• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.155-161
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• 2015

무선 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 소비는 매우 중요한 이슈이다. 해당 이슈에 대해서 최근 연구들에서는 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들을 해법으로 제시하고 있다. 이러한 프로토콜에서는 클러스터 헤드의 에너지 고갈을 방지하기 위해 재클러스터링이 필요한데, 재클러스터링 과정에서 발생하는 오버헤드도 적지 않다. 지나치게 빈번한 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해서 본 연구에서는 클러스터 헤드와 에너지 임계값의 비교를 통해 재클러스터링의 빈도를 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 클러스터 헤드가 에너지 임계값보다 높은 에너지 수준을 가지고 있을 경우 클러스터를 유지하여 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄였고, 낮을 경우 재클러스터링을 하여, 클러스터 헤드의 수명을 최대한 연장하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 평가하여 기존 알고리즘 대비 우수한 에너지 효율을 가지는 것을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.206-216
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• 2010

Wireless sensor networks (WSNs) are used to collect various data in environment monitoring applications. A spatial clustering may reduce energy consumption of data collection by partitioning the WSN into a set of spatial clusters with similar sensing data. For each cluster, only a few sensor nodes (samplers) report their sensing data to a base station (BS). The BS may predict the missed data of non-samplers using the spatial correlations between sensor nodes. ASAP is a representative data collection algorithm using the spatial clustering. It periodically reconstructs the entire network into new clusters to accommodate to the change of spatial correlations, which results in high message overhead. In this paper, we propose a new data collection algorithm, name EPDC (Energy-efficient Periodic Data Collection). Unlike ASAP, EPDC identifies a specific cluster consisting of many dissimilar sensor nodes. Then it reconstructs only the cluster into subclusters each of which includes strongly correlated sensor nodes. EPDC also tries to reduce the message overhead by incorporating a judicious probabilistic model transfer method. We evaluate the performance of EPDC and ASAP using a simulation model. The experiment results show that the performance improvement of EPDC is up to 84% compared to ASAP.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.870-878
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• 2008

센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 대부분 보안성이 낮으며, 낮은 연산 능력과 적은 저장 용량으로 효율적인 보안 알고리즘을 적용할 수 없다. 따라서 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 없으며, 센서 노드의 전송 알고리즘만 알게되면 전송되는 정보를 쉽게 도청 할 수 있는 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 클러 터로 구분하고, 클러스터 내에서 센서 노드가 안전하게 정보를 전송할 수 있으며 불법적인 센서 노드의 침입을 억제할 수 있는 극좌표를 이용한 클러스터 기반의 센서 네트워크의 키 관리기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 클러스터 내에서 모든 센서 노드는 CH(Cluster Header)가 제공하는 피벗값을 기반으로 인증키를 설정하도록 하고있다. 시뮬레이션 결과 기존의 페어 와이즈(pair-wise) 기법에 비하여 키 관리측면에서 안전한 키 관리와 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 있는 우수함을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.81-88
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• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.275-275
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• 2022

One of the most widely grown food crops in the world, wheat, is increasing more lodged since for increased rains and winds caused by abnormal climate. During the Green Revolution, shorter wheat cultivars were bred using many Rht genes to increase lodging resistance. However, since only some Rht genes were used for breeding shorter wheat, it may have had a limited impact on wheat breeding and reduced genetic diversity. Therefore, it is essential to search for genes that have breeding potential and affect dwarfism in order to increase the genetic diversity of dwarf characteristics in wheat. In this study, we performed the RNA-seq between 'Keumkang' and 'Komac 5' ('Keumkang' mutant) to analyze the difference in plant height. Differentially expressed genes (DEGs) analysis and Gene function annotation were performed using 265,365,558 mapped reads. Cluster set analysis was performed to compress and select candidate gene DEGs affecting plant height, stem and internode. Gene expression analysis was performed in order to identify the functions of the selected genes by condensing the results of the DEG analysis into a cluster set analysis. This analysis of these plant height-related genes could help reduce plant height, improve lodging resistance, and increase wheat yield. Its application to wheat breeding will also affect the increased genetic diversity of wheat dwarfism.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.393-400
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• 2011

