• 제목/요약/키워드: cluster hierarchy depth

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K-Means 알고리즘을 이용한 계층적 클러스터링에서 클러스터 계층 깊이와 초기값 선정 (Selection of Cluster Hierarchy Depth and Initial Centroids in Hierarchical Clustering using K-Means Algorithm)

  • 이신원;안동언;정성종
    • 정보관리학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.173-185
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    • 2004
  • 정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 $88\%$의 정확율을 보였다.

CACH에 의한 상황인식 기반의 분산 클러스터링 기법 (CACH Distributed Clustering Protocol Based on Context-aware)

  • 문창민;이강환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.1222-1227
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    • 2009
  • 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다.

Clustering Ad hoc Network Scheme and Classifications Based on Context-aware

  • Mun, Chang-Min;Lee, Kang-Whan
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제7권4호
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    • pp.475-479
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    • 2009
  • In ad hoc network, the scarce energy management of the mobile devices has become a critical issue in order to extend the network lifetime. Current research activity for the Minimum Energy Multicast (MEM) problem has been focused on devising efficient centralized greedy algorithms for static ad hoc networks. In this paper, we consider mobile ad hoc networks(MANETs) that could provide the reliable monitoring and control of a variety of environments for remote place. Mobility of MANET would require the topology change frequently compared with a static network. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. In this paper, we propose a new method, the CACH(Context-aware Clustering Hierarchy) algorithm, a hybrid and clustering-based protocol that could analyze the link cost from a source node to a destination node. The proposed analysis could help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize. The proposed CACH could use localized condition to enable adaptation and robustness for dynamic network topology protocol and this provide that our hierarchy to be resilient. As a result, our simulation results would show that CACH could find energy efficient depth of hierarchy of a cluster.

계층적 클러스터링에서 분류 계층 깊이에 관한 연구 (A Study on Cluster Hierarchy Depth in Hierarchical Clustering)

  • 김해남;이신원;안동언;정성종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.673-676
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    • 2004
  • Fast and high-quality document clustering algorithms play an important role in providing data exploration by organizing large amounts of information into a small number of meaningful clusters. In particular, hierarchical clustering provide a view of the data at different levels, making the large document collections are adapted to people's instinctive and interested requires. Many papers have shown that the hierarchical clustering method takes good-performance, but is limited because of its quadratic time complexity. In contrast, K-means has a time complexity that is linear in the number of documents, but is thought to produce inferior clusters. Think of the factor of simpleness, high-quality and high-efficiency, we combine the two approaches providing a new system named CONDOR system [10] with hierarchical structure based on document clustering using K-means algorithm to "get the best of both worlds". The performance of CONDOR system is compared with the VIVISIMO hierarchical clustering system [9], and performance is analyzed on feature words selection of specific topics and the optimum hierarchy depth.

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K-means 알고리즘을 이용한 계층적 클러스터링에서의 클러스터 계층 깊이 선택 (Selection of Cluster Hierarchy Depth in Hierarchical Clustering using K-Means Algorithm)

  • 이원휘;이신원;정성종;안동언
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제45권2호
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    • pp.150-156
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    • 2008
  • 정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 K-Means 알고리즘을 이용하여 효율적으로 정보 검색을 하고 검색결과를 계층적으로 볼 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 더 나은 성능을 보임을 알 수 있다.

상황인식 기반의 에너지 효율적인 경로 설정 기법 연구 (A study on context-aware and Energy Efficient Routing Protocol for Mobile Ad-hoc Network)

  • 문창민;이강환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.377-380
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    • 2010
  • 이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 분산알고리즘을 통해 상호간 통신을 하게 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하고 노드의 에너지가 제한적이므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 연구된 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)는 동적인 네트워크에서도 적응적으로 망 유지를 하는 라우팅 프로토콜이 제안되고 있으나, 제안된 구조에서의 최적화된 계층 깊이에 대해서는 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는, 상황인식 기반을 활용한 계층적 클러스터링에서 노드의 계층 깊이 제어가 가능한 CACH-RODMRP(RODMRP Context-Awareness Clustering Hierarchy)를 제안한다. 본 논문에서 제안된 CACH-RODMRP는 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조의 깊이에 대한 제어가 가능하여 보다 효율적인 노드의 에너지 관리가 이루어짐을 확인 할 수 있었다.

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애드-혹 네트워크에서의 에너지 보존적인 계층 클러스터링에 관한 연구 (A Study on Energy Conservative Hierarchical Clustering for Ad-hoc Network)

  • 문창민;이강환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.2800-2807
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    • 2012
  • 애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.