• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.942-948
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• 2016

WSN은 센서 노드에 의해 구성된 네트워크로, 센서 노드는 한번 배치되면 재충전하거나 위치적으로 재배치가 불가능하다. 또한 센서노드들은 제한된 에너지를 가지고 통신에 참여하게 된다. 그러나 기존 제안되었던 클러스터링 기법들은 불균일한 분포로 배치된 WSN환경에 적용 시 지역적 특징으로 통신 단절이 발생되는 문제점으로 네트워크의 신뢰성에 문제점을 갖는다. 따라서 제안 알고리즘에서는 WSN환경에서 센서노드의 불균형 배치를 고려해 센서필드를 분할하고 분할영역의 센서노드 밀집도에 따라 고정, 정적, 동적 클러스터링 알고리즘을 선별적으로 적용함으로 센서노드의 통신 참여율을 25% 향상시켰다. 그리고 전체 네트워크 생명주기는 14%연장하여 네트워크의 신뢰성을 보장하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-426
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• 2016

본 연구에서는 SWAT 모형으로 일 유출량을 모의할 경우에 수문곡선의 첨두부가 과소하게 산정되는 문제를 개선하기 위해서 지표유출의 집중 시간과 토양수의 연직 유하시간의 상대적 길이를 고려하여 초과침투량의 일부를 지표유출량에 추가로 할당하고 지표유출량의 크기에 따라 집중 시간이 가변적으로 계산되도록 지표유출해석 알고리즘을 수정하였다. 개선된 SWAT 모형을 충주댐 상류유역에 적용한 결과 첨두유량이 $5,000m^3/s$를 넘는 경우 평균적으로 약 10% 만큼 첨두부 증가효과를 나타내었다. 특히 큰 홍수가 발생하였던 1990년, 2002년, 2006년 세 개 사상에 대해 각각 9.9%, 18.6%, 12.6% 만큼 첨두유량이 증가하는 등 일 유출수문곡선의 첨두부를 보다 정확하게 모의하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.709-730
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• 2017

To address the challenge of unprecedented growth in mobile data traffic, ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to offload the traffic over some small cells. The overlapped coverage areas of small cells create more than one candidate access points for one mobile user. Signal strength based user association in IEEE 802.11 results in a significantly unbalanced load distribution among access points. However, the effective bandwidth demand of each user actually differs vastly due to their different preferences for mobile applications. In this paper, we formulate a set of non-linear integer programming models for joint user association control and user demand guarantee problem. In this model, we are trying to maximize the system capacity and guarantee the effective bandwidth demand for each user by soft-association control with a software defined network controller. With the fact of NP-hard complexity of non-linear integer programming solver, we propose a Kernighan Lin Algorithm based graph-partitioning method for a large-scale network. Finally, we evaluated the performance of the proposed algorithm for the edge users with heterogeneous bandwidth demands and mobility scenarios. Simulation results show that the proposed adaptive soft-association control can achieve a better performance than the other two and improves the individual quality of user experience with a little price on system throughput.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.1-10
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• 2000

본 논문에서는 프랙탈 기반의 전송율 제어 가능을 갖는 동영상 압축 시스템을 제안한다. 기존의 프랙탈 압축방법의 부호화비트량 과다라는 단점을 극북하기위해, 제안하는 시스템은 이미지를 배경, 움직임 보상 및 프랙탈 코딩의 3가지로 분류하여 부호화 하였다. 부호화 되는 코드의 양을 줄이기 위하여 움직임 보상부의 움직임 벡터값은 가변길이 코드를 사용하고 프랙탈 변이값(offset)은 이전 프레임으로부터의 예측값과 최소 자승 근사화(least-square approximation)법으로 구한 값의 차값(difference)을 가변 길이 코드로 부호화하였다. 전송율 제어를 위해 현재의 비트 발생량과 밴드폭을 고려해서 화연 분할 문턱값(threshold)을 결정하는 알고리듬을 적용하였다. 전체 시스템의 실험 결과 동일한 화질에서 기존의 시스템에 비해 압축율이 18배이상 향상됨을 확인하였고, 전송율이 결정되어 있을 때의 전송율 제어가 이루어짐을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.203-210
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• 2017

Data clustering is one of the most difficult and challenging problems and can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problems. The K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, it has high possibility to trap in local optimum and high variation of solutions with different initials for the large data set. Therefore, we need study efficient computational intelligence method to find the global optimal solution in data clustering problem within limited computational time. The objective of this paper is to propose a combined artificial bee colony (CABC) with K-means for initialization and finalization to find optimal solution that is effective on data clustering optimization problem. The artificial bee colony (ABC) is an algorithm motivated by the intelligent behavior exhibited by honeybees when searching for food. The performance of ABC is better than or similar to other population-based algorithms with the added advantage of employing fewer control parameters. Our proposed CABC method is able to provide near optimal solution within reasonable time to balance the converged and diversified searches. In this paper, the experiment and analysis of clustering problems demonstrate that CABC is a competitive approach comparing to previous partitioning approaches in satisfactory results with respect to solution quality. We validate the performance of CABC using Iris, Wine, Glass, Vowel, and Cloud UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KABCK (K-means+ABC+K-means) is better than ABCK (ABC+K-means), KABC (K-means+ABC), ABC, and K-means in our simulations.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.40-45
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• 2020

