본 논문은 주식 투자 포트폴리오를 구성하기 위해 클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안한다. 클러스터링 기법은 패턴 공간 상의 특징 벡터로 표현된 패턴 데이터를 몇 개의 부분집합으로 나누는 작업을 의미한다. 본 연구에서는 주식시장 네트워크에 클러스터링 기법을 적용하여 안정성과 수익률이 높은 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 그리고 추천 클러스터의 투자 적합여부를 데이터를 통해 확인한다. 2007년 주식 데이터를 대상으로 실험한 결과, 추천 클러스터의 수익률이 전체 수익률을 상회함을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 방식의 네트워크 수명은 클러스터 헤드 결정 방법에 의해서 영향을 받는다. 대표적인 클러스터링 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)의 경우 주기적으로 클러스터 헤드를 선택함으로써 클러스터 재구축으로 인한 에너지 소모가 큰 단점이 있다. 한편 ACAWT(Adaptive Clustering Algorithm via Waiting Timer)는 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 하나의 특정 임계치에 도달하면 클러스터를 재구축하는 비주기적인 클러스터 재구축 방식을 사용한다. 본 논문에서는 클러스터를 주기적으로 재구축하지 않고 노드의 잔여 에너지 수준(level)을 여러 단계로 설정한 후 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 한 단계 낮아지면 클러스터를 재구축하는 방법을 제안한다. 또한 클러스터 헤드 선정 시 이웃 노드 수와 잔여 에너지 수준을 고려함으로써 클러스터 헤드의 분포를 균일하게 유지시켜 네트워크 수명을 연장시킨다. 본 제안 방식의 성능을 평가하기 위해서 Qualnet 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, ACAWT와 성능을 비교한 결과 제안 방식이 네트워크 수명 측면에서 우월함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 특정 지역의 센서 정보를 센서 노드를 통해 수집하는 네트워크이다. 지역 내 센서 노드의 측정된 데이터는 데이터를 수집, 처리하여 사용자에게 전달하는 싱크 노드로 전송된다. 하지만, 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 제한된 능력 때문에 센서 노드의 저전력 동작 기법이 필요하다. 센서 네트워크에서 노드들은 주위 노드가 유사한 데이터를 측정한다는 특성을 갖기 때문에 클러스터를 형성하여 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 동작 기법에 효과적으로 사용될 수 있다. 다중 흡 기반의 클러스터링 형성 기법에서 클러스터 내 멤버 노드의 개수는 균형적인 클러스터 형성에 영향을 주기 때문에, 클러스터링 기법은 클러스터를 균등하게 분할하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본문은 클러스터 내 적절한 멤버 노드를 설정하여, 에너지 효율적인 센서네트워크 클러스터링 방법을 제안한다.
최근 센서 네트워크에 대한 중요성이 강조 되면서 응용분야도 점차 증가하고 있는 추세이다. 센서 네트워크를 위한 다수의 프로토콜들이 개발되었고 계층구조망을 위한 연구들이 에너지 효율적인 면에서 좋은 평가를 받고 있다. 계층구조망을 위한 라우팅 프로토콜 중 가장 대표적인 프로토콜이 LEACH이다. 하지만 LEACH관련 프로토콜은 메시지 전송 시 네트워크 전체 단위로 통신을 함으로서 발생하는 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 LEACH관련 기법들의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서노드의 메모리 제약성을 역으로 이용하여 클러스터링을 구성한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법은 LEACH에 비해 네트워크의 균형 있는 클러스터 분산을 제시할 수 있었고, LEACH보다 약 1.8배 오랜 네트워크 생존기간을 보였다.
