• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권9호
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• pp.29-40
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• 2005

본 논문에서 우리는 모바일 ad-hoc 네트워크를 위한 이동성을 사용하는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅(CMR: Cluster-based Multicast Routing) 방법을 제안한다. CMR의 주요한 특징은 다음처럼 요약 된다. a) 이동성 기반 클러스터링과 효과적으로 안정성과 확장성을 지원하기 위한 그룹 기반의 계층적 구조, b) 토폴로지의 견고함과 전송의 효율성을 동시에 지원하기 위한 그룹 기반의 메쉬 구조와 전송 트리 개념, c) 사전 결정적 기술들의 낮은 경로 수행 지연과 요구기반 방법의 낮은 오버헤드를 제공하는 개념의 조합. CM의 성능평가는 모델렇과 시뮬레이션을 통하여 이루어진다. 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 효율성 측정은 노드의 이동성, 멀티캐스트 그룹 사이즈, 송신자 노드 수 등의 함수로써 패킷 전송률, 확장성, 제어 오버헤드, 소스와 목적지 노드 사이의 시간 지연 등의 파라미터들을 사용한다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.271-298
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• 2011

한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7B호
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• pp.721-727
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• 2009

무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서를 활용하기 때문에 센서의 업무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각 된다. 기존의 계층척 WSN 알고리즘들에서 나타나는 제한점은 데이터 진행방향에 대한 역방향 전송이 이루어 질수 있다는 것이다. 본 논문은 데이터 방향성을 고려한 DDACM(Data Direction Aware Clustering Method) 방법을 제안한다. 데이터 역방향 전송 방지를 위해 클러스터헤더는 데이터 전송 방향에서 싱크노드와 가장 가까운 노드가 먼저 임명되고, 에너지 레벨이 일정량 이하 시 클러스터 헤더를 교체하는 방법융 제안한다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)방식과 비교하여 데이터 역방향 전송올 최소화하여 에너지 소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권6호
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• pp.659-667
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• 2005

이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network, MANET)는 유선 기반 망에 의존하지 않으면서 이동 단말기들로 구성된 망으로 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 그러나 동적인 토폴로지 변화, 중앙의 감시와 관리의 결여, 자원의 제약성, 무선 매체의 사용 등의 문제점 때문에 수동공격인 도청에서 능동공격인 DoS까지 다양한 공격에 노출되기 쉽다. 이를 위해 메시지 인증이나 사용자 인증, 안전한 패킷 전송 기법 둥 다양한 보안 기법을 적용할 수 있으나, 인증이 이루어지지 않은 네트워크는 다른 보안성이 만족된다 하더라도 공격자에게 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 CGSR[1]에서 제안하고 있는 클러스터링 기법을 기반으로 하여 인증된 노드들만이 통신에 참여할 수 있도록 하는 일반 노드와 클러스터 헤드키 관리자로 구성된 계층적 노드 인증기법을 제안한다. 키 관리를 위해서는 부분 분산 기법[2]을 적용하며, 키 관리자와 클러스터 헤드 간 인증 및 클러스터 헤드간 인증, 일반 노드와 클러스터 헤드간의 인증 등의 다단계 인증절차 갖는다. 더 나아가 노드간 통신시 자신의 ID를 교환함으로써 부인봉쇄를 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 메커니즘이 보안 요구사항을 어떻게 만족시키는지 분석하고 각 공격유형에 대한 방어기법을 보인다. 성능평가를 위해서 제안하는 메커니즘의 인증 시간을 분석함으로써 노드증가 시에도 제안하는 모델이 잘 동작할 수 있음을 보인다.

• 생명과학회지
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• 제18권4호
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• pp.565-571
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• 2008

생물정보학의 발전으로 다양한 형태의 생물정보가 컴퓨터 프로그램에 의해 양산되고 있다. 단순한 서열간의 비교나 작은 규모의 자료를 처리하기 보다는 다각화된 정보와 대규모의 생물정보를 취급하고 있다. 그 중에서 시각화와 annotation를 위한 도구개발은 지난 10년간 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 그럼에도 일반화된 도구 개발은 생물정보의 다양성과 사용자 요구의 다양화로 인해 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전체간 알려진 정보와 다중 관계 그래프를 이용하여 이를 annotation하고 시각화하는 GenoVA 시스템을 제안한다. 다중 정렬을 위한 몇 개의 프로그램이 존재하지만 그 방법들이 서열내의 복잡성 때문에 많은 정보가 누락된다. 따라서 제안된 방법에서는 pairwise alignment를 확장하여 모든 유전체간 비교를 통해 연관성 도출한다. 유전체간 보존되는 영역의 빈도수와 BLAST 점수가 높은 것을 블록노드라 하고 이들 간의 연관관계를 다중 관계 그래프로 표현하였다. 또한 GenoVA는 알려진 정보, COG, 유전자를 시각화하고 다중 관계 그래프의 한 영역을 중심으로 클러스터링된 경로를 계층적으로 보여주었다. 이때 누락되거나 알려지지 않은 유전자나 다른 annotation정보 추출할 수 있다. 본 논문의 실험을 위해 열 개의 박테리아 유전체가 사용되었고 시각화와 annotation을 위한 자료로 활용하였다. GenoVA는 새로운 유전체에 대한 개략적이고 전산적 annotation을 직관적이고 편리하게 제공한다.

