• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.2
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• pp.139-148
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• 2008

Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Suppression, both temporal and spatial, provides opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm with suppression techniques. To guarantee independent communication among clusters, we allocate multiple channels based on sensor data. Also, we propose a spatio-temporal suppression technique to reduce the network traffic. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the site of data which have been collected in the base-station. As a result, our experimental results show that the size of data was reduced by $4{\sim}40%$, and whole network lifetime was prolonged by $20{\sim}30%$.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.28 no.1
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• pp.71-81
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• 2001

최근 병렬처리 시스템에 대한 연구는 마이크로 프로세서 제작 기술과 네트워크 기술이 발달함에 따라 고성능의 PC와 워크스테이션 여러대를 고속의 네트워크로 연결하여 구축하는 클러스터링 환경에 관심이 고조되고 있다. 그런데 이러한 클러스터링 시스템의 성능은 수행되는 애플리케이션 프로그램의 병렬성이나 xdhtls 빈도 등의 특성에 따라 달라진다. 그러므로 클러스터링 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 애플리케이션의 이러한 특성을 고려하여 최상의 효과를 얻기 위한 조정작업이 필요하며 그 방법중의 하나가 시스템 상에서 발생하는 통신들에 대하 스케줄링을 수행하는 것이다. 본 논문에서는 Myrinet 스위치를 사용하여 선형으로 구성한 클러스터링 시스테과 2차원 메쉬 형태로 구성한 클러스터링 시스템의 두 가지 모델을 가정하고 이들 모델 상에서 특성 시간에 주어지는 통신요청들에 대하여 순위차원 라우팅을 사용하여 메시지들을 최단시간에 전송할 수 있는 최적 통신스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시스템 상에서 같은 방향으로 동시에 링크를 공유한는 통신들의 개수의 최대값을 $L_{MAX}$로 시스템에서 하나의 메시지가 전달되는데 걸리는 시간을 T로 정의하면 알고리즘에 의해 선형 네트워크에서의 통신 요청 집합에 대한 메시지 전송 완료 시간은 최대 $L_{MAX}{\cdot}T$, 메쉬 네트워크에서의 통신요청 집합에 대한 메시지 전송 완료시간은 최대 $frac{3}{2}{\cdot}T$임을 증명하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.4 s.62
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• pp.215-231
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• 2006

Recently there are many bibliometric studies attempting to utilize Pathfinder networks(PFNets) for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field. Pathfinder network scaling has many advantages over traditional multidimensional scaling, including its ability to represent local details as well as global intellectual structure. However there are some limitations in PFNets including very high time complexity. And Pathfinder network scaling cannot be combined with cluster analysis, which has been combined well with traditional multidimensional scaling method. In this paper, a new method named as Parallel Nearest Neighbor Clustering (PNNC) are proposed for complementing those weak points of PFNets. Comparing the clustering performance with traditional hierarchical agglomerative clustering methods shows that PNNC is not only a complement to PFNets but also a fast and powerful clustering method for organizing informations.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.6 s.102
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• pp.875-880
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• 2005

One of the most important issues in the sensor network with resource-constrained sensor nodes is prolonging the network lifetime by efficiently utilizing the given energy of nodes. The most representative mechanism to achieve a long-lived network is the clustering mechanism. In this paper, we propose a new dynamic-size multi-hop clustering mechanism in which the burden of a node acting as a cluster head(CH) is balanced regardless of the density of nodes in a sensor network by adjusting the size of a cluster based on the information about the communication load and the residual energy of the node and its neighboring nodes. We show that our proposed scheme outperforms other single-hop or fixed-size multi-hop clustering mechanisms by carrying out simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.866-869
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• 2007

센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.881-884
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• 2008

수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.289-291
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• 2012

수중 센서 네트워크에서는 물 속 이라는 환경적 특성으로 인해 네트워크 구성에 있어서 많은 어려움이 있다. 특히 에너지면 측면에서 지속적으로 공급받거나 충전시킬 수 없기 때문에 전체 센서 네트워크 연결을 방해하는 요소로 작용하게 되며, 효율적인 데이터 관리도 어렵다. 이러한 문제를 해결 할 수 있는 적합한 방법이 클러스터링이다. 따라서 본 논문에서는 수중이동 차량 그룹의 환경에 적합한 효율적인 클러스터링 프로토콜을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.158-161
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• 2004

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.12
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• pp.247-255
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• 2011

Most existing clustering protocols have been aimed to provide balancing the residual energy of each node and maximizing life-time of wireless sensor networks. In this paper, we present the adaptive clustering strategy related to sink position for clustering protocols in wireless sensor networks. This protocol allows networks topology to be adaptive to the change of the sink position by using symmetrical clustering strategy that restricts the growth of clusters based on depth of the tree. In addition, it also guarantees each cluster the equal life-time, which may be extended compared with the existing clustering protocols. We evaluated the performance of our clustering scheme comparing to LEACH and EEUC, and observe that our protocol is observed to outperform existing protocols in terms of energy consumption and longevity of the network.

• Smart Media Journal
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• v.6 no.4
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• pp.24-31
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• 2017

In wireless sensor networks, sensor nodes are deployed in a remote, harsh environment. When the power of the sensor node is consumed in such a network, the sensor nodes become useless together with the deterioration of the quality and performance of the sensor network which may save human life. Although many clustering protocols have been proposed to improve the energy consumption and extend the life of the sensor network, most of the previous studies have shown that the overhead of the cluster head is quite large. It is important to design a routing protocol that minimizes the energy consumption of each node and maximizes the network lifetime because of the power limitations of the sensor nodes and the overhead of the cluster heads. Therefore, in this paper, we propose an efficient clustering scheme that reduces the burden of cluster heads, minimizes energy consumption, and uses algorithms that maximize network lifetime. Simulation results show that the proposed clustering scheme improves the energy balance and prolongs the network life when compared with similar techniques.