Aung, Cherry Ye;Ali, G.G. Md. Nawaz;Chong, Peter Han Joo
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.
Owing to the kinetic differences in ammonia oxidation among ammonia-oxidizing microorganisms (AOM), there is no standard set of kinetic values that can be used as a representative set for nitrifying wastewater treatment plant (WWTP) design. As a result, this study clarified a link between the half-saturation constants for ammonia oxidation (Ks) and the dominant ammonia-oxidizing bacterial (AOB) groups in sludge from full-scale WWTPs and laboratory-scale nitrifying reactors. Quantitative polymerase chain reaction analyses revealed that AOB affiliated with the Nitrosomonas oligotropha cluster were the dominant AOM groups in the sludge taken from the low-ammonia-level WWTPs, while AOB associate with the Nitrosomonas europaea cluster comprised the majority of AOM groups in the sludge taken from the high-ammonia-level WWTPs and nitrifying reactors. A respirometric assay demonstrated that the ammonia Ks values for the high-ammonia-level WWTPs and nitrifying reactors were higher than those of the low-ammonia-level plants. Using the Ks values of available AOM cultures as a reference, the Ks values of the analyzed sludge were mainly influenced by the dominant AOB species. These findings implied that.different sets of kinetic values may be required for WWTPs with different dominant AOM species for more accurate WWTP design and operations.
본 연구에서는 스마트폰 소비자들이 추구하는 편익을 바탕으로 스마트폰 소비자들에 대한 세분시장을 파악하고, 각 스마트폰 세분시장에서 중요하게 생각하는 속성을 분석하였다. 연구 결과 스마트폰 소비자들은 실용적 편익과 쾌락적 편익과 함께 네트워크 편익을 추구하고 있으며, 추구편익에 따라 스마트폰 소비자들을 모든 편익 추구 집단, 실용적 네트워크 편익 추구 집단, 쾌락적 네트워크 편익 추구 집단, 비네트워크 편익 추구 집단 등의 4가지 군집으로 구분할 수 있었다. 4가지 추구편익으로 세분화된 스마트폰 소비자 집단별로 중요시 하는 스마트폰 속성들은 단말기 가격, 단말기 브랜드, 단말기 반응속도, 어플리케이션 활용, 요금제, 무선인터넷 연결품질, 동일한 통신사 가입자 수 등의 7가지 스마트폰 주요 속성들 중에서도 다양하게 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 스마트폰 소비자들이 추구하는 편익의 유형을 분석하여 이제까지 제품에 대한 추구편익의 유형으로 널리 인식되어 온 실용적 편익과 쾌락적 편익의 2가지 유형에 추가하여 네트워크 편익이 중요하게 구분되어 존재하고 있음을 확인한 것, 실용적 편익, 쾌락적 편익 및 네트워크 편익을 추구하는 수준에 따라 특징적으로 구분될 수 있는 스마트폰 소비자 집단을 세분화 하여 각 세분 집단별 차별화 수단을 속성 차원에서 제시한 것 등에서 의의를 찾을 수 있다.
인터넷 비즈니스나 전자상거래와 연관되어 고객관계관리(Customer Relationship management :CRM)에 대한 관심이 널리 확산됨으로 해서 군집분석에 대한 관심이 한층 높아졌고, 다양한 군집분석 프로그램이 시장에 소개되어 지고 있다. 그런, 군집분석 프로그램들은 다른 데이터 분석 기법과는 달리 그들의 성능을 측정하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 이미 알려져 있는 군집구조를 지닌 인위적 데이터를 사용하여 다양한 군집분석 프로그램을 평가할 수 있는 하나의 방법론을 제시하고, 그 방법론의 유용성을 보여 주기 위해 현재 많이 사용하고 있는 네 가지의 군집분석 프로그램을 본 논문에서 제시한 방법론을 사용하여 평가하는데 그 주요 목적을 두고 있다. 본 연구에서 두 가지의 반복적 군집분석 프로그램(Convergent Cluster Analysis:CCA, SPSS의 Clementine), 전통적인 단순군집 프로그램(One-Shot Clustering Program: Howard-Harris 프로그램), 그리고 IBM의 데이터 마이닝 기법 중 하나인 데모그래픽 군집분석 프로그램의 성능을 비교한 결과, 군집분석을 위하여 다른 군집분석 방법 보다 좀 더 지능적으로 초기치를 생성한 CCA방법이 가장 우월한 성능을 보여 주었다.
