협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.
무선센서 네트워크의 계층구조형 클러스터링 알고리즘은 센서노드의 효율적인 관리를 위해서 다양한 분야에 사용하고 있다. 계층형 클러스터링 구조에 많이 사용되는 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 확률 함수식을 사용하기 때문에 클러스터 헤드노드의 선출 개수가 일정하지 않다. 본 논문에서는 LEACH 알고리즘의 단점을 보완하여 매 라운드마다 고정된 개수의 클러스터 헤드노드를 선출하는 i-LEACH 알고리즘을 제안한다. i-LEACH(improved-LEACH)는 BS이 고정된 개수의 클러스터 헤드노드를 선출하여 네트워크 전체에 통보하기 때문에 클러스터링 구성과정의 네트워크 트래픽량을 줄일 수 있고, 네트워크의 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 제안한 i-LEACH와 LEACH를 시뮬레이션 한 결과 i-LEACH에서는 클러스터 헤드노드의 선출과정이 제외되었기때문에 LEACH 보다 소비된 전력량은 25%, 네트워크 트래픽 량은 16% 향상되었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜의 목적은 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 네트워크의 생존 시간을 최대화 하는 것이다. 그러나 기존의 클러스터링 프로토콜은 센서 노드, 클러스터 헤드와 싱크 노드 사이의 통신방법을 제외하고 주로 클러스터를 구성하는 것에만 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 프로토콜에 다중경로 라우팅 알고리즘을 적용하고, MAC 계층과 네트워크 계층 간의 cross-layer 설계를 이용하여 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 여기에서 다중경로 정보는 싱크로부터의 경로 요구 패킷을 네트워크에 전파시킴으로서 설정되며 또한 다중경로에 대한 정보는 무선채널의 브로드캐스팅 특징과 결합하여 데이터의 전송 확률을 증가시킨다. 실험 결과에 의하면 제안한 프로토콜이 클러스터 헤드의 부하를 낮춤으로써 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 늘려주고, 네트워크 크기의 증가에 따라 에너지 소비의 증가율이 다소 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 계층간 설계 방식에 근거하여 에너지 효율적인 센서 네트워크 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선 센서 네트워크의 응용 환경 특성에 적합하도록 동작한다. 본 논문에서는 응용계층 정보를 이용하여 이벤트가 발생할 경우 이벤트가 발생한 지역의 센서 노드들로 구성된 클러스터와 그 이외 지역의 클러스터들로 구성하는 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안된 클러스터링 기법에서는 여러 클러스터를 경유하여 다중 경로로 이벤트를 전달하는데 따른 에너지 소모를 절감할 수 있다. 또한 이벤트와 무관한 클러스터에서 에너지를 절약하기 위하여 각 노드 당 한 개의 슬롯만을 할당하는 TDMA 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 증가시킬 수 있으며 이벤트의 발생 주기, 지속 시간, 범위에 따른 시뮬레이션을 통하여 에너지 효율성 관점에서 우수함을 입증하였다.
경제성 및 전력 효율성 등을 고려하여 단일 주파수 채널을 사용하는 클러스터 기반의 계층구조 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 클러스터 내의 노드들에 대한 무선 자원 할당 및 제어를 관장하며, 데이터 축약(data aggregation) 또는 라우팅 등의 처리 기능이 집중되어 클러스터 내의 노드들과 빈번한 통신이 이루어진다. 따라서 클러스터 헤드는 일반 노드에 비해 상대적으로 많은 에너지를 소모하게 되고 배터리가 먼저 고갈되면 그 동작을 멈추게 된다. 이는 무선 센서 네트워크 수명을 단축시키는 주요한 원인이 되기 때문에 전력 효율적인 망 구조를 도출할 수 있는 클러스터링을 통해 에너지 소모가 많은 클러스터 헤드의 개수를 최소화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 노드간의 상호 응답 과정을 통해 주변 노드들을 발견하고 그 개수를 세어 나가는 과정을 통해 클러스터 헤드와 게이트웨이간의 거리를 최대화시켜 평균적으로 클러스터 헤드의 개수를 최소화할 수 있는 새로운 형태의 클러스터링 알고리즘을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안된 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터 헤드 개수가 기존의 클러스터링 알고리즘 대비 최대 21% 감소함을 보여준다. 또한 각 노드들의 역할을 재설정하여 네트워크의 평균 수명을 극대화하기 위한 전력 균형 분배(load balancing) 과정에서 에너지 소모가 많은 재클러스터링 과정의 발생을 억제함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있는 새로운 방식을 제안하였다
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 센서 노드들로 구성된다. 한번 배치된 센서 노드들은 유지보수 및 새로운 에너지의 공급이 어렵다. 따라서 각 노드가 가지는 제한된 에너지를 얼마나 효율적으로 사용하느냐가 무선 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 에너지 효율성 향상을 위해 연구된 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy), LEACH-C(LEACH-Centralized), BCDCP(Base-station Controlled Dynamic Clustering Protocol)와 같은 클러스터링 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들을 설명하고 그 문제점을 살펴본다. 그리고 그 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 센서 필드의 노드와 싱크와의 거리를 고려한 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 클러스터링 기법에서 각 노드는 클러스터를 형성할 때 기존 방식에 비해 적은 역할을 수행함으로써 자신의 에너지를 보존할 수 있다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
최근 차량통신 환경에서의 위성/지상파 DMB 등 차량통신에 대한 관심이 증대되고, 전 세계적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 좁고 긴 도로 내에 차량이 수시로 들락거려 일정한 통신 구심점을 찾는 것이 쉽지 않고, 빠르게 이동하는 차량의 특성으로 채널 특성이 좋지않 으며, 차량통신을 위한 인프라가 충분히 설치되지 않을 경우 V2I 통신의 어려움 등이 문제점으로 지적될 수 있다. 본 논문에서는 차량통신 네트워크의 효율적 운용을 위한 적응적 클러스터링(Clustering) 기법을 제안하도록 한다. 제안된 적응적 클러스터링 방법에서는 차량의 속도, 위치, 차량 간 거리에 의하여 수시로 클러스터가 적응적으로 재구성된다. 이를 위해 효율적인 클러스터해드 설정이 이루어지며, 차량통신 인프라, 클러스터해드를 중심으로 통신이 이루어진다. 제안된 기법은 제한된 인프라에서도 이중 홉 통신 및 적응적 클러스터 재구성을 통하여 차량의 네트워크 연결성을 높인다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 적응적 클러스터링 방법의 성능을 알아보도록 한다. 모의실험을 통하여 빠른 속도로 움직이는 차량의 네트워크 접근성을 확인하고, 차량 밀도 및 인프라 간 거리에 따른 성능변화를 확인한다.
본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이기 위해 클러스터링 방법이 제안되었다. 클러스터링 방법은 데이터를 수집하고 전달하는 계층 구조를 형성하고 있다. 그러나 대용량 데이터를 전송하는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 기존의 무선 센서 네트워크의 클러스터링 기법은 과도한 데이터 전송에너지 소모량과 극도로 짧은 수명으로 인하여 적용하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결하기 위하여 상황에 따른 협력 통신 기법을 적용한 대용량 데이터 전송 방법으로 EEAC를 제안하여 에너지 효율을 높였다. 실험결과 제안방법은 기존의 방법보다 에너지 효율이 약 2.5배 향상되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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