플러딩 방식은 중복 패킷 전송 과 패킷 충돌 같은 근본적인 문제점을 가지고 있으면서도 무선 애드 혹 네트워크에서 임의의 싱크 노드에 대한 경로를 찾기 위해 자주 사용된다. 플러딩 방식이 가지고 있는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법들 중의 하나로 클러스터 플러딩 기법이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 임의의 노드로부터 통신범위 안에 있는 노드들의 수인 노드들의 밀집도 이용하여 헤더를 선출하는 밀도기반 클러스터 플러딩 기법을 제안한다. 네트워크에서 발생하는 중복 패킷전송 및 패킷충돌과 같은 추가비용을 감소하는 방법은 플러딩을 하지 않는 비 플러딩(non-flooding) 노드를 가능한 한 많이 만드는 것이고, 이를 위해서는 가능한 많은 노드들을 멤버로 가지고 있는 클러스터 헤더를 선출하는 것이다. 제안한 방식은 신뢰할 수 있는 네트워크를 유지하고, 네트워크 트래픽의 효율성을 증가시킬 것이다. 본 논문에서는 NS2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 클러스터 방식에 비해 밀도 기반 클러스터가 비 플러딩 노드의 수를 증가시켜 네트워크의 성능저하 없이 네트워크 트래픽의 효율성이 향상되는 것을 확인한다.
무선 센서 네트워크 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 적용이 가능하다. 무선 센서 네트워크는 그 특성상 한 번 배포되면 배터리의 교환이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계되는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 달성하기 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우평균$4{\sim}7%$의 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 라이프타임 성능 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.
Kim, Sung Hee;Pae, Dong Sung;Kang, Tae-Koo;Kim, Dong W.;Lim, Myo Taeg
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권6호
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pp.2468-2478
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2018
We propose the Sparse Feature Convolutional Neural Network (SFCNN) to reduce the volume of convolutional neural networks (CNNs). Despite the superior classification performance of CNNs, their enormous network volume requires high computational cost and long processing time, making real-time applications such as online-training difficult. We propose an advanced network that reduces the volume of conventional CNNs by producing a region-based sparse feature map. To produce the sparse feature map, two complementary region-based value extraction methods, cluster max extraction and local value extraction, are proposed. Cluster max is selected as the main function based on experimental results. To evaluate SFCNN, we conduct an experiment with two conventional CNNs. The network trains 59 times faster and tests 81 times faster than the VGG network, with a 1.2% loss of accuracy in multi-class classification using the Caltech101 dataset. In vehicle classification using the GTI Vehicle Image Database, the network trains 88 times faster and tests 94 times faster than the conventional CNNs, with a 0.1% loss of accuracy.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 대부분 보안성이 낮으며, 낮은 연산 능력과 적은 저장 용량으로 효율적인 보안 알고리즘을 적용할 수 없다. 따라서 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 없으며, 센서 노드의 전송 알고리즘만 알게되면 전송되는 정보를 쉽게 도청 할 수 있는 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 클러 터로 구분하고, 클러스터 내에서 센서 노드가 안전하게 정보를 전송할 수 있으며 불법적인 센서 노드의 침입을 억제할 수 있는 극좌표를 이용한 클러스터 기반의 센서 네트워크의 키 관리기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 클러스터 내에서 모든 센서 노드는 CH(Cluster Header)가 제공하는 피벗값을 기반으로 인증키를 설정하도록 하고있다. 시뮬레이션 결과 기존의 페어 와이즈(pair-wise) 기법에 비하여 키 관리측면에서 안전한 키 관리와 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 있는 우수함을 증명하였다.
The wireless sensor network (WSN) based on ad hoc network is applied to vehicle parking guide system without parking guide man at area or building with large scale of parking lots. The optimum number of cluster heads was derived for getting the minimum power consumption as well as time delay. Through the theoretical analysis of power consumption and time delay with the number of cluster heads in wireless sensor network, it was found that there exists the minimum point in the variation of power consumption and time delay according to the number of cluster heads.