HAP(High Altitude Platform)은 정지위성, 중궤도위성, 저궤도위성, 무인비행기 및 무인비행선 등을 이용하여 고고도에 네트워크의 인프라스트럭처를 전개하여 이를 매개체로 한 네트워크 시스템을 운용하는 것을 가능하게 해준다. 성층권 비행선 통신 시스템은 위성 통신망과 지상 이동 통신망의 장점을 동시에 보유한 시스템으로 긴급 전개 가능, 저비용 서비스 실현, 고속 광대역 서비스 제공, 휴대 단말 통신 가능, 넓은 커버리지에 의한 서비스 지원, 짧은 전송 지연, 초대용량 회선 공급, 사용자 요구에 대한 유연한 응답, 멀티캐스트와 브로드캐스트에 유리, 지상 관리 시설비용의 절감, 네트워크 망 전체의 유연한 증가 가능 등의 특징을 보유하고 있다. 본 논문에서는 넓은 지역에 전개된 다수의 성층권 플랫폼을 가정하고, 지상 노드를 효율적으로 클러스터링 함으로써 어느 위치에 얼마만큼의 커버리지로 성층권 플랫폼이 전개되어야 할지를 연구하였다. 특정 지역에 전개된 지상 노드들은 그 분포한 영역의 넓이와 그 지상 노드들이 요구하는 대역폭의 함수로 나타내지는 수만큼의 성층권 무인 플랫폼이 필요하다. 이러한 성층권 무인 플랫폼을 적절히 배치하여 광대역 네트워크 서비스가 가능하게 하는 동적 클러스터링 결과를 시뮬레이션으로 나타내었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
WSN은 센서 노드에 의해 구성된 네트워크로, 센서 노드는 한번 배치되면 재충전하거나 위치적으로 재배치가 불가능하다. 또한 센서노드들은 제한된 에너지를 가지고 통신에 참여하게 된다. 그러나 기존 제안되었던 클러스터링 기법들은 불균일한 분포로 배치된 WSN환경에 적용 시 지역적 특징으로 통신 단절이 발생되는 문제점으로 네트워크의 신뢰성에 문제점을 갖는다. 따라서 제안 알고리즘에서는 WSN환경에서 센서노드의 불균형 배치를 고려해 센서필드를 분할하고 분할영역의 센서노드 밀집도에 따라 고정, 정적, 동적 클러스터링 알고리즘을 선별적으로 적용함으로 센서노드의 통신 참여율을 25% 향상시켰다. 그리고 전체 네트워크 생명주기는 14%연장하여 네트워크의 신뢰성을 보장하였다.
차량은 빠르게 변하는 속도와 도로의 상황에 따라 속도가 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 이들 간의 통신을 위한 네트워크 구성도 빠르게 변한다. 이러한 특성 때문에 차량 네트워크 (Vehicular Ad-hoc Network: VANET)에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하는 것이 쉽지 않다. VANET 환경에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하기 위한 방법에 하나로 클러스터링 기법이 있다. 클러스터링이란 클러스터 헤드(Cluster Head : CH)를 중심으로 차량들을 그룹으로 묶어 통신 및 관리하는 것이다. 따라서 클러스터 내의 어떤 노드(차량)를 클러스터 헤드로 선택하는가에 따라 해당 클러스터링의 오버헤드 감소와 네트워크의 안정성 및 효율성이 좌우된다. 본 논문은 기존의 클러스터링 알고리즘들과 달리 도로 기반 시설인 RSU(Road Side Unit)를 활용하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 소개한다. RSU를 통한 노드들의 속도와 거리 계산 값으로 클러스터 헤드 우선순위를 결정함으로써 기존의 알고리즘들 보다 안정적이고 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 노드 밀도를 고려하여 클러스터를 형성함으로써 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 이 기법은 최적의 데이터 병합율을 보장할 수 있도록 클러스터 크기를 결정하기 때문에 메시지 전송 반경을 줄이고, 클러스터간의 간섭을 최소화할 수 있다. 또한 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 센서 네트워크를 구성하는 노드의 에너지 소모를 최소화하면 센서 네트워크의 생존시간을 연장할 수 있음을 검증한다. 또한 제안한 클러스터링 기법이 기존의 LEACH 클러스터링 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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