• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.123-128
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 네트워크상의 서비스를 자동으로 발견하고 서비스는 자신의 능력을 광고할 수 있는 서비스 디스커버리(service discovery)가 중요하다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 서비스 디스커버리 기법과 P2P 캐슁 기법을 혼합하여 효율적인 서비스 디스커버리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 노드 ID를 기반으로 클러스터링 하고 이를 이용하여 서비스를 검색한다. 또한 서비스 검색을 빠르게 하기 위하여 P2P 캐쉬를 기반으로 이웃 노드의 정보를 사용하여 서비스 검색 성능을 향상시킨다. 제안된 기법은 노드의 부하를 가중 시키며 병목 현상을 일으키는 중앙 서버를 사용하지 않고 많은 쿼리를 생성하는 플러딩 방식을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통하여 서비스 디스커버리를 이용하는 주고받는 메시지수를 줄이고 평균 탐색 거리를 줄임으로서 전체 네트워크 로드와 응답 시간이 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권3호
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• pp.112-119
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• 2001

This paper proposes an adaptive reclosing scheme which is based on the classification of fault patterns. In case that the first reclosing is unsuccessful in distribution system employing with two-shot reclosing scheme, the proposed method can determine whether the second reclosing will be attempted of not. If the first reclosing is unsuccessful two fault currents can be measured before the second reclosing is attempted, where these two fault currents are utilized for an adaptive reclosing scheme. Total harmonic distortion and RMS are used for extracting the characteristics of two fault currents. And the pattern of two fault currents is respectively classified using a mountain clustering method a minimum-distance classifier. Mountain clustering method searches the cluster centers using the acquired past data. And minimum-distance classifier is used for classifying the measured two currents into one of the searched centers respectively. If two currents have the different pattern it is interpreted as temporary fault. But in case of the same pattern, the occurred fault is interpreted as permanent. The proposed method was tested for the fault data which had been measured in KEPCO's distribution system, and the test results can demonstrate the effectiveness of the adaptive reclosing scheme.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.236-245
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• 2007

무선 센서 네트워크는 그 크기가 작고 제한적인 계산 능력과 저장 공간을 가지고 있으며 저용량의 배터리로 이루어진 많은 수의 노드들로 이루어진다. 이러한 조건에 따라 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이는 것은 중요한 문제이다. 따라서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 노드가 전송하는 메시지의 발생 빈도를 줄이는 것이 고려되어야 한다. 또 다른 과제인 네트워크의 보안은 네트워크의 다양한 응용을 고려할 때 중요한 부분을 차지한다. 이에 본 논문에 서는 동적 클러스터 모델에서의 키 분배 방법을 제안한다. 이 방법에서 사용한 동적 클러스터 모델은 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는데 매우 효과적인 방법이며 또한 제안한 방법은 클러스터를 구성하는 노드들에게 그리드 기반 키 분배방법을 적용하여 기존의 키 분배 방법에 비해 향상된 보안을 제공한다. 또한 기존에 제안된 그리드 기반, 위치 기반 키 분배 방법 및 클러스터 기반 키 분배 방법들과 비교하여 제안 방법의 우수함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제33권5호
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• pp.341-350
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• 2014

본 논문에서는 수중음향 센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하는 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드 선출에 각 노드의 배터리 잔여량 정보와 이웃 노드의 수를 고려하며, 클러스터 헤드의 배터리 잔여량이 특정 수준 이하로 떨어졌을 경우에만 클러스터 재구성을 수행함으로써 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크 전체에 에너지 소모를 분산시켜 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있다. 또한, 클러스터 헤드는 클러스터 멤버 노드로부터 수집한 데이터를 다중 홉 중계 방식으로 싱크 노드에 전송하여 에너지 소모를 줄인다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 일정 시간 경과 후 전체 노드의 배터리 잔여량의 합, 생존 노드의 수, 네트워크 구성 단계에서의 에너지 소모량, 전체 노드의 에너지 소모 편차 등을 구하고 대표적 클러스터링 기법 중의 하나인 LEACH 기법과 비교 및 분석한다. 모의실험 결과, 제안 기법이 LEACH 기법에 비해 네트워크 운용 시간을 두 배 향상시킬 수 있으며, 전체 노드의 에너지 소모 편차 또한 감소시킴을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.412-415
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• 2011