Syfullah, Mohammad;Lim, Joanne Mun-Yee;Siaw, Fei Lu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1213-1237
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2019
Vehicular Ad-hoc Network (VANET) facilities envision future Intelligent Transporting Systems (ITSs) by providing inter-vehicle communication for metrics such as road surveillance, traffic information, and road condition. In recent years, vehicle manufacturers, researchers and academicians have devoted significant attention to vehicular communication technology because of its highly dynamic connectivity and self-organized, decentralized networking characteristics. However, due to VANET's high mobility, dynamic network topology and low communication coverage, dissemination of large data packets (e.g. multimedia content) is challenging. Clustering enhances network performance by maintaining communication link stability, sharing network resources and efficiently using bandwidth among nodes. This paper proposes a mobility-based, multi-hop clustering algorithm, (MBCA) for multimedia content broadcasting over an IEEE 802.11p-LTE-enabled hybrid VANET architecture. The OMNeT++ network simulator and a SUMO traffic generator are used to simulate a network scenario. The simulation results indicate that the proposed clustering algorithm over a hybrid VANET architecture improves the overall network stability and performance, resulting in an overall 20% increased cluster head duration, 20% increased cluster member duration, lower cluster overhead, 15% improved data packet delivery ratio and lower network delay from the referenced schemes [46], [47] and [50] during multimedia content dissemination over VANET.
무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network, WMN)는 다중 인터페이스와 다중 채널을 지원함으로써 기존의 무선 네트워크에서 발생되는 여러 문제점을 해결할 수 있는 핵심적인 미래기술로 대두되고 있다. WMN에서 다중 채널의 사용은 무선 네트워크 노드들이 사용하는 대역폭을 본질적으로 증가시켜준다. 그러나 이러한 대역폭을 충분히 사용하기 위해서는 다중 채널 환경에서 발생할 수 있는 채널 간 간섭을 최소화하는 채널 할당 기법이 요구된다. 본 논문에서는 WMN의 성능 향상을 위하여 클러스터링 기반의 최소 간섭 채널 할당(Minimum Interference Channel Assignment, MI-CA) 알고리즘을 제안한다. MI-CA 알고리즘은 클러스터 간의 Inter-Cluster 채널 할당과 클러스터 내부의 Intra-Cluster 채널 할당으로 구성된다. Inter-Cluster 채널 할당에서는 전체 WMN을 위한 베어본 채널을 MST(Minimum Spanning Tree) 기반으로 클러스터 헤더와 보더 노드에 할당하고, Intra-Cluster 채널 할당에서는 클러스터 멤버들 간에 직교채널을 재 할당함으로써 간섭을 최소화 한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 MI-CA 알고리즘이 채널 간섭을 최소화함으로써 WMNs의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
Korea has relied on top down development method, in which companies, research and education institutions move into the industrial complexes established by the government. However, to improve local competitiveness, the paradigm is shifting from the government initiated industrial complex to the clusters based on the cooperative network of the region. Representative case is 'Samcheok-si Fire & Emergency industry cluster construction project' that begun in 2007. AHP technique analysis results on first-stage showed that priority was on policy and network elements, and the results of second-stage analysis show that priority was on Policy incentives to internationalize the cluster and strengthen link,. Cluster branding, Sharing of organizational culture to cope with changes in environment, Creation of group learning culture. The subject of this research is limited to Samcheok-si's the Fire and Emergency Industry cluster formation project. Therefore, the research area and standard should be expanded to increase generality in further researches.
This paper overviews the design of SANique$^{TM}$ -a shred file system for Linux cluster based on SAN environment. SANique$^{TM}$ has the capability of transferring user data from network-attached SAN disks to client applcations directly without the control of centralized file server system. The paper also presents the characteristics of each SANique$^{TM}$ subsystem: CFM(Cluster File Manager), CVM(Cluster Volume Manager), CLM(Cluster Lock Manager), CBM(Cluster Buffer Manager) and CRM(Cluster Recovery Manager). Under the SANique$^{TM}$ design layout, then, the syndrome of '||'&'||'quot;split-brain'||'&'||'quot; in shared file system environments is described and defined. The work first generalizes and illustrates possible situations in each of which a shared file system environment may split into two or more pieces of separate brain. Finally, the work describes the SANique$^{TM}$ approach to the given "split-brain"problem using SAN disk named "split-brain" and develops the overall recovery procedure of shared file systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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