• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1136-1140
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• 2022

This paper is a method for efficient traffic prediction in mobile edge computing, where many studies have recently been conducted. For distributed processing in mobile edge computing, tasks offloading from each mobile edge must be processed within the limited computing power of the edge. As a result, in the mobile nodes, it is necessary to efficiently select the surrounding edge server in consideration of performance dynamically. This paper aims to suggest the efficient clustering method by selecting edges in a cloud environment and predicting mobile traffic. Then, our dynamic clustering method is to reduce offloading overload to the edge server when offloading required by mobile terminals affects the performance of the edge server compared with the existing offloading schemes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.360-363
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• 2008

최근 관계형 데이터 스트림에서 키워드 검색에 관한 연구가 진행되고 있다. 키워드 검색을 통해 사용자는 시스템의 복잡한 내부 데이터 스키마나 질의언어에 대한 지식이 없이도 데이터 스트림에서 정보 검색이 가능하다. 하지만, 빈번하고 동적으로 변화하는 특성을 지닌 데이터 스트림에서 수행되는 연속 질의 처리를 위해서 보다 효과적인 질의 최적화 방안이 요구된다. 따라서, 우리는 본 논문을 통해 계층적 클러스터링을 이용하여 중간결과 공유의 최대화를 통한 질의 최적화를 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.183-194
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• 2002

이기종 워크스테이션 클러스터링은 응용 프로그램의 병렬 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 총작업반환시간을 최소화하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 기존의 부하 균형 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하여 작업을 분배하는 정적방식이거나, 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 성능 테스트 프로그램을 수행하는 동적 방식이 있다. 수행되는 응용 프로그램과는 관계없는 성능 테스트 프로그램은 계산시간을 소비하고 총작업반환시간을 지연시킨다. 이 논문은 상대적 부하 색인에 기초한 효과적 작업 분배 방식과 작업 이주 방식을 제안하였으며 이기종 워크스테이션 클러스터 환경에서 부하 균형 시스스템을 설계 구현하였다. 이 논문에서 제안한 방식의 총작업반환시간을 실험을 통하여 부하 균형을 하지 않은 라운드 로빈 방식의 총작업반환시간과 성능 테스트 프로그램에 의한 부하 균형 방식의 총작업반환시간과 비교하였다. 실험 결과는 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.219-232
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• 2005

산업정보사회가 발달함에 따라 다양한 형태의 비디오 데이터들이 여러 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 이에 따라 이들의 가공을 통해 비디오에 나타난 의미 정보를 추출하려는 다양한 접근들이 시도되고 있으며, 근래 들어 데이터 마이닝 기법을 응용한 특성정보 프로파일 생성 방법에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 시공간적으로 방대한 비디오 데이터의 특징으로 인해 해당 분야에 대한 연구가 소극적으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 유사한 의미를 나타내는 비디오 데이터 집합에서 의미있는 지식을 추출하는 특성정보 프로파일 생성 기법을 제안한다. 더불어, 특성정보 프로파일 생성과정의 효율적인 수행을 위해서 다양한 추가 고려 사항을 제시한다. 전체 특성 정보들 중에서 주요 정보에만 집중함으로써 데이터 양을 감소시키는 방법, 잡음 요소를 제거하고 관심영역을 설정하여 데이터 양을 감소시키는 방법 및 동적인 영역에 가중치를 부여하여 추출된 정보의 정확도를 향상시키는 방법 등이 포함된다. 끝으로, 실험용 비디오 데이터에 대하여 논문에서 제안된 다양한 압축 방법을 적용하여 클러스터링을 수행하고 이를 통해 구해진 특성 정보 프로파일과 원본 비디오 데이터의 특성정보와 비교하여 본 논문에서 제시한 다양한 압축 알고리즘을 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.171-179
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• 2016

제한된 배터리를 사용하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비 문제는 중요한 이슈이다. 이 논문에서는 네트워크의 수명을 연장하기 위해 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 된 알고리즘은 싱크노드 주변의 병목 현상을 방지하고 에너지를 절약하기 위해 싱크노드에 여러 자식 노드를 분산 배치한다. 알고리즘은 subscription query, query relay, position aware and cluster head selection의 네 단계를 거치면서, 제어 트래픽 오버 헤드를 줄일 수 있는 동적 클러스터를 생성한다. 이를 통해 수명을 연장하고 네트워크의 효율을 증대시킬 수 있다. 알고리즘 검증을 위해 가장 잘 알려진 집중화 알고리즘과 비교 분석 및 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고, 수명의 관점에서 양호한 성능을 달성하는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1468-1481
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• 1999

didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.61-74
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• 2009

