• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.551-558
• /
• 2009

Most of clustering schemes focusing on the energy efficiency have only a cluster head in each cluster, thus the energy consumption of cluster head in a cluster can rapidly increase. To reduce the energy consumption, recently, the dual-layered clustering which is separated a cluster ranges into two parts, i.e., data aggregation layer and data transmission layer, based on a sensor equipped with geographical positioning system (GPS), was proposed. However, the logical regions existing within the dual-layered clustering range can not distinguish efficiently. This scheme leads to many messages collision and transmission delay among member nodes. In this paper, to solve these problems, we propose a separated dual-layered routing scheme using the position information and the cluster radius. Proposed scheme clearly distinguish the dual-layered clustering range and gets the balanced number of member nodes in each cluster. Therefore, the proposed routing scheme could prolong the overall network life time about 10% compared to the previous two layered clustering scheme and LEACH.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.95-105
• /
• 2008

In this paper, we propose the DAMMC(Distributed Authentication Model using Multi-level Cluster) for wireless sensor networks. The proposed model is that one cluster header in m-layer has a role of CA(Certificate Authority) but it just authenticates sensor nodes in lower layer for providing an efficient authentication without authenticating overhead among clusters. In here, the m-layer for authentication can be properly predefined by user in consideration of various network environments. And also, the DAMMC uses certificates based on the threshold cryptography scheme for more reliable configuration of WSN. Experimental results show that the cost of generation and reconfiguration certification are decreased but the security performance are increased compared to the existing method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10c
• /
• pp.346-351
• /
• 2007

다중 전극으로 측정한 활동 전위의 분류(Multi-electrode spike sorting)는 단일 전극(single-electrode)보다 더 정확한 결과를 보여준다. 그러나 다중 전극에서 주어지는 활동 전위 크기들의 클러스터는 일반적으로 분류하기 쉴지 않은 문제이다. 이 논문에서는 고전적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나인 Mountain method를 수정하여 다중 전극 활동전위의 분류에 적합한 알고리듬을 제안한다. 통상적인 데이터 클러스터링이 아닌 공간 분할을 통해 신경 데이터의 다양한 클러스터에 대해서 적응도가 높아지고 빠른 분류를 하게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.12a
• /
• pp.279-282
• /
• 2002

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델에서 입력 공간의 효율적인 분할을 위하여 계층적 클러스터링방법을 이용하고 있다. 기존의 HCM, FCM 등에서 초기치를 임의로 선택함으로써 데이터의 클러스터를 생성하였으나 제안된 방법은 계층적인 클러스터링을 이용하여 각 데이터간의 정보를 이용하여 클러스터링을 좀더 일반화하였다. 임의로 주어진 초기치에 의하여 클러스터의 형태가 바뀔 수 있는 문제점을 각각의 데이터 정보를 이용함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 이를 자동차 연료 예측 문제에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.32-134
• /
• 1998

공간 색인의 하나인 그리드 파일은 공간 데이터 영역을 격자 형태의 셀로 분할하여 구성하는데 특히, 셀들의 크기가 모두 동일한 값으로 고정되어진 것을 고정 그리드(fixed grid)라고 한다. 셀들의 크기가 고정된으로 인해 샐 분할선 상에 객체가 존재하는 경우가 자주 발생하게 되고 이러한 객체들은 하나 이상의 셀에 의해 중복으로 참조된다. 중복 참조 객체는 1/10 시간을 증가시켜 질의 처리 시 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 따라서 중복 객체를 효율적으로 처리 할 수 있는 클러스터링 알고리즘의 고안이 필요하다. 이 논문에서는 중복 참조 객체를 처리하기 위한 객체 클러스터링(Object clustering)과 셀 단위로 클러스터하기 위한 셀 클러스터링(Cell clustering) 알고리즘을 구현한다. 그리고 공간 질의 수행 시에 각 클러스터기법들에 대한 성능을 평가한다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.375-383
• /
• 2018

