• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.397-401
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• 2008

센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.933-937
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• 2007

대형 무선 센서 네트워크(WSNs)는 일반적으로 수백에서 수천 개의 센서 노드들로 구성되어 있다. 이러한 대형 WSNs에서는 네트워크의 수명연장을 위해서 비용 및 에너지를 고려한 에너지 효율성뿐만 아니라 네트워크의 유지 및 관리가 요구된다. 사용자는 효율적인 시스템을 통해서 사용자 수준의 센싱 서비스 품질이 제공받을 수 있어야 한다. 이 네트워크에서 사용자에게 제공되는 결과 데이터의 품질은 이벤트 검출에 관련된 센서들의 개수가 결정적인 역할을 한다. 그러므로 사용자 요구품질에 적합한 QoS를 제공할 수 있는 네트워크 프로토콜은 일부 센서 노드들에서 고장이 발생하더라고 전체 시스템 성능에 영향을 주지 않으면서, 동시에 에너지 소비가 최소화되도록 설계되어야 한다. 본 논문에서 제안된 프로토콜은 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜을 기반으로 하며, 지속적인 감시가 요구되는 대형 네트워크에 적합한 역할 기반의 자가 구성 프로토콜을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.17-24
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• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축시키기 위해서 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 통해 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.319-321
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• 2005

이동 애드 혹 네트워크은 빈번한 위상 변화가 일어난다. 이에 대처하기 위해 비상태 멀티캐스팅이나 위상 변화에 강한 특성을 지니는 오버레이 멀티캐스트 프로토콜들이 제안되고 있다. 하지만 이들의 대부분은 소규모 그룹에 대한 멀티캐스트만을 지원한다. 그러나 이동 애드 혹 네트워크의 대표적인 응용들은 대규모 그룹 통신을 사용하므로 확장성 문제는 해결되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 단일 홉 클러스터링과 프록시 노드 사용을 제안한다. 단일 홉 클러스터링은 구조적인 관리가 필요한 노드 수를 줄일 수 있으며 프록시 노드는 단일 홉 클러스터링으로 줄어든 노드들에게 계층화된 포워딩을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.256-260
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• 2006

본 논문에서는 도로 네트워크내의 이동 객체들을 대상으로 하는 효과적인 유사 궤적 검색 및 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이동 객체들 간의 유사도 측정을 위한 기존의 기법들은 대부분 유클리디안 공간 상의 궤적들을 대상으로 한다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간 상에 존재하므로, 이러한 실제 상황을 반영하는 유사도 측정 방식이 요구된다. 본 논문에서는 각 이동 객체가 시간에 따라 지나간 도로 세그먼트들의 리스트를 궤적이라 정의하고, 이렇게 정의된 궤적들을 대상으로 하는 새로운 유사도 측정 함수를 제안한다. 제안된 유사도 측정 함수는 궤적을 이루는 도로 세그먼트의 길이와 식별자 정보를 이용한다. 제안된 유사도 측정 함수에 의하여 측정된 각 궤적 쌍 간의 유사도를 기반으로 전체 궤적들을 FastMap을 이용하여 k차원 공간상의 점들로 사상하고, 이들을 k-medoids 방식을 이용하여 클러스터링 한다. 구성된 클러스터와 연관된 사용자 정보, 도로 정보 등을 함께 사용자에게 제공하는 활용 예를 제시함으로써 제안된 기법이 실제 응용에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.412-415
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• 2011

본 논문에서는 정적 무선 센서 네트워크상의 클러스터링 기법인 EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)의 노드와 Base Station간의 거리를 고려한 head 선출 과정에 노드의 이동성 및 미래 위치 예측을 융합하여 확장한 새로운 동적환경상의 클러스터링 기법 EECS-M(Energy Efficient Clustering Scheme in Mobile wireless sensor networks)을 제안한다. 실험을 통하여 EECS-M이 동적 환경상의 LEACH-M, WCA 및 정적 환경상의 EECS, LEACH 클러스터링 알고리즘들에 비해 life time 및 life time 대비 네트워크의 잔여 에너지 측면에서 성능향상을 가진다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.227-229
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 노드는 배터리로 동작하지만 충전이나 교체가 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 따라서 에너지 효율적인 통신 프로토콜 방법으로 클러스터링 기반 통신 구조를 사용한다. 그리고 에너지 소비 패턴을 균일하게 하기 위해 클러스터를 재구축한다. 대표적인 클러스터링 기반 통신 프로토콜로 LEACH 프로토콜이 있다. 그러나 CH 노드가 랜덤으로 선택되기 때문에, CH 노드들의 분포가 균일하지 못하거나 한곳에 몰려 있을 수 있고, CH 노드에서 싱크노드까지의 거리가 멀다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LEACH 프로토콜의 단점을 해결하기 위한 알고리즘으로 CH 노드를 네트워크 전체에 균일하게 분포시키고 CH 노드에서 싱크노드까지 계층적으로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법을 제안하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.258-260
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• 2009

본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.577-579
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• 2002

적은 비용으로 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는 방법중의 하나로 클러스터링이라는 방법이 도입되어 그에 관련된 많은 연구와 방법들이 적용되고 있다. 하지만 베어울프와 같은 대표적인 기존의 고성능 연산 클러스터링의 방법은 주로 동일한 운영체제 환경에서 플러스터링 노드들의 통신에서는 MPI나 PVM등의 병렬처리용 라이브러리에 국한되어 있다. 이러한 방법은 서로 이질적인 네트워크 환경에서 특정 기능의 모듈을 동적으로 확장하거나 적용하는 것에 대해서는 사용자나 관리자의 많은 수동적인 노력을 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 네트워크상에서의 자바 기반의 이동 에이전트를 이용하여 서로 다른 이질적인 시스템들에 대한 확장과 이동이 용이하고 실시간 노드들의 정보를 수집하여 제안한 클러스터링 알고리즘을 적용하여 병렬처리 가능한 작업들의 분배 및 처리할 수 있는 이동 에이전트 기반의 클러스터링 시스템을 연구하였다.