• 한국농공학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.59-67
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• 2015

Because reservoirs that supply irrigation water play an important role in water resource management, it is necessary to evaluate the vulnerability of this particular water supply resource. The purpose of this study is to provide water supply risk maps of agricultural reservoirs in South Korea using irrigation vulnerability model and cluster analysis. To quantify water supply risk, irrigation vulnerability indices are estimated to evaluate the performance of the water supply on the agricultural reservoir system using a probability theory and reliability analysis. First, the irrigation vulnerability probabilities of 1,346 reservoirs managed by Korea Rural Community Corporation (KRC) were analyzed using meteorological data on 54 meteorological stations over the past 30 years (1981-2010). Second, using the K-mean method of non-hierarchical cluster analysis and pre-simulation approach, cluster analysis was applied to classify into three groups for characterizing irrigation vulnerability in reservoirs. The morphology index, watershed area, irrigated area, and ratio between watershed and irrigated area are selected as the clustering analysis parameters. It is suggested that the water supply risk map be utilized as a basis for the establishment of risk management measures, and could provide effective information for a reasonable decision making on drought risk mitigation.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권3호
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• pp.207-215
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• 2013

본 논문은 효율적인 무선 AMI 네트워크를 위한 채널 할당 및 스케줄링 기법에 관한 것이다. AMI 시스템에서, 제안하는 다중채널 클러스터 네트워크는 NC(Network Coordinator)와 CDA(Clustered Data Aggregator) 간의 통신 채널을 네트워크 채널로 정의 하고, CDA와 OMD(Out Meter Display), SMD(Smart Meter Device) 간의 통신채널을 그룹 채널로 정의한다. 네트워크 채널과 그룹채널이 혼합된 다중채널 클러스터 기반의 AMI 네트워크는 물리적/논리적 수용가 채널 클러스터링을 통해서 관리의 효율성을 증대하고, 인접 클러스터간 구별되는 채널 사용을 통한 검침 데이터의 신뢰성을 증대한다. 또한 다중채널 클러스터 기반의 채널할당을 통하여 데이터의 빠른 수집이 가능하며 검침망의 크기를 증가시킨다.

• 상하수도학회지
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• 제36권3호
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• pp.149-165
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• 2022

The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.455-460
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 분할에 대한 최적 클러스터 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 척도는 퍼지 클러스터들간의 중첩성과 분리성을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도로 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교 실험함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.677-680
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• 2015

본 논문에서는 차량 통신에서 겪을 수 있는 메시지의 충돌 및 손실을 완화하기위해 차량의 진행 방향에 존재하는 차량들을 클러스터 형태로 군집화한 뒤, 최적의 중계 차량을 선택하여 수신단까지 메시지를 전송하는 방안을 제안하였다. 또한 차량 통신 환경과 유사한 페이딩 환경에서 모의실험을 진행하기위해 이중 레일리 페이딩을 적용하였다. 제안된 기법을 차량 통신 네트워크에 적용할 경우, 브로드캐스팅(Broadcasting)으로 인행 메시지의 충돌 및 손실 문제를 완화할 수 있으며 수신된 신호에 대한 신뢰도가 증가한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권1호
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• pp.23-33
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• 2020

Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.17-22
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• 2011

수중 환경은 육상 환경과 많은 차이를 보이며 무선 통신에 사용되는 자원과 제약 조건들도 다르다. 일반적으로 수중 통신 환경은 육상 통신 환경보다 열악하고, 파도, 조류와 같은 해수의 흐름으로 인한 노드의 이동성 때문에 오류 발생 가능성이 기존의 지상 무선 센서 네트워크 보다 높다. 따라서 수중 무선 센서 네트워크의 통신 환경을 고려하여 노드 간 데이터 전송률을 향상시키기 위한 기법들에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 수중 무선 센서 네트워크의 통신 환경을 고려하여 클러스터 헤드 노드의 오류 발생 시 이를 빠른 시간 내에 복구하기 위한 체크포인팅 기법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안 기법이 네트워크 운영의 신뢰도를 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라, 에너지 소모량과 오류 복구 지연 시간 측면에서 제안 기법을 적용하지 않았을 때보다 좋은 성능을 보인다는 것을 검증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1241-1248
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• 2014

사물인터넷의 하위 구조인 센서 네트워크는 센서 노드의 효율적인 배터리 사용이 중요한 요소이다. 센서노드의 배터리 사용 시간을 최대화할 수 있으면 센서 네트워크의 생존 시간도 늘어나고 사물인터넷의 신뢰도도 향상될 것이다. 이 문제에 대한 기존의 해결들은 주로 후보 노드들의 에너지 잔량에 기반하여 클러스터 헤드의 주기적 교체에 중점을 두었다. 본 연구에서는 헤드 교체 주기를 효율적으로 관리하여 네트워크의 생존 시간을 최대화하고자 한다. 제안하는 기법은 센서노드의 에너지 잔량, 위치, 밀도 등을 고려한 임계치에 기반하여 헤드를 교체하고 최초로 소멸되는 노드의 시각과 최후로 소멸되는 노드의 시각 사이의 시간을 최소화 한다. 실험 결과 제안하는 기법은 노드간의 에너지 균형과 네트워크의 생존시간을 최대화하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-15
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• 2007

서해연안역의 폭풍해일고 산정을 위한 초기 연구 단계로, 8 node 병렬 리눅스 클러스터의 효율성과 함께 황해 조석 모의결과의 신뢰성을 검토하였다. NPB 벤치마크 결과 7배에 이르는 계산 효율의 성능향상을 보였다. pADCIRC 모델을 이용한 황해 조석재현 결과는 선행된 연구들과 비교하여 만족스런 신뢰성을 나타냈다. 모델 변수 선정에 따른 영향을 살펴본 바에 따르면, 우리나라 서해연안과 같은 천해역의 조석수동역학 해석에는 수심에 따른 바닥마찰계수의 적절한 사용이 필수적인 것으로 분석되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.67-75
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• 2010

네트워크 리프로그래밍은 센서 필드에 배치된 센서 노드들의 효율적인 유지 보수를 위해 코드 업데이트와 오류 수정을 원격으로 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 센서 노드들 간에 소량의 데이터를 전달하는 일반적인 무선 센서 네트워크 통신과는 달리 네트워크 리프로그래밍에서는 대용량 데이터의 신뢰성 있는 전달이 요구된다. 기존의 네트워크 리프로그래밍 기법은 신뢰성 있는 데이터 전달을 위해 데이터 손실 발생 시 복구를 위한 비용이 많이 들며 이로 인한 에너지 소모가 급증하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 적합한 클러스터 기반의 리프로그래밍 기법을 제안한다. 센서 필드를 클러스터로 나누고 각 클러스터에 대표 노드를 선정하여 중복 전송과 불필요한 경쟁을 최소화함으로써 에너지 소모를 줄인다. 또한 테이블을 이용하여 노드들의 상태 정보를 통해 정확한 오류 복구를 수행함으로써 신뢰성을 높이고 있다.