본 논문에서는 실내 위치 추정 시스템에서 우수한 성능을 보이는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 시스템을 위한 효율적인 양자기 설계 알고리즘에 대해 연구한다. SBL 시스템에서는 목표물 위치공간을 다수개의 영역으로 나누고, 각각의 영역에 고유 시퀀스 번호를 할당해서 위치추정이 수행이 되며, 본 연구에서는 이러한 시스템의 위치추정 방식의 특성을 고려하여 노드와 각 고유 시퀀스간의 거리를 양자기 설계를 위한 샘플로 활용하는 방식을 제안하고 이를 통해 기존기술대비, 복잡도를 혁신적으로 개선됨을 보인다, 또한 성능향상을 위해 SBL 시스템에 특화된 새로운 비용함수를 제시하고 이를 최소화하기 위한 최적의 양자화영역 및 코드워드 검색을 통해 기존 양자기 비해 월등한 성능향상을 이룰 수 있음을 다양한 실험조건을 통해 입증한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권5호
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• pp.79-85
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 고정된 싱크 노드가 데이터를 수집하므로 싱크 노드와 주변 노드의 에너지는 다른 노드에 비해 상당히 많이 소모된다. 보다 큰 센서 네트워크에서 에너지 불균형은 급격하게 전체 센서 네트워크의 동작을 멈추게 한다. 이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 수명을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 네트워크를 나누고 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집한다. 모바일 싱크와 클러스터 헤드 사이의 메시지 전달을 통해 에너지 소비 효율은 높이며 모바일 싱크의 단점인 데이터 수집 시간을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 알고리즘을 분석하고 시뮬레이션을 통해 분석의 타당성을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.448-460
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• 2003

본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구자원 제공을 위해 세그먼트 자동복구 기법을 이용한 네트워크 고장 복구 방안을 제안한다. 세그먼트 자동복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하여 각 서브네트워크에서 자동복구를 수행하는데, 그 성능은 서브네트워크의 크기와 형태에 따라서 다양한 특성을 나타낸다. 대부분의 장애를 서브네트워크 내부에서 복구할 수 있기 때문에 복구시간이 줄어들게 된다. 본 논문에서는 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하고, 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 링크와 노드장애가 발생하는 환경에 대한 시뮬레이션 결과에서 제안된 세그먼트 자동복구 방법이 가장 짧은 복구 시간을 나타내었다. 특히 세그먼트 자동복구의 개념을 사용하는 SLSP(Shortest Leap Shared Protection) 방법과 비교했을 경우 복구 시간과 복구 자원 면에서 모두 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1025-1034
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• 2008

본 논문은 모바일 디바이스에 GML을 효율적으로 공급하고 가시화하기 위한 맵 분할 및 캐싱 기법을 제안하고, 이를 적용한 GridGML을 구현한다. GridGML은 GML의 가장 큰 단점인 가중성을 극복하기 위해 GML 속성들 중 맵 가시화 핵심 부분만을 추출 및 클래스 객체로 경량화 한다. GridGML은 모바일 디바이스에 실시간으로 맵을 공급하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화 하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스에서 표현하는 영역에 따라 4개의 가시영역으로 재분할 및 가시화를 한다. 또한, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 맵의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 맵의 객체 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 맵 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권4호
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• pp.431-443
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• 2021

Sparse unmixing has been proven to be an effective method for hyperspectral unmixing. Hyperspectral images contain rich spectral and spatial information. The means to make full use of spectral information, spatial information, and enhanced sparsity constraints are the main research directions to improve the accuracy of sparse unmixing. However, many algorithms only focus on one or two of these factors, because it is difficult to construct an unmixing model that considers all three factors. To address this issue, a novel algorithm called multiview-based spectral weighted and low-rank row-sparsity unmixing is proposed. A multiview data set is generated through spectral partitioning, and then spectral weighting is imposed on it to exploit the abundant spectral information. The row-sparsity approach, which controls the sparsity by the l_2,0 norm, outperforms the single-sparsity approach in many scenarios. Many algorithms use convex relaxation methods to solve the l_2,0 norm to avoid the NP-hard problem, but this will reduce sparsity and unmixing accuracy. In this paper, a row-hard-threshold function is introduced to solve the l_2,0 norm directly, which guarantees the sparsity of the results. The high spatial correlation of hyperspectral images is associated with low column rank; therefore, the low-rank constraint is adopted to utilize spatial information. Experiments with simulated and real data prove that the proposed algorithm can obtain better unmixing results.