웹 2.0에 기반한 정보화 사회에 있어 참여를 통한 자료의 축적 속도는 더욱 더 가속화 되어가고 있다. 이러한 현상속에서, 웹 2.0으로 인해 정보의 저장 및 공유 형태 역시 단순 웹 페이지에서 블로그로 나아가 포드캐스팅, 비디오 등의 다양한 모습으로 분화되어가고 있는 실정인데, 이는 웹 상의 정보에 대한 통합적이고 효율적인 접근을 오히려 방해할 수 있는 요소이기에 보다 효과적인 정보 검색 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 특히 블로그 검색에 초점을 맞추어 기존 웹 검색 방식의 문제점을 도출, 해결하고자 한다. 논문에서 제안하고자 바는 특정 검색어에 대해 블로그 검색을 수행한 후, 검색 결과에서 주요 주제들을 효과적으로 추출하고, 주제별로 결과물들을 클러스터링하여 순위별로 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 블로그 검색에의 정보 추출에서 사용자에게 특정 검색어에 대해 보다 동적인 추가 주제 카탈로그를 제시함으로써 대량의 의미 없는 정보들을 단순 브라이징하는 방식을 벗어날 수 있으며, 빠르게 검색 의도에 유의한 자료들에 접근할 수 있도록 할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.38-43
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• 2011

센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터링 방식은 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌는 셋업과정으로 인한 에너지 소모가 크다. 셋업과정은 보안적용을 해야 할 경우 보안 키가 주기적으로 재 생성되는 등 클러스터 구성 이외에 추가적인 에너지 낭비가 발생한다. 본 논문은 최초에 구성된 클러스터 알고리즘과 이후 반복적으로 발생되는 클러스터 재셋업 알고리즘을 달리하는 하이브리드 방식을 제안한다. 재 셋업에서는 고정된 클러스터 내에서 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 이용하여 에너지 소모를 줄인다. 보안키 생성 및 적용으로 추가되는 에너지 소모는 클러스터가 지속적으로 고정되기 때문에 최초 클러스터 형성 때 사전 배포하는 방식으로 해결된다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 LEACH방식보다 평균 26.5%, HEED방식보다 평균 20% 적게 소모되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1696-1702
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• 2008

한정된 용량의 배터리에 의존하는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 LEACH와 같은 클러스터 기반의 동적 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 본 논문에서는 클러스터 내의 각 노드가 가지는 속성을 고려하여 클러스터를 생성하고 노드를 관리하는 TICC(Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안한 TICC은 노드의 속성 중의 하나인 베터리 값 즉 에너지 값으로 노드의 에너지 레벨을 분류한다. 그리고 분류된 에너지 레벨에 대응하는 시간차 컨트롤 기법을 이용하여 클러스터링 과정을 수행하거나 노드들을 관리한다. 특히 제안한 TICC 알고리즘은 MANET에서 클러스터의 생성, 재생성, 진입 노드 및 이탈 노드의 검출과 관리를 통해 노드의 에너지 관리 효율을 향상시키고 클러스터의 Lifetime을 증가시키는 결과를 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.29-38
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• 2006

최근 무선통신기술의 발달은 센서 네트워크 관련연구를 촉진하였으며 다양한 형태의 센서 네트워크 통신방식에 적합한 방법들이 제안되고 있다. 센서 네트워크 연구방향은 제한된 자원에서 에너지효율을 극대화시키기 위한 방법과 그동안 주목받지 못했던 보안관련 연구들로 구분된다. 에너지효율을 높이기 위한 방법으로 노드간 데이터 통합과 통합을 수행하는 클러스터 헤드의 적절한 선택 알고리즘이 제안되었으며, 보안성 강화를 위해 센서에 적용 가능한 암호화 기법과 비밀 키를 관리하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 그러나 다양한 형태의 통신방식이 존재하는 센서 네트워크에서 안전하면서도 동시에 에너지 효율성을 고려한 통합적 연구는 아직 초기단계에 있다. 본 논문에서는 자원효율적인 클러스터링 프로토콜과 다양한 통신방식에 적당한 키 관리 알고리즘을 결합하여 향후 민감한 데이터를 처리하는 센서네트워크 시스템에 적용할 수 있는 통합적 프로토콜을 제안한다.