Recently, natural disasters including earthquakes, tsunamis, floods, and snowstorms, in addition to disasters of human origin such as arson, and acts of terror, have caused numerous injuries and fatalities around the world. We propose an area split clustering control method in multi-hop ah-hoc communication to reduce the amount of data traffic by allowing only parent terminals to exchange and share data for the emergency rescue and evacuation support system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.193-195
• /
• 2002

최근 근자상거래와 같은 웹 기반 응용프로그램에서는 높은 가용성과 확장성을 가지며 빠른 응답시간을 갖는 데이터베이스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이러한 요구에 대한 해결책의 하나로 비공유 구조의 클러스터 시스템을 구성하고 분활과 복제정책을 사용한다. 즉, 해쉬함수나 범위값에 의해 분할하여 여러 노드에 분산 시키고 서로 다른 노드에 마스터와 백업을 두어 가용성을 높이고 있다. 그러나 기존의 방법은 하나의 갱신 질의에 대해서 마스터와 백업에 각각 질의를 보내주어야 하고 온라인 확장시에는 모든 마스터와 백업의 데이터가 재구성되어야 하므로 네트워크 비용이 크다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 네트워크 비용을 줄이기 위한 변형된 분활 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 마스터는 기존의 기법과 동일한 방법으로 저장하나 백업은 네트워크를 통해 지정된 노드로 포워딩을 하지 않고 질의를 받은 서버에 그대로 저장함으로써 클러스터를 구성하는 노드 사이에 통신 비용을 줄인다. 또한 온라인 확장에서는 기존의 기법과 달리 백업데이터는 같은 서버의 마스터데이터와 중복되는 것만 이동시킴으로써 데이터 이동비용을 줄이며, 전체 트랜잭션 처리량을 높인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.6A
• /
• pp.903-912
• /
• 2001

본 논문에서는 계층적 구조를 가진 CDMA 셀룰러 시스템에서 여러 가지 자원 공유 방식들 중 주파수 공유 방식과 주파수 분할 방식의 용량을 순방향 링크에 대해 분석 비교하였다. 용량 분석은 마이크로셀 반경 및 마이크로셀 클러스터의 위치 및 매크로셀에 대한 마이크로셀의 전력 비를 고려하여 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 결과로부터 각각의 자원 공유 방식들에 대해 이러한 영향들을 분석하였고, 일반적인 설계 접근방식을 제시하였다. 또한 자원공유방식들의 성능을 용량평면도를 통해 비교하였다. 결과를 요약하면, 계층적 구조를 가진 CDMA 셀룰러 시스템에서 스펙트럼 공유 방식을 적용할 경우 순방향 링크의 용량을 최대로 하기 위해서는 마이크로셀 클러스터가 매크로셀의 중심으로부터 멀리 배치하고, 마이크로셀의 반경을 작게 하는 것이 바람직함을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.5-14
• /
• 2019

This paper proposes a remote partitioned rendering method for displaying 3D applications on large tiled displays, which were developed using the Unity game engine. With the proposed method, one can represent them without additional development or any modifications to the applications. The paper verifies its feasibility by applying to a sample Unity-based application.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.3
• /
• pp.417-426
• /
• 2003

The problem of finding clusters in high dimensional data is well known in the field of data mining for its importance, because cluster analysis has been widely used in numerous applications, including pattern recognition, data analysis, and market analysis. Recently, a new framework, projected clustering, to solve the problem was suggested, which first select subdimensions of each candidate cluster and then each input point is assigned to the nearest cluster according to a distance function based on the chosen subdimensions of the clusters. We propose a new algorithm for subdimensional clustering of high dimensional data, each of the three major steps of which partitions the input points into several candidate clutters with proper numbers of points, filters the clusters that can not be useful in the next steps, and then merges the remaining clusters into the predefined number of clusters using a closeness function, respectively. The result of extensive experiments shows that the proposed algorithm exhibits better performance than the other existent clustering algorithms.