본 논문에서는 정적 무선 센서 네트워크상의 클러스터링 기법인 EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)의 노드와 Base Station간의 거리를 고려한 head 선출 과정에 노드의 이동성 및 미래 위치 예측을 융합하여 확장한 새로운 동적환경상의 클러스터링 기법 EECS-M(Energy Efficient Clustering Scheme in Mobile wireless sensor networks)을 제안한다. 실험을 통하여 EECS-M이 동적 환경상의 LEACH-M, WCA 및 정적 환경상의 EECS, LEACH 클러스터링 알고리즘들에 비해 life time 및 life time 대비 네트워크의 잔여 에너지 측면에서 성능향상을 가진다는 것을 보인다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.135-138
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• 2020

This paper suggests a method of automatic clustering to search of relevant digital photos using geo-coded information. The provided scheme labels photo images with their corresponding global positioning system coordinates and date/time at the moment of capture, and the labels are used as clustering metadata of the images when they are in the use of retrieval. Experimental results show that geo-location information can improve the accuracy of image retrieval, and the information embedded within the images are effective and precise on the image clustering.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.441-457
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• 2014

Observed from the recent performance evaluation of clustering schemes in wireless sensor networks, we found that most of them did not consider various sensor characteristics and its application environment. Without considering these, the performance evaluation results are difficult to be trusted because these networks are application-specific. In this paper, for the fair evaluation, we measured several clustering scheme's performance variations in accordance with sensor data pattern, number of sensors per node, density of points of interest (data density) and sensor coverage. According to the experiment result, we can conclude that clustering methods are easily influenced by POI variation. Network lifetime and data accuracy are also slightly influenced by sensor coverage and number of sensors. Therefore, in the case of the clustering scheme that did not consider various conditions, fair evaluation cannot be expected.

• 음성과학
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• 제10권1호
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• pp.71-84
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• 2003

In the acoustic modeling for large vocabulary speech recognition, a sparse data problem caused by a huge number of context-dependent (CD) models usually leads the estimated models to being unreliable. In this paper, we develop a new clustering method based on the C45 decision-tree learning algorithm that effectively encapsulates the CD modeling. The proposed scheme essentially constructs a supervised decision rule and applies over the pre-clustered triphones using the C45 algorithm, which is known to effectively search through the attributes of the training instances and extract the attribute that best separates the given examples. In particular, the data driven method is used as a clustering algorithm while its result is used as the learning target of the C45 algorithm. This scheme has been shown to be effective particularly over the database of low unknown-context ratio in terms of recognition performance. For speaker-independent, task-independent continuous speech recognition task, the proposed method reduced the percent accuracy WER by 3.93% compared to the existing rule-based methods.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.757-766
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• 2006

이동 애드혹 네트워크는 이동 호스트들만으로 이루어진 자율적인 네트워크로 유비쿼터스 컴퓨팅의 연구와 더불어 활발하게 연구되고 있다. 이동 애드혹 네트워크의 평면적인 구조를 개선하기 위해, 계층적으로 네트워크를 관리하는 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존기법들은 멀티홉 클러스터링과 로드밸런싱에 관한 연구가 미약하다. 본 논문에서는 다중 흡 클러스터링을 지원하고, 클러스터 헤드 간의 로드 밸런싱을 고려한 클러스터링 기법을 제안한다. 이를 위해 이동 애드혹 네트워크에서 나타날 수 있는 클러스터의 분열 현상과 이에 따른 클러스터의 상태를 정의하고, 로드 밸런싱을 위한 참가, 병합, 분열, 클러스터 헤드 선출 등의 기법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권3호
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• pp.331-343
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• 2009

Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Both temporal and spatial suppressions provide opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not on the correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm based on the correlation of sensor data. We modify the advertisement sub-phase and TDMA schedule scheme to organize clusters by adjacent sensor nodes which have similar readings. Also, we propose a spatio-temporal suppression scheme for our clustering algorithm. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the size of data which have been collected in the base station. As a result, our experimental results show that the size of data is reduced and the whole network lifetime is prolonged.