• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06a
• /
• pp.119-120
• /
• 2007

센서 네트워크는 온도, 습도, 무게, 화학물질 밀도 등과 같이 공간적 시간적 상관관계가 있는 데이터를 실시간으로 수집하는 응용에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 1차원과 2차원의 센서 네트워크에서 센서 노드의 작동 확률을 고려한 경우에 데이터 왜곡을 모델링하는 수식을 제시하고 데이터 왜곡을 최소화할 수 있는 최적의 노드 개수에 대한 새로운 계산 결과를 제시한다 계산 결과는 최적의 노드 개수는 패킷의 hop 지연과 관련이 있다는 것을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.878-880
• /
• 2003

대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.691-693
• /
• 2004

센서 네트워크의 응용 분야 중에서 센서가 밀집되게 분포 되어야 하는 경우 적절한 개수의 노드만 활성화시켜 이 노드들 만으로 전송 경로를 구성하여 센서가 수집한 데이터를 데이터 수집 노드에 전달되도록 한다. 휴지 상태에 있는 노드를 활성화하는 기존의 모델들은 활성 노드의 개수와 전송 손실률을 이용하거나 지리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 이 논문에서는 활성 노드 간의 거리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법을 제안한다 이 방법을 사용한 결과 지역적으로 활성 노드가 균일하게 분포되었으며 센서 밀집도가 높을수록 더 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.10 no.5 s.37
• /
• pp.209-216
• /
• 2005

In wireless sensor networks, an estimation method is proposed for distances between nodes within two hops. The method uses only proximity information of nodes without physiccal distance measurements. It drastically improves the performance of localization algorithms based on Proximity information. In addition, it is the first method that estimates distances between nodes exactly in two hops. The distances are estimated from the number of common neighbors under an assumption that the number of common neighbors is proportional to the intersection of two unit disks centered at the two nodes. Simulation analysis shows that the estimation error is roughly from 10 to 20 percent of real distances. Meanwhile, the number of messages required by a distributed algorithm realizing this method is only two times the number of nodes.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.79-92
• /
• 1998

일반 병렬처리 시스템(General Purpose Multiprocessors) 과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction)처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전체 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션 처리 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석 내용을 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력 노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷을 크리에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력노드내의 상호연결망의 접속을 제공하는 XNIF 의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 전혀 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로는 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션시스템의 설계에 있어서 매우 중요하다는 점을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 1997.11a
• /
• pp.165-180
• /
• 1997

일반 병렬 처리 시스템(General Purpose Multiprocessors)과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction) 처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전제 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션처리 시스템의 미치는 성능의 평가 및 분석에 대한 연구 내용 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷의 크기에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력 노드내의 상호연결망의 접속(Interface)을 제공하는 XNIF의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션 시스템의 설계에 있어서 매우 중요함을 보여준다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.44 no.1
• /
• pp.41-48
• /
• 2007

In this paper, we propose an optimal placement of sensor nodes with 2.4GHz wireless channel characteristics. The proposed method determines optimal transmission range based on log-normal path loss model, and optimal number of sensor nodes calculating the density of sensor nodes. For the lossless data transmission, we search the optimal locations with self-organizing feature maps(SOM) using transmission range, and number of sensor nodes. We demonstrate that optimal transmission range is 20m, and optimal number of sensor nodes is 8. We performed simulations on the searching for optimal locations and confirmed the link condition of sensor nodes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1255-1258
• /
• 2007

이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.467-469
• /
• 2019

딥러닝에서는 기본 층을 겹겹이 쌓아 올려 구성한 신경망이라는 모델을 사용하여 데이터를 학습한다. 신경망 모델에서 층(layer)은 신경망의 핵심 구성 요소로서 입력된 데이터로부터 주어진 문제에 더 의미 있는 표현을 추출하고 표현할 수 있다. 이러한 층의 개수와 층 내에 노드의 개수는 신경망 설계에서 가장 기본적인 문제 중에 하나이다. 본 논문에서는 층의 개수와 노드의 개수가 신경망 학습에 어떠한 영향을 미치는지 실험을 통하여 평가해본다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.44 no.8
• /
• pp.62-67
• /
• 2007

In some wireless sensor networks, the sensor nodes are required to be located sparsely at designated positions over a wide area, introducing the problem of adding minimum number of relay nodes to interconnect the sensor nodes. The problem finds its form in literature: the Minimum number of Steiner Points. Since it is known to be NP-hard, this paper proposes an approximation scheme to estimate the minimum number of relay nodes through the properties of the abstract from. Reducing the number of nodes in a sensor network, the amount of data exchange over the net will be far decreased.