• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권2호
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• pp.139-148
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• 2008

센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이터만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 $4{\sim}40%$ 감소하고, 네트워크의 수명이 약 $20{\sim}30%$ 연장되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1588-1593
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• 2005

본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.377-390
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• 2010

In the case of time-series analysis, it is often more convenient to rely on the frequency domain than the time domain. Spectral density is the core of the frequency-domain analysis that describes autocorrelation structures in a time-series process. Possible ways to estimate spectral density are to compute a periodogram or to average the periodogram over some frequencies with (un)equal weights. This can be an attractive tool to measure the similarity between time-series processes. We employ the metrics based on a smoothed periodogram proposed by Park and Kim (2008) for the classification of different classes of time-series processes. We consider several lag windows with unequal weights instead of a modified Daniel's window used in Park and Kim (2008). We evaluate the performance under various simulation scenarios. Simulation results reveal that the metrics used in this study split the time series into the preassigned clusters better than do the raw-periodogram based ones proposed by Caiado et al. 2006. Our metrics are applied to an economic time-series dataset.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.88-91
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• 2006

Steered response power(SRP) based algorithm uses a focused beamformer which steers the array to various locations and searches for a peak in output power to localize sound sources. SRP-PHAT, a phase transformed SRP, shows high accuracy, but requires a large amount of computation time. This paper proposes an algorithm that clusters search spaces in advance to reduce computation time of SRP based algorithms.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.616-620
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• 2010

일반적으로 대부분의 사람들은 많은 수의 디지털 사진을 관리하기 위해서, 이벤트 혹은 날짜에 따라 각 사진들을 폴더별로 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 관리해야할 사진의 개수가 수백에서 수천 장으로 증가함에 따라, 사진 관리에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 촬영 시각과 사진의 색상 차이를 이용하여, 유사한 사진들을 서로 가깝게 배치하는 2D 격자 공간 기반의 사진 관리 시스템을 제안한다. 그리고 2차원 격자 공간에 배치된 각 사진들을 계층적으로 클러스터링 함으로써, 사용자가 원하는 수준의 세부 단계별 분류 기능을 지원한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해서, 배치된 사진들에 대한 시간 일관성과 사용 공간 효율성을 측정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.4991-4996
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.115-125
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• 2015

This paper presents a Cuckoo search algorithm to secure adversaries misdirecting multi-hop routing in Mobile ad hoc networks (MANETs) using a robust Trust Predicated Routing Framework with an optimized cluster head selection. The clustering technique designed in this framework leads to efficient routing in MANETs. The heavy work load in the node causes an energy drop in cluster head, which leads to re-clustering of the group, and another cluster head is selected to avoid packet loss during data transmission. The problem in the re-clustering process is that the overall efficiency of the routing process is reduced and the processing time is increased. A Cuckoo search based optimization algorithm is proposed to solve the problem of re-clustering by selecting the secondary cluster head within the initially formed cluster group and eliminating the reclustering process. The proposed framework enables a node to select a reliable and secure route for MANET and the performance can be evaluated by comparing the simulated results with the AODV routing protocol, which shows that the performance of the proposed routing protocol are improved significantly.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.144-147
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• 2010

최근 콘텐츠의 소비 방식 변화는 비디오 클립이라는 형식과 소셜 비디오 공유 플랫폼의 활성화를 야기했다. 이러한 비디오 클립 공급의 자동화를 위하여 여러 가지 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 콘텐츠 자체의 특성에 기인한 방법이 아닌 집단 지성에 의한 북마크 데이터의 클러스터링을 통하여 효과적인 클립을 획득하는 방법을 제안한다. 사용자에 의한 북마크 데이터를 2차원 평면의 점으로 표현한 뒤, 1차원의 북마크 누적 횟수 그래프를 이용하여 분할 클러스터링을 하는 방법은 콘텐츠 특성에 대한 이해 없이도 효과적인 하이라이트 추출을 가능하게 한다. 제시하는 실험 결과는 이 방법의 유용함을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제40권1호
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• pp.69-76
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• 2008

Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.