• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.40-45
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• 2015

최근 온라인 소셜 네트워크의 성장에 따라, 영향력 최대화 기법을 활용한 다양한 마케팅 기법들이 소개되고 있다. 하지만 지금까지 네트워크 구성이 감춰진 경쟁 집단들이 존재하는 환경에서 영향력 최대화 문제를 해결하려고 시도한 기법은 제안된 적이 없었다. 본 논문에서는 아군 집단과 경쟁 집단 들이 존재하는 소셜 네트워크 환경에서 경쟁 집단에 영향력을 가장 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 소셜 네트워크의 속성들 중 중간 중심성, 클러스터링 계수, 지역적 연결도로와 연결, 그리고 3인조 폐쇄특징 등을 효과적으로 활용한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 경쟁 집단에의 영향력을 더 확산할 수 있음을 확인하였고, 결론적으로 2배의 성능 향상을 보여 주었다.

• ETRI Journal
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• 제33권6호
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• pp.857-863
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• 2011

Due to uncertainties in target motion and randomness of deployed sensor nodes, the problem of imbalance of energy consumption arises from sensor scheduling. This paper presents an energy-efficient adaptive sensor scheduling for a target monitoring algorithm in a local monitoring region of wireless sensor networks. Owing to excessive scheduling of an individual node, one node with a high value generated by a decision function is preferentially selected as a tasking node to balance the local energy consumption of a dynamic clustering, and the node with the highest value is chosen as the cluster head. Others with lower ones are in reserve. In addition, an optimization problem is derived to satisfy the problem of sensor scheduling subject to the joint detection probability for tasking sensors. Particles of the target in particle filter algorithm are resampled for a higher tracking accuracy. Simulation results show this algorithm can improve the required tracking accuracy, and nodes are efficiently scheduled. Hence, there is a 41.67% savings in energy consumption.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1-9
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• 2017

최근 무선 센서 네트워크의 활발한 연구와 함께 센서 노드는 이동성과 위치 인식 기능을 가지는 등 성능이 점점 향상되고 있다. 이러한 센서 네트워크의 가장 중요한 목표 중의 하나는 이동성이 있는 다수의 센서 노드들에서 발생한 데이터를 에너지 효율을 고려하여 싱크 노드로 전송하는 것이다. 모바일 무선 센서 네트워크는 센서 노드들이 이동하기 때문에, 센싱된 데이터를 고정된 싱크로 전송하기 위해서는 에너지 소모량이 많아진다. 이에 대한 문제를 해결하고자 싱크가 네트워크 내부를 이동하면서 데이터를 수집하는 모바일 싱크에 대한 활용이 연구되고 있다. 모바일 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려 사항은 이동성과 에너지 소모량이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 데이터 송신에 소모되는 에너지가 클 경우, 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크에서 모바일 싱크 기반 에너지 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 내용은 모바일 센서 노드들의 이동성에 따라 새로운 클러스터 헤드를 선택할때의 에너지 효율을 높인다. 또한 전체 네트워크를 모바일 싱크 기반으로 여러 개의 클러스터 그룹으로 나누어, 이동성 문제를 고려하고 전체 에너지 소모량을 줄인다. 분석과 실험을 통해 제안된 기법이 이전의 모바일 센서 네트워크 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.485-494
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• 2008

인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.343-350
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• 2006

본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 고려되어야 하는 것은 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성(Cooperative Caching), Hot Spot에 대한 처리 등이다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 확장성과 단순한 구조를 가지는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 캐시간 협동성이 없다는 단점을 가진다. 이의 개선된 구조로 해쉬를 이용하여 사용자의 요청을 처리하는(캐시간 협동성을 가지는) 구조를 생각해 볼 수 있으나 이 역시 Hot Spot(과부하) 을 처리할 수 없다는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성, Hot Spot(과부하)을 처리할 수 있는 공유 캐시 디렉토리 기반의 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 제안한다. 제안된 방법은 하나의 캐시 디렉토리를 공유하는 방법으로 기존 구조의 장점과 캐시간 협동성 및 Hot Spot(과부하)을 처리할 수 있다는 장점을 가진다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 Hot Spot(과부하) 상황에서 제안된 방법이 높은 성능 향상을 가짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권3호
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• pp.377-386
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• 2003