• 환경영향평가
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• 제26권2호
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• pp.160-170
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• 2017

본 연구는 2006년부터 2012년까지 수행된 제3차 전국자연환경조사 포유류 데이터(70,562개)를 활용하여 국내에서 서식하는 포유류의 서식지 유형을 클러스터링하고 서식지 유형에 나타나는 종의 특징을 파악하고자 하였다. 제3차 전국자연환경조사의 야장에 기록된 서식지 유형 중에서 15개의 키워드를 뽑아 재분류하여 포유류 서식지유형을 통계 분석하였다. 서식지 유형 군집분석에서는 30회 이상 기록된 14개의 서식지 유형을 대상으로 비계층적 클러스터 분석(k 평균 클러스터 분석), 계층적 클러스터 분석, 비계량형 다차원척도법을 시행하였다. 2006년에서 2012년까지 전국에서 수집된 제3차 전국자연환경조사를 통해 확인된 포유류는 총 7목 16과 39종이었다. 서식지 유형에 대한 분류는 11개로 클러스터를 분류했을 때 단순구조지수가 가장 높았다(ssi = 0.07). 계층적 클러스터 분석으로 서식지 유형들 간의 유사성과 위계를 확인해 본 결과, 포유류에게는 주거지가 가장 차별된 서식지 유형이었고, 그 다음은 하천과 해안이 병합된 클러스터였다. 비계량형 다차원척도 분석 결과, 포유류에게 가장 차별된 서식지유형인 주거지의 경우 생쥐와 집쥐 두 종이 제한적으로 나타났으며, 해안과 하천의 경우 수달이 제한적으로 나타났다. 연구결과를 종합해보면, 포유류의 서식지 유형은 크게 산림을 주요 서식지와 이동경로로 이용하는 산림형과, 물을 주요 서식지로 이용하는 하천형, 주거지 인근에서 서식하는 주거형, 곡류나 씨앗을 주 먹이원으로 하는 저지대형 등 4가지로 구분할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.113-118
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• 2002

본 논문에서는 클러스터 기반의 영상 검색 기법을 제시한다. 이 기법은 클러스터링 기법인 RAGMD를 이용하여 유사한 영상들을 클러스터로 분류한 후, 관련 클러스터로부터 영상을 검색하는 방법이다. 영상 검색시에 먼저, 전체 영상 데이터베이스를 차례대로 일일이 검색하는 것이 아니라, 질의 영상과 유사한 클러스터인 유사 영상 소집단에서 검색한다. 그러므로 이 방법은 직접 검색(Exhaustive Retrieval)과 거의 같은 검색 정밀도(Precision)를 유지하면서 검색 시간을 단축할 수 있다. 약 2,400개의 실제 영상들로 구성된 영상 데이터베이스를 사용한 실험에서, 제안된 검색 방법이 직접 검색과 거의 같은 정밀도를 유지하면서 약 18배의 빠른 검색 시간을 보였으며, 질의 영상과 같은 클래스에 속한 유사한 영상들을 더 많이 검색하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.278-280
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• 2012

본 논문에서는 노드의 위치 정보와 유효성 경로에 따라 클러스터링내의 헤드 노드를 선출하는 방법 중 하나로 에너지 효율성을 고려한 ECOPS(Energy Conserving Optimal path Schedule) 알고리즘을 제안한다. 기존 LEACH 알고리즘은 헤드 노드를 선출할 때 노드의 에너지 확률적 분포 함수에 기반 하여 헤드 노드의 주기를 선택적으로 관리하게 된다. 그러나 이 경우 중계노드의 거리 정보 등 상황 정보 인자가 반영되지 않아 위치적으로 또는 중계노드로 적당하지 않은 노드들이 확률분포에 포함되어 헤드노드로 선택 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LEACH 기반에서 계층적인 클러스터 구조의 토폴로지로부터 헤드 노드를 선택함에 있어 인접한 노드와의 위치상황 정보인자 및 잔존에너지의 상황정보를 이용하는 ECOPS 알고리즘을 제안 한다. 제안된 ECOPS 알고리즘은 헤드 노드 교체 상황에서 후보 헤드노드 중 최적의 효율적인 에너지 보존 경로를 가지는 멤버 노드가 새로운 헤드 노드로 선출됨으로써 전체 노드 수명 및 네트워크의 관리를 향상시키는 것으로 모의실험 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.225-232
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• 2013

본 논문에서는 노드의 위치 정보와 유효성 경로에 따라 클러스터링내의 헤드 노드를 선출하는 방법 중 하나로 에너지 효율성을 고려한 ECOPS(Energy Conserving Optimal path Schedule) 알고리즘을 제안한다. 기존 LEACH 알고리즘은 헤드 노드를 선출할 때 노드의 에너지 확률적 분포 함수에 기반 하여 헤드 노드의 주기를 선택적으로 관리하게 된다. 그러나 이 경우 중계노드의 거리 정보 등 상황 정보 인자가 반영되지 않아 위치적으로 또는 중계노드로 적당하지 않은 노드들이 확률분포에 포함되어 헤드노드로 선택 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LEACH 기반에서 계층적인 클러스터 구조의 토폴로지로부터 헤드 노드를 선택함에 있어 인접한 노드와의 위치상황 정보인자 및 잔존에너지의 상황정보를 이용하는 ECOPS 알고리즘을 제안 한다. 제안된 ECOPS 알고리즘은 헤드 노드 교체 상황에서 후보 헤드노드 중 최적의 효율적인 에너지 보존 경로를 가지는 멤버 노드가 새로운 헤드노드로 선출됨으로써 전체 노드 수명 및 네트워크의 관리를 향상시키는 것으로 모의실험 결과를 나타내었다.