조사비용과 시간과 같은 현실적인 제약하에서 관측단위 (observation unit)의 집합인 집락(cluster)율 추출하는 집락추출법은 대부분의 대형조사(large scale survey) 에서 흔히 사용된다. 특별히 집락내의 관측단위가 매우 유사한 경우, 집락 내의 모든 관측치를 조사하는 대신 일부를 추출하여 조사하는 이단계 집락 추출법이 선호된다. 이단계 집락추출법의 적용시 집락인 1차추출단위 (Primary Sampling Unit; PSU)와 관측단위인 2차추출단위(Secondary Sampling Unit; SSU)의 표본수 결정은 주어진 비용과 표본으로부터 계산되어지는 통계량의 정도에 의존한다. 본 연구에서는 기존의 1차추출단위의 크기가 동일하다는 가정하에서 유도된 최적 PSU와 SSU 표본크기 산출과정을 일반화하여 1차추출단위의 크기가 같지 않을 경우의 최적 표본크기를 유도하고 그 결과를 제 4차 퇴원환자조사를 위한 표본추출 방안에 적용하여 기존방법과 비교하였으며 이를 바탕으로 제 7차 퇴원환자조사를 위한 표본크기를 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.354-359
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• 2008

클러스터링은 주어진 임의의 데이터 중에서 유사한 성질을 지닌 데이터를 복수개의 그룹으로 조직화하는 기법이다. 이를 위해 K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM) 등과 같은 많은 기법들이 제안되었고 또한 널리 사용되어지고 있다. 그러나 이러한 기법들은 초기값에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라지는 단점이 있다. 특히 가장 널리 사용되는 FCM 기법은 잡음 데이터에 취약하며, 주어진 입력 데이터의 클러스터 내부분산을 최소화 하는 방법을 사용하기 때문에 클러스터링 중심의 왜곡 현상이 발생한다. 본 논문에서는 데이터 가중치에 근거한 비례적 근접데이터 병합을 통하여 클러스터 중심 왜곡을 저감하며 초기값에 영향을 받지 않는 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 FCM으로 얻어진 클러스터 중심과 제안기법을 적용하여 얻어진 클러스터 중심에 대한 비교 검토를 통하여 제안기법의 효용성을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.574-575
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• 2018

무선 센서 네트워크에서 공간적-시간적 상관관계에 따른 중복 데이터의 발생은 데이터 전송 시에 불필요한 에너지를 소모하여 네트워크 수명을 감소시킨다. 본 논문에서는 먼지 센서를 통한 데이터 수집 실험을 진행하여 공간적-시간적 데이터 중복을 확인하고 이를 해결하기 위해 데이터 전송 허용범위 설정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 내의 통합 평균값을 이용하여 데이터 전송 허용범위를 설정한다. 설정된 허용범위는 멤버 노드의 중복 데이터를 감소시키며 클러스터 헤드에서 허용범위 재설정을 통해 수집 데이터의 가변적인 환경에서도 중복 데이터 감소가 가능함을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.179-184
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• 2013

Traditional clustering methods are usually based on the bag-of-words (BOW) model. A disadvantage of the BOW model is that it ignores the semantic relationship among terms in the data set. To resolve this problem, ontology or matrix factorization approaches are usually used. However, a major problem of the ontology approach is that it is usually difficult to find a comprehensive ontology that can cover all the concepts mentioned in a collection. This paper proposes a new document clustering method using semantic features and fuzzy relations for solving the problems of ontology and matrix factorization approaches. The proposed method can improve the quality of document clustering because the clustered documents use fuzzy relation values between semantic features and terms to distinguish clearly among dissimilar documents in clusters. The selected cluster label terms can represent the inherent structure of a document set better by using semantic features based on non-negative matrix factorization, which is used in document clustering. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권12호
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• pp.5149-5173
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• 2016

Cooperative forwarding has shown a substantial network performance improvement compared to traditional routing in multi-hop wireless network. To further enhance the system throughput, especially in the presence of highly congested multiple cross traffic flows, a promising way is to incorporate the multi-radio multi-channel (MRMC) capability into cooperative forwarding. However, it requires to jointly address multiple issues. These include radio-channel assignment, routing metric computation, candidate relay set selection, candidate relay prioritization, data broadcasting over multi-radio multi-channel, and best relay selection using a coordination scheme. In this paper, we propose a simple and efficient cluster-based cooperative data forwarding (CCDF) which jointly addresses all these issues. We study the performance impact when the same candidate relay set is being used for multiple cross traffic flows in the network. The network simulation shows that the CCDF with MRMC not only retains the advantage of receiver diversity in cooperative forwarding but also minimizes the interference, which therefore further enhances the system throughput for the network with multiple cross traffic flows.