한강의 주요 14개 지류하천 유역의 수질오염원을 평가하고, 2007. 1~2009. 12의 하천 수질자료(14 data set)로 SPSS-17.0을 이용하여 하천별 수질 특성을 평가하였다. 시 공간변화에 대한 군집 분석을 실시한 결과 공간변화에 따라 4그룹으로 평가되었으며, 유역의 오염원 종류 및 밀도가 군집분류에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시간변화에 따라 여름에서 가을까지(7~10월)와 겨울에서 초여름까지(11~6월)의 2그룹으로 분류되어 강우와 기온 그리고 부영양화 현상이 군집화에 기여하는 것으로 평가되었다. 조사대상 하천의 수질오염 요인은 유기물질 영양염류 세균오염요인과 하천 내 물질대사요인으로(71~90%) 설명되었고, 계절에 따라 주요인(수질오염물질)은 변화하는 것으로 나타났다. 각 하천의 수질특성은 요인과 유역 오염원을 같이 평가하였을 때 유용한 결과를 얻을 수 있었다.
객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
러프집합에서는 동치류와 근사공간의 개념을 이용하여 데이터 마이닝 분야에서 중복되는 정보로부터 특징점을 효율적으로 추출하여 최적화된 제어규칙을 유도할 수 있다. 이러한 추출과정에서 가장 중요하게 고려되어져야 할 부분은 많은 속성에 대한 감축이다. 본 논문에서는 속성간의 관계에서 러프엔트로피를 이용하여 가장 신뢰도가 우수한 속성을 구할 수 있는 정보이론적인 척도를 제시한다. 제안된 방법은 러프엔트로피를 기반으로 불필요한 속성을 제거함으로써 유용한 리덕트를 생성하고 이들에 대한 코어를 형성한다. 결과적으로 원시정보의 내용은 변하지 않으면서 지식감축을 통하여 간소화된 제어규칙을 구축할 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2619-2643
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2018
In this paper, a new clustering algorithm based on the connected region generation (CRG-clustering) is proposed. It is an effective and robust approach to clustering on the basis of the connectivity of the points and their neighbors. In the new algorithm, a connected region generating (CRG) algorithm is developed to obtain the connected regions and an isolated point set. Each connected region corresponds to a homogeneous cluster and this ensures the separability of an arbitrary data set theoretically. Then, a region expansion strategy and a consensus criterion are used to deal with the points in the isolated point set. Experimental results on the synthetic datasets and the real world datasets show that the proposed algorithm has high performance and is insensitive to noise.
센서 네트워크 관련 여러 연구 중 대표적인 것이 센서 노드로 클러스터를 구성하여 센서 노드의 에너지효율을 높이는 것이다. 그러나 기존의 연구는 센서에서 취득한 환경정보에 의한 센서 노드의 동작을 고려하지 않았다. 따라서 센서 노드는 환경정보와 무관하게 TDMA 스케줄을 설정하고 에너지 비효율적으로 동작했다. 본 논문에서는 다양한 응용 환경에 유연하게 적용할 수 있는 클러스터 기반 에너지 효율적인 스케줄링 기법을 제안했다. 이 기법은 환경정보인 응용 계층에서 취득한 정보를 하위 MAC 계층에 반영하여 클러스터의 스케줄을 설정하게 된다. 응용 계층의 정보는 클러스터 헤드에서 감지한 데이터와 비교하여 유사성 정도에 따라 스케줄링을 계획한다. 유사성 결과에 따라서 데이터 전송을 결정하게 되므로 환경의 특징 반영이 가능하고 에너지 효율적인 동작이 가능하다. 제안된 기법이 클러스터를 이용한 대표적인 방법인 LEACH 및 LEACH-C 프로토콜과 비교하여 에너지 효율적인 측면에서 우수함을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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