본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크의 코어-기반 멀티캐스트 트리 라우팅 알고리즘에 가중치 클러스터링을 이용하여 효율적으로 코어-기반 멀티캐스트 트리를 유지하는 기법을 제안한다. 코어-기반 멀티캐스트 트리 라우팅에서 가장 큰 문제점은 코어 노드의 위치를 결정하는 문제이다. 코어 노드의 위치에 따라서 데이터의 전송 거리가 달라진다. 코어노드의 이동으로 인하여 멀티캐스트 트리의 재구성으로 인한 오버헤드가 전체 네트워크에 미치는 영향이 크므로 가중치 클러스터링을 이용한다. 클러스터의 헤드와 게이트웨이 노드, 클러스터 헤드의 연결 경로를 멀티캐스트 트리로 구성하여 데이터 전달과 제어 메시지의 전달 경로로 사용한다. 코어 노드의 선택은 코어 영역내의 클러스터 헤드 노드들 중에서 가중치가 가장 작은 값을 갖는 노드를 코어 노드로 선정한다. 성능평가에서 코어영역을 단계별로 증가시켰을 때 코어영역이 전송지연에 미치는 영향을 기존의 코어 기반 트리방식과 비교한 결과 전송지연과 오버헤드가 감소하였다. 이와 같이 가중치 클러스터링에 의하여 멀티캐스트 트리를 구성하고 유지함으로써 제안한 방식이 코어 노드의 위치와 이동성에 따라서 전송거리와 제어 오버헤드가 고정 CBT 방식보다 향상됨을 알 수 있었으며, 코어 노드를 선택할 때 이동성이 적고, 네트워크의 중심에 가까울수록 멀티캐스트 트리가 안정되며 전송거리도 짧아짐을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.313-320
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• 2008

센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터 방식의 라우팅은 일정 주기마다 클러스터 헤드 노드의 재 선출과 그에 따른 클러스터 재구성을 통해 센서 노드들의 에너지 소모를 분산한다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우는 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌게 되어 이로 인한 에너지 소모가 크다. 또한 클러스터 헤드노드가 동일 데이터를 수신할 경우 에너지 낭비가 있다. 본 논문은 위에서 언급한 반복적인 클러스터 구성에 대한 에너지 소모 문제는 최초에 구성된 클러스터는 고정하고 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. 또한 클러스터 헤드노드에 중복 데이터가 발생하는 문제는 클러스터 헤드노드가 처음에 수신한 데이터의 메타데이터를 브로드캐스트 함으로서 동일 데이터를 센싱한 클러스터 멤버노드가 송신하지 못하게 하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 기존의 LEACH방식보다 평균 29.3%, HEED방식보다 평균 21.2% 적게 소모되는 것을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권3호
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• pp.175-190
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• 2006

최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만. 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68.455.856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '(-하)동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사 어휘의미망을 활용하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 석부로 정확률을 검수하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론. 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.

• 전기학회논문지
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• 제67권1호
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• pp.114-123
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• 2018

This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.

• 대한교통학회지
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• 제21권5호
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• pp.7-18
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• 2003

해운 및 항만물류 환경의 변화로 말미암아, 현재 아시아 항만들은 치열한 경쟁상황에 놓여 있으며, 권역내 거대중심항이 되기 위한 집중적인 투자와 체계적인 전략수립을 추진하고 있다. 따라서, 현시점에서 아시아 항만의 경쟁력을 분석/분류하고 평가하는 것은 부산항이 속해 있는 우리나라의 입장에서 매우 중요한 연구임에 틀림없다. 그러나, 이와 관련하여 다수의 기존연구가 수행되어 왔지만, 연구의 대상을 아시아 항만을 뛰어넘어 세계 주요항만으로 하거나, 게다가 어떤 객관적인 기준이 없이 단순히 해당시점에 널리 회자되고 있는 항만들을 대상으로 하여, 부산항의 입장에서 실질적이고 명확한 분석지표로 활용되기 곤란한 연구가 대부분이었다. 또한 연구의 방법론적 측면에서 기존연구들은 크게 AHP(Analytical Hierarchy Process)법과 같은 계층평가알고리즘과 군집분석법(Clustering analysis)을 이용하여 항만의 순위를 정하거나 항만을 동일군으로 군집화하여 분석을 행하였으나, 이 두 가지 방법은 알고리즘상 고유의 문제점을 가지고 있어, 분석법에 따른 해석의 편중이 빈번히 발생하였다. 본 연구의 목적은 항만인프라와 관련한 경쟁력요소를 중심으로 아시아 주요항만을 경쟁수준별로 체계적으로 분류하는 것이다. 특히, 기존연구의 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 객관적인 지표에 의거하여 아시아 주요 대상 항만을 선정했다. 게다가 연구 방법론의 측면에서 기존의 군집분석법의 문제점을 보완하기 위해서 FCM(Fuzzy C-means)기법을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 아시아 16개 주요 항만들 중 10개 항만이 독자적인 위상을 가지고 4가지 항만군을 형성하고 있었으며, 나머지 6개항만은 다른 10개 항만들과 같은 독자적인 특성을 보이지 않아, 현시점에서 하나의 군집으로 명확히 분류될 수 없는 것으로 분석되었다. 게다가, 독자적 위상을 가지고 있지 않은 항만들 중, 몇 개의 항만은 향후 변화의 가능성이 매우 높고 그리고 아시아 항만전체의 판도변화의 주역으로 발전할 가능성도 높은 항만으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 아시아 항만의 판도의 고찰과 더불어 다각도로 고찰되었으며, 그러한 고찰결과에 기초하여 끝으로 부산항의 현재위상과 대략적인 앞으로의 방향이 제시되었다.