• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2014

대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.252-258
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• 2013

WSN (Wireless sensor network)은 에너지 제한적인 네트워크이기에 노드의 에너지 효율성이 중요한 문제이다. 라운드 단위로 동작하는 클러스터링은 노드의 먼 거리 통신을 피할 수 있기에 네트워크 수명을 증가시키는 효율적인 방법이며 그 성능은 라운드 시간에 좌우된다. 짧은 라운드 시간은 잦은 클러스터 재구성을 발생시키고 반면 긴 라운드 시간은 클러스터 헤드의 에너지 소비를 증가시킨다. 그래서 현존하는 클러스터링 기법들은 네트워크 초기 변수들을 기반으로 적절한 라운드 시간을 결정한다. 하지만 무선 센서 네트워크는 운용 특성 상 노드가 추가될 수도 혹은 사라질 수도 있는 동적인 네트워크이기에 네트워크 전체 수명에 대해 네트워크 구성 초기 파라미터를 계속 적용하는 것은 적절치 못하다. 본 논문에서는 현재 필드에 살아있는 노드의 수를 기반으로 라운드 시간을 계산하는 방법을 제안하여 노드 수가 변화할 수 있는 동적인 네트워크에 적응하도록 하였다. 성능 분석 결과 기존에 비해 노드의 에너지 소비량이 감소하였으며 수신되는 데이터 손실도 감소함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.22-30
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• 2007

대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.495-503
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• 2010

클러스터링은 모바일 노드들에 대한 정보를 효율적으로 제공해 주며, 라우팅, 대역폭 할당과 같은 처리성능을 향상시키는 중요한 메카니즘이다. 본 논문에서 우리는 이동성(mobility)으로 인한 동적 속성, 평면구조 구조상에서 발생하는 노드 분산 등과 같은 문제를 효과적으로 해결하고 라우팅 성능을 향상시키기 위한 퍼지 적합도 기반의 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 FSV(Fuzzy_State_Viewing) 구조를 이용하여 퍼지 적합도${\alpha}$를 수행한다. 퍼지 적합도${\alpha}$는 FSV 구조에서 클러스터링을 수행하기 위한 클러스터헤드 CH(ClusterHead)를 선정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이와 같이 제안된 클러스터링 기법을 통해서 기존의 1-홉 클러스터 및 2-hop 클러스터에서 발생되는 문제를 해결하도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 우리는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 우리는 시뮬레이션 평가를 위해 기존의 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법 그리고 제안된 기법과의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법의 성능이 Lowest-ID, MOBIC, SCA 기법에 비해서 우수함을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1525-1535
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• 2008

HAP(High Altitude Platform) 기반 네트워크에서는 무인비행체 등을 이용하여 고고도에 네트워크의 이동기지국을 전개하여 이를 매개체로 한 네트워크 시스템을 구성한다. HAP 기반 네트워크는 최종적 형태로 다수의 무인 플랫폼을 성층권에 배치하여 무인 플랫폼 간의 협력을 통하여 원하는 지역에 대한 광역 네트워크 서비스를 효율적으로 구현하고자 한다. 본 논문에서는 넓은 지역에 전개된 다수의 이동 기지국을 활용하였을 때 어느 위치에 얼마만큼의 커버리지로 성층권 플랫폼이 전개되어야 할지를 지상 이동 노드를 클러스터링 하는 방식을 통하여 해결하고자 한다. 제주도 및 인근 해상지역을 대상으로 고정 및 이동 지상 이동 노드를 가정하고 이러한 환경에서 성층권 네트워크를 전개할 때의 상황을 시뮬레이션으로 실험 하여 HAP 기반 네트워크에서의 이동기지국 배치 문제를 다루었다 동적 클러스터링 결과로 성층권 이동 기지국이 배치되는 결과를 시뮬레이션으로 나타내었으며 지상 이동 노드가 이동하여 클러스터링이 새롭게 이루어지는 하는 과정을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1072-1079
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• 2003

본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.217-223
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• 2022

온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.87-99
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• 2008

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1222-1227
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• 2009

본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.715-723
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• 2015

본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.