• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권1호
• /
• pp.63-74
• /
• 2021

According to the double-phase cluster-head election method (DCE), the final cluster heads (CHs) sometimes are located at the edge of cluster. They have a long distance from the base station (BS). Sensor data is directly transmitted to BS by CHs. This makes some nodes consume much energy for transmitting data and die earlier. To address this problem, energy efficient multi-hop cluster-head election strategy (EEMCE) is proposed in this paper. To avoid taking these nodes far from BS as CH, this strategy first introduces the distance from the sensor nodes to the BS into the tentative CH election. Subsequently, in the same cluster, the energy of tentative CH is compared with those of other nodes, and then the node that has more energy than the tentative CH and being nearest the tentative CH are taken as the final CH. Lastly, if the CH is located at the periphery of the network, the multi-hop method will be employed to reduce the energy that is consumed by CHs. The simulation results suggest that the proposed method exhibits higher energy efficiency, longer stability period and better scalability than other protocols.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.56-59
• /
• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
• /
• pp.1282-1291
• /
• 1993

The color image of the rose was segmented by the cluster analysis on the color space into the characteristic sub-regions, the degree of bloom of the flower was represented numerically base on the segmented image and judged by the artificial neural network system whose input variable were the characteristic regions. Judgement by neural system were compared with that of the farmers and it was found that degree of agreement were fairly good.

• 대한교통학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.57-70
• /
• 1989

The purpose of study is to analyze the spatial population distribution and accessibility of network in urban areas. This study examines the forty-six political subdivision cities in Korea at the end of 1983, except the four metrpolitans (Seoul, Pusan, Daeku and Incheon). Evaluation indexes are classified the spatial pupulation distribution and accessibility of network. To analyze the cities, 10 indexes and the statistical techniques such as descriptive analysis, correlation analysis, factor analysis and cluster analysis were used. According to the results of cluster analysis, 15 cities (Ulsasn, Suwon, Bucheon, Chungju and etc.) are classified dispersed cities and another 15 cities (Kwangju, Daejun, Sungnam, Mokpo and etc.) are classified concentrated cities.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권7호
• /
• pp.157-164
• /
• 2022

The proposed privacy preserving scheme has identified the drawbacks of existing schemes in Vehicular Networks. This prototype enhances the number of nodes by decreasing the cluster size. This algorithm is integrated with the whale optimization algorithm and Block Chain Technology. A set of results are done through the NS-2 simulator in the direction to check the effectiveness of proposed algorithm. The proposed method shows better results than with the existing techniques in terms of Delay, Drop, Delivery ratio, Overhead, throughout under the denial of attack.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.101-108
• /
• 2004

네트워크 시스템의 빠른 발전으로 인해 인터넷을 통한 대용량 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 대용량 데이터의 효율적인 저장 및 제공을 위해 기존 컴퓨팅 중심으저장 방식이 아닌 데이터 중심의 새로운 저장 시스템 패러다임이 요구되고 있다. 또한 저장장치 전용 네트워크인 SAN(Storage Area Network)과 NAS(network attached storage)의 보급으로 인해 클러스터 공유 파일 시스템의 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 SAN 기반의 네트워크-부착형 저장 장치들을 군집화하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 클러스터 공유 파일 시스템인 SANiqueTM의 설계방법 및 각 주요 구성요소들의 기능을 기술한다. 특히 효율적인 데이터 접근을 극대화하기 위한 전역 버퍼 관리기의 설계를 제안하며 그 프로토콜에 대하여 기술한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.203-210
• /
• 2000

본 논문에서는 패턴분류문제를 해결하기 위한 새로운 무감독학습 신경망 및 경쟁학습 알고리즘을 제한한다. 제아하는 신경망은 입력 데이터의 군집을 분류하기 위한 거리측도로서 군집들 상호간의 상대유사도(relative similarity)를 기반으로 하고 있다. 이러한 까닭에 제안하는 신경망과 알고리즘을 상대유사 신경망 (relative similarity network; RSN)및 학습 알고리즘이라 이름한다. 상대유사도를 정의하고 가중벡터 학습 규칙을 구성함으로써, RSN의 구조를 설계하고 학습알고리즘을 구현하기 의한 의사코드를 기술한다. 일반적인 패턴분류에 RSN을 적용한 결과, 초기 학습률이 없음에도 불구하고 기존이 경쟁학습 신경망인 WTAdlsk SOM고 동등한 성능을 나타내었다. 반면 기존 경쟁학습 신경망의 분류성능이 저하되었던 군집이 경걔가 불분명한 패턴, 그리고 군집이 밀집도와 군집의 크기가 다른 패턴들에 대한 실험에서는 기존의 경쟁학습망보다 효과적인 분류결과를 나타내었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제14권1호
• /
• pp.53-63
• /
• 2022

In the paper, we propose a TSCH-based scheduling scheme for IEEE 802.15.4e, which is able to perform the scheduling of its own network by avoiding collision from interference network cluster (INC). Firstly, we model a bipartite graph structure for presenting the slot-frame (channel-slot assignment) of TSCH. Then, based on the bipartite graph edge weight, we utilize the Hungarian assignment algorithm to implement a scheduling scheme. We have employed two features (maximization and minimization) of the Hungarian-based assignment algorithm, which can perform the assignment in terms of minimizing the throughput of INC and maximizing the throughput of own network. Further, in this work, we called the scheme "dual-stage Hungarian-based assignment algorithm". Furthermore, we also propose deep learning (DL) based deep neural network (DNN)scheme, where the data were generated by the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm. The performance of the DNN scheme is evaluated by simulations. The simulation results prove that the proposed DNN scheme providessimilar performance to the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm while providing a low execution time.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권4호
• /
• pp.1187-1208
• /
• 2022

One of the main goals of wireless sensor networks (WSNs) is to utilize the energy of sensor nodes effectively and maximize the network lifetime. Thus, this paper proposed a routing protocol for WSNs based on virtual force disturbing mobile Sink node (VFMSR). According to the number of sensor nodes in the cluster, the average energy and the centroid factor of the cluster, a new cluster head (CH) election fitness function was designed. At the same time, a hexagonal fixed-point moving trajectory model with the best radius was constructed, and the virtual force was introduced to interfere with it, so as to avoid the frequent propagation of sink node position information, and reduce the energy consumption of CH. Combined with the improved ant colony algorithm (ACA), the shortest transmission path to Sink node was constructed to reduce the energy consumption of long-distance data transmission of CHs. The simulation results showed that, compared with LEACH, EIP-LEACH, ANT-LEACH and MECA protocols, VFMSR protocol was superior to the existing routing protocols in terms of network energy consumption and network lifetime, and compared with LEACH protocol, the network lifetime was increased by more than three times.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.167-176
• /
• 2009

기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는클러스터 헤드 선출 프로토콜을 제안한다.