KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
In this study, we propose a clustering algorithm to enhance the performance of wireless sensor and actuator networks (WSANs). In each cluster, a multi-level hierarchical structure can be applied to reduce energy consumption. In addition to the cluster head, some nodes can be selected as intermediate nodes (INs). Each IN manages a subcluster that includes its neighbors. INs aggregate data from members in its subcluster, then send them to the cluster head. The selection of intermediate nodes aiming to optimize energy consumption can be considered high computational complexity mixed-integer linear programming. Therefore, a heuristic lowest energy path searching algorithm is proposed to reduce computational time. Moreover, a channel assignment scheme for subclusters is proposed to minimize interference between neighboring subclusters, thereby increasing aggregated throughput. Simulation results confirm that the proposed scheme can prolong network lifetime in WSANs.
This study proposes a model for customer segmentation using the psychological characteristics of Internet banking customers. The model was developed through two phased clustering method, called SONN-HC by integrating self-organizing neural networks (SONN) and hierarchical clustering (HC) method. We applied the SONN-HC method to internet banking customer segmentation and performed an empirical analysis with 845 cases. The results of our empirical analysis show the psychological characteristics of Internet banking customers have significant differences among four clusters of the customers created by SONN-HC. From these results, we found that the psychological characteristics of Internet banking customers had an important role of planning a strategy for customer segmentation in a financial institution.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.48-56
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1995
This paper presents a method of implementing efficient optical flow estimation for dynamic scene analysis using the hierarchical Hopfield neural networks. Given the two consequent inages, Zhou and Chellappa suggested the Hopfield neural network for computing the optical flow. The major problem of this algorithm is that Zhou and Chellappa's network accompanies self-feedback term, which forces them to check the energy change every iteration and only to accept the case where the lower the energy level is guaranteed. This is not only undesirable but also inefficient in implementing the Hopfield network. The another problem is that this model cannot allow the exact computation of optical flow in the case that the disparities of the moving objects are large. This paper improves the Zhou and Chellapa's problems by modifying the structure of the network to satisfy the convergence condition of the Hopfield model and suggesting the hierarchical algorithm, which enables the computation of the optical flow using the hierarchical structure even in the presence of large disparities.
For efficient interaction between humans and robots, robots should be able to understand the meaning and intention of human behaviors as well as recognize them. This paper proposes an interactive human intention reading method in which a robot develops its own knowledge about the human intention for an object. A robot needs to understand different human behavior structures for different objects. To this end, this paper proposes a hierarchical behavior knowledge network that consists of behavior nodes and directional edges between them. In addition, a human intention reading algorithm that incorporates reinforcement learning is proposed to interactively learn the hierarchical behavior knowledge networks based on context information and human feedback through human behaviors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through play-based experiments between a human and a virtual teddy bear robot with two virtual objects. Experiments with multiple participants are also conducted.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.2
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pp.212-218
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2010
In wireless sensor networks (WSNs), both efficient energy management and Quality of Service (QoS) are important issues for some applications. For creating robust networks, real-time services are usually employed to satisfy the QoS requirements. In this paper, we proposed a hierarchical real-time MAC (medium access control) protocol for (m,k)-firm constraint in wireless sensor networks shortly called HRTS-MAC. The proposed HRTS-MAC protocol is based on a dynamic priority assignment by (m,k)-firm constraint. In a tree structure topology, the scheduling algorithm assigns uniform transmitting opportunities to each node. The paper also provides experimental results and comparison of the proposed protocol with E_DBP scheduling algorithm.
A cluster topology was proposed with the assumption of zero noise to improve the performance of wireless body area networks (WBANs). However, in WBANs, the transmission power should be reduced as low as possible to avoid the effect of electromagnetic waves on the human body and to extend the lifetime of a battery. Therefore, in this work, we consider a bit error rate for a cluster-based WBAN and analyze the performance of the system while the transmission of sensors and cluster headers (CHs) is controlled. Moreover, a hierarchical topology is proposed for the cluster-based WBAN to further improve the throughput of the system; this proposed system is called as the hierarchical cluster WBAN. The hierarchical cluster WBAN is combined with a transmission control scheme, that is, complete control, spatial reuse superframe, to increase the throughput. The proposed system is analyzed and evaluated based on several factors of the system model, such as signal-to-noise ratio, number of clusters, and number of sensors. The calculation result indicates that the proposed hierarchical cluster WBAN outperforms the cluster-based WBAN in all analyzed scenarios.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.63-70
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2015
The numerous improved schemes of user authentication based on password have been proposed in order to prevent the data access from the unauthorized person. The importance of user authentication has been remarkably growing in the expanding application areas of wireless sensor networks. Recently, emerging wireless sensor networks possesses a hierarchy among the nodes which are divided into cluster heads and sensor nodes. Such hierarchical wireless sensor networks have more operational advantages by reducing the energy consumption and traffic load. In 2012, Das et al. proposed a user authentication scheme to be applicable for the hierarchical wireless sensor networks. Das et al. claimed that their scheme is effectively secure against the various security flaws. In this paper, author will prove that Das et al.'s scheme is still vulnerable to man-in-the-middle attack, password guessing/change attack and does not support mutual authentication between the user and the cluster heads.
Park, Jong-Jun;Jeong, Hoon;Hwang, So-Young;Joo, Seong-Soon
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12B
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pp.1514-1523
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2009
It is well known that the current wireless sensor networks addressing methods do not work efficiently in networks more than a few hundred nodes. A standard protocol in ZigBee-Standard feature in ZigBee 2007 gives balanced tree based address assignment method with distributed manner. However, it was limited to cover less than hundreds of sensor nodes due to the wasteful use of available address space, because composed sensor networks usually make an unbalanced tree topology in the real deployment. In this paper, we proposed the hierarchical cluster tree based address assignment method to support large and scalable networks. This method provides unique address for each node with distributed manner and supports hierarchical cluster tree on-demand. Simulation results show that the proposed method reduces orphan nodes due to the address exhaustion and supports larger network with limited address space compared with the ZigBee distributed address assignment method defined in ZigBee-Standard feature in ZigBee 2007.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.2
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pp.254-265
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1994
For solving the optimal routing problem (ORP) in large data networks, and algorithm called the hierarchical aggregation/disaggregation and decomposition/composition gradient project (HAD-GP) algorithm os proposed. As a preliminary work, we improve the performance of the original iterative aggregation/disaggregation GP (IAD-GP) algorithm introduced in [7]. THe A/D concept used in the original IAD-GP algorithm and its modified version naturally fits the hierarchical structure of large data networks and we would expect speed-up in convengence. The proposed HAD-GP algorithm adds a D/C step into the modified IAD-GP algorithm. The HAD-GP algorithm also makes use of the hierarchical-structure topology of large data networks and achieves significant improvement in convergence speed, especially under a distributed environment. The speed-up effects are demonstrated by the numerical implementations comparing the HAD-GP algorithm with the (original and modified) IAD-GP and the ordinary GP (ORD-GP) algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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