• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.65-74
• /
• 2010

유비쿼터스 헬스케어에서 지능형 의사결정지원 및 빠른 진단결과를 제공하기 위한 자동진단은 일반적으로 에이전트 시스템에 의해 수행된다. 본 연구에서는 이동에이전트기술을 사용하여 저 부하 노드에 효율적으로 프로세스를 이주시켜 부하를 분산시키도록 유비쿼터스 헬스케어시스템을 설계하였다. 또한 실시간 자동진단시스템을 지원하는 이동에이전트 중심의 유비쿼터스 헬스케어 기술을 위한 프레임워크를 제시하며, 효율적인 자원활용을 고려하여, 노드들 내에 있는 프로세스의 부하분산을 위한 균형화된 클러스터링을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시스템의 부하분산이 최소화될 때까지 과부하된 노드를 선택하여 프로세스를 가까운 노드에 이주시킨다. 제안한 균형화 클러스터링은, 가까운 노드에 이주시킴으로써 메시지오버헤드를 감안할 때, 효율적으로 프로세스를 모든 노드에 분산시킨다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.51-58
• /
• 2008

무선 센서네트워크는 효율적인 자료처리 및 유비쿼터스 시스템 구현을 위해 여러 응용에서 사용되고 있다. 그러나 무선센서네트워크에 기반 한 최근 주차관리시스템 연구에서는 적응형 센싱이나 효율적인 자료처리 기법은 거의 고려되지 않고 있다. 주차관리응용에서의 성능은 이러한 분산된 컴퓨팅장비들의 효율적인 구현에 영향을 받는다. 이 논문은 주차관리 유비쿼터스 네트워크 시스템을 위해 퍼지 무선센서를 이용한 적응형 센싱기법을 제시한다. 효율적인 주차탐색을 위해 퍼지추론시스템이 센서에 탑재된다. 또한 자동차 주차공간의 환경변화에 적응을 위해 새로운 갈을 각 센서에 무선으로 전송하는 규칙기반 적응형 모듈을 제시한다. 실험결과 제안한 퍼지기반 무선센서가 일반적인 무선센서에 의해 수집하는 방법에 비해 우수한 처리율과 적은 지연시간을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.37-47
• /
• 2011

클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.101-110
• /
• 2009

효율적인 자원공유 및 동적인 시스템구성을 위한 지능형 분산 접근방식에서 주로 멀티에이전트 시스템을 사용한다. 또한 객체중복은 고장허용시스템을 구축하여 시스템에 예기치 않은 결함의 문제를 해결하기 위해 흔히 사용된다. 본 논문은 동적인 객체그룹관리에 기반한 지능형 멀티에이전트 분산플랫폼을 제시하고, 제안한 filtered k-means (Fk-means)를 기반으로 하여 객체검색기법을 제시한다. 객체 결함의 경우에, 대체 객체를 검색하여 클라이언트에게 적절한 객체를 투명하게 재 연결 시켜주기 위해 Fk-means를 사용한다. 검색방법을 효율적으로 수행하고, 그룹 내의 적절한 객체를 포함시키기 위해 Fk-means의 여과 범위를 설정한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 분산객체그룹에 대해 빠르고 정확한 검색을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.131-143
• /
• 2007

오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2009

비구조화 P2P 시스템은 오늘날 인터넷에서 가장 널리 사용되지만, 파일의 배치는 임의로 이루어지며, Peer와 컨텐츠간에는 어떤 상관관계도 존재하지 않는다. 또한 보낸 모든 질의가 원하는 데이터를 찾았는지에 대한 보장도 없다. 본 논문에서는 비구조화된 P2P시스템에서 군집형 계층 클러스터링을 사용하여 노드들을 클러스터화함으로써 검색을 향상시키는 방법을 제시한다. 제안한 기법과 k-means를 사용한 기법간에 노드 클러스터링을 위한 지연시간을 비교하였다. 또한 제안한 알고리즘, k-means 클러스터링, 클러스터링을 사용하지 않은 방법간에 한 네트워크 토폴로지에서 데이터를 찾기 위한 지연시간에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법의 지연시간이 다른 방법들보다 짧았음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.29-34
• /
• 2017

최근 카오스 동력학에 대한 연구가 많은 연구자들에 의해서 물리학, 화학, 수학, 공학, 및 사회과학 분야에서 관심을 받고 있다. 특별히 사회과학에서는 중독, 행복, 가족, 사랑 모델이 주요 연구 대상이다. 이중 사랑은 사람이 가지고 있는 4가지 감정 중 하나로서 많은 정의가 있으나 그 각각의 정의가 모두 일치하지 않는다. 최근에는 사랑을 미분방정식으로 표현하고 이 수식에서 비선형 거동 또는 카오스 거동을 찾고자 하는 노력이 중요한 연구의 하나이다. 본 논문에서는 외력을 가진 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 이 외력을 사람의 행동이나 인식 가까운 형태로 만들기 위해 가우시안 퍼지 소속 함수를 제시하고, 시계열과 위상공간을 통하여 이들의 특성에서 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.