불균형 클러스터링은 클러스터의 크기를 서로 다른 크기로 나누는 방법으로 균형 클러스터링에 비해 핫스팟 문제를 어느 정도 해결할 수 있으므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 불균형 클러스터링 모델을 이용하여 계층 기반의 동적 불균형 클러스터링을 제안한다. 이는 라운드별로 최적의 클러스터 수 및 클러스터 헤드 위치를 제공함으로써 전체 네트워크에 대한 에너지 소모를 균형 있게 하고 또한 네트워크 수명을 연장시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이전 클러스터링 기법보다 네트워크 수명이 연장되었음을 보였다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 쑤어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 및 후보 CH 노드들로부터 주어지는 통신 부하(load)와 잔여 에너지 양에 대한 정보를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시켜 클러스터 내의 노드 밀도에 상관없이 각 CH에게 주어지는 부담을 일정하게 유지시키는 새로운 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 단일홉 모드나 고정 크기 다중홉 모드 클러스터링 방법보다 우수함을 보였다.
공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.
어떠한 객체의 움직임을 추적하거나 상태변화를 추정하기 위해서 사용하는 방법으로는 칼만필터, 파티클 필터, 동적 클러스터링 등이 있다. 이 중 동적클러스터링 기법은 여러 프레임에 걸쳐 클러스터를 추적하고 변화 경향을 분석하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유사성 기반의 동적 클러스터링 방법을 제안하고 시뮬레이션 하여 검증하였다. 제안한 동적 클러스터링 방법은 연속된 각 프레임에 대해 유사한 특성을 가지는 클러스터를 인접한 프레임에 걸쳐 동일한 클러스터로 판단하는 방법이다. 각 정지 프레임에서의 클러스터의 특성을 이용하여 프레임의 변화를 분석하고 유사성이 높은 클러스터들을 동일 클러스터로 지정하였다. 유사성 판단 방법은 Mamdani방식의 퍼지 모델을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간에 대해 연속성을 가진 레이더 반사도 데이터에 적용하였고 시간의 흐름에 따른 클러스터의 변화를 관측할 수 있었다.
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.
인터넷 서비스 환경은 모바일 단말기들을 지원하는 비즈니스 및 서비스 환경으로 급변하고 있다. 이러한 변화에 따라 기존 유선 인터넷 뿐 아니라 모바일 환경의 서비스에서도 쉽게 사용할 수 있는 모바일 응용서버에 관한 연구가 필요하다. 서버 환경에서는 시스템 접근 요구가 많은 대규모 서비스를 위해 상시 가동을 기본적으로 필요로 하며, 큰 트래픽의 효과적인 분산을 통해 부하분산, 확장성, 가용성 등의 기능을 제공해 주기 위해서 클러스터링 기법을 이용한다. 이 논문에서는 클러스터링의 효과적인 관리를 위해 JMX(Java Management Extensions) 프레임웍을 이용하여 서버의 동적 클러스터링을 관리하는 새로운 기법을 제시한다.
대부분 웹 검색엔진들의 검색결과로 수십 혹은 수백만건의 문서가 제시되어 사용자가 원하는 문서를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색 결과의 브라우징을 위한 검색 결과 문서에 대한 자동 클러스터링 방법을 제안한다. 문서간 유사도를 계산하기 위해 공통 키워드 빈도를 이용하고, 클러스터링 방법은 계층적 클러스터링을 사용하고, 각 클러스터에 대한 디스트립터를 추출하기 위해 빈도를 이용한다. 실험 결과, 완전 연결 방법이 가장 나은 정확도를 보였지만 계산시간이 많이 소요되어 동적 환경에 부적합하다는 것을 보였다. 아울러 집단 평균 연결이 정확도나 계산 시간 측면에서 우수함을 알수 있었다.
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 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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