 적용되는 지식 정보 추출 방법들에 대해 그 영역별로 알아보고 여러 시험 데이터들과 실제 시스템에 클러스터링(CL), 입력공간 분할(ISP), 뉴로-퍼지(NF), 신경망(NN), 확장 행렬(EM) 등의 방법들을 적용시킨 결과들을 비교 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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