본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.
본 논문에서 우리는 다양한 센서를 사용하는 센서네트워크 환경을 구축하고 이를 단일 센서만을 고려하여 설계된 기존의 클러스터링 알고리즘에 적용하여 성능평가를 진행하였다. 실험에는 서로 다른 타입의 네트워크를 고려하였다. 첫 번째 네트워크는 모든 노드가 동일한 타입의 센서를 장착하는 환경이며, 두 번째는 3가지의 다종 센서를 사용한 네트워크 환경이다. 우리는 몇몇 클러스터링 기법을 데이터 정확성, 자원 고갈 노드 발생 시점, 네트워크 가용 에너지량, 고립 노드 비율, 그리고 네트워크 수명에 따라 성능 변화를 측정하였다. 성능 평가 결과에 의하여 기존 알고리즘은 다종 센서를 사용한 네트워크 유지에 비효율적이라는 사실을 입증하였다. 이에 따라 우리는 다종 센서를 고려한 클러스터링 알고리즘에 대한 연구가 요구됨을 제시하였다.
무선 센서 네트워크에서 사용하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 이 방법은 기상감시 네트워크와 같이 센서 노드의 수집 데이터가 중복되기 쉬운 환경에 적용할 경우 노드가 불필요하게 소모하는 에너지가 많다. 문턱값(threshold)을 이용해 동작하는 클러스터링 기법의 경우 네트워크의 수명은 연장되었으나 수집하는 데이터의 정확도가 낮아 신뢰하기 어려운 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 또한 멀티 홉 전송을 이용하는 클러스터링 기법은 클러스터 헤드 노드 선정이 확률적으로 발생하므로 노드들의 링크가 단절되는 현상이 자주 일어나 데이터의 정상적인 수집이 어렵다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이고 링크 단절 현상이 완화된 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 성능분석 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존의 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였고 수집 데이터의 정확도가 높아졌으며 전체 수명이 30% 정도 향상되었다.
최근 무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야의 플랫폼으로써 사용되고 있다. 무선 센서를 배치하고, 센서 네트워크를 구성함으로써 원격으로 어떤 영역에 포함된 객체들의 동작, 상태, 위치 등에 관한 정보를 얻을 수 있다. 일반적으로 센서 노드들은 제한된 배터리로 동작하기 때문에 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키기 위한 에너지 효율적인 데이타 수집 메커니즘은 필수 조건이다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 분산할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 먼저 클러스터 헤드의 역할에 따른 에너지 소모를 분석하고, 클러스터를 수집과 전송을 위한 두 계층으로 분리한다. 다음 각 계층을 담당하는 센서 노드를 선출하여 단일 클러스터 헤드의 에너지 소모를 2개의 센서 노드로 분산한다. 제안하는 클러스터링 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 성능을 비교했다. 그 결과, 기존의 알고리즘에 비해 생명 주기(lifetime)가 $10%{\sim}40%$ 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
본 연구는 소셜 네트워크에서 사용자간의 친밀도에 기반하여 보여주는 '친구추천' 이라는 방법을 그래프 클러스터링을 이용하여 접근하고자 한다. 기존의 방법과는 다르게 사용자에게 개인화된 선별 정보를 제공하는데 목적이 있다. 또한 일반적 클러스터링이 아닌 그래프 이론에 근거한 거리 계산을 기반으로 친화력 전파 모델(Affinity Propagation) 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 클러스터링을 진행하여 선별된 같은 그룹 안에 있는 개인화된 친구 추천을 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.
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.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 주어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이며, 이는 단일홉 모드와 다중홉 모드로 분류된다. 단일홉 모드는 클러스터 내의 모든 센서 노드들이 CH(Cluster Head)와 단일홉 통신을 하는 것을 말하며, 반면 다중홉 모드는 중간 노드들의 중계를 통하여 센서 노드와 CH가 통신하는 방식을 말한다. 기존의 다중홉 클러스터링 방식에서 성능 상 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 클러스터 크기이며, 노드의 분포가 균일하다고 가정하였다. 그러나 실제 네트워크에서의 노드 분포는 균일하지 않을 수 있으므로 이러한 환경에서의 최적의 클러스터 크기 계산은 아주 어렵다. 본 논문에서는 싱크 주변의 CH에 대한 트래픽 부하를 줄이기 위하여 싱크로부터의 거리를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시키는 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안된 동적크기 클러스터링 방식이 기존의 고정크기 클러스터링 보다 더 나은 성능을 가짐을 보였다.
본 논문은 이동 애드혹 네트워크에서 이동 에이전트를 이용하여 동적으로 클러스터링을 구성하는 기법에 관한 것이다. 기존에 제안된 이동 애드혹 네트워크에서의 클러스터링 기법은 클러스터의 크기가 고정되어 있기 때문에 네트워크의 상태나 노드들의 이동성에 따라 클러스터 재구성의 오버헤드가 발생하였다. 본 제안 기법에서는 네트워크의 상태에 따라 클러스터 크기의 최대 임계치와 최소 임계치를 설정하고 이에 따라 이동 에이전트를 이용하여 클러스터를 병합 흑은 분할하면서 클러스터의 크기를 임계치 내에서 일정하게 유지시킴으로써, 클러스터 재구성의 오버헤드라 클러스터 내부의 경로 탐색의 오버헤드를 줄일 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 소비는 매우 중요한 이슈이다. 해당 이슈에 대해서 최근 연구들에서는 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들을 해법으로 제시하고 있다. 이러한 프로토콜에서는 클러스터 헤드의 에너지 고갈을 방지하기 위해 재클러스터링이 필요한데, 재클러스터링 과정에서 발생하는 오버헤드도 적지 않다. 지나치게 빈번한 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해서 본 연구에서는 클러스터 헤드와 에너지 임계값의 비교를 통해 재클러스터링의 빈도를 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 클러스터 헤드가 에너지 임계값보다 높은 에너지 수준을 가지고 있을 경우 클러스터를 유지하여 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄였고, 낮을 경우 재클러스터링을 하여, 클러스터 헤드의 수명을 최대한 연장하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 평가하여 기존 알고리즘 대비 우수한 에너지 효율을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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