• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.7
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• pp.469-477
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• 2009

In mobile systems, energy efficiency is critical to extend battery life. Therefore, power consumption should be taken into account to develop software in addition to performance, Efficient software design in power and performance is possible if accurate power prediction is accomplished during the execution of software, In this paper, power estimation model is developed using statistical analysis, The proposed model analyzes processor behavior Quantitatively using the data of performance monitoring events and power consumption collected by executing various benchmark programs, And then representative hardware events on power consumption are selected using hierarchical clustering, The power prediction model is established by regression analysis in which the selected events are independent variables and power is a response variable, The proposed model is applied to a PXA320 mobile processor based on Intel XScale architecture and shows average estimation error within 4% of the actual measured power consumption of the processor.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.196-198
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• 2014

최근 차세대 네트워크 패러다임으로 주목받는 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)에서는 네트워크를 컨트롤 플레인과 데이터 플레인으로 나누고 중앙집중형 제어를 통해 효과적이고 유연한 네트워크 관리를 가능하게 한다. 하지만 잦은 컨트롤 이벤트 발생으로 인한 컨트롤러 및 컨트롤 채널의 부하와 거대한 플로우 엔트리 크기로 인한 스위치 내 TCAM(Temary Content Addressable Memory) 메모리 부족문제 등의 본질적인 문제로 실제 네트워크 적용 시 확장성 문제가 야기된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구들은 컨트롤러의 연산능력을 향상시키거나, 컨트롤 이벤트의 발생을 줄이는데 초점이 맞춰져 왔으며, 한정적인 TCAM 공간의 효율적인 사용에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 TCAM 자원 활용을 위한 플로우테이블 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 플로우 엔트리의 클러스터링을 통해 플로우 엔트리를 특성에 따라 그룹화하고 사용빈도를 기준으로 분할 및 병합을 수행함으로써 스위치 내의 가용한 플로우 수를 최대화한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37C no.11
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• pp.1170-1181
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• 2012

Wireless Sensor Networks(WSNs) are used in diverse applications. In general, sensor nodes that are easily deployed on specific areas have many resource constrains such as battery power, memory sizes, MCUs, RFs and so on. Hence, first of all, the efficient energy consumption is strongly required in WSNs. In terms of event states, event-driven deliverly model (i.e. surveillance and reconnaissance applications) has several characteristics. On the basis of such a model, clustering algorithms can be mostly used to manage sensor nodes' energy efficiently owing to the advantages of data aggregations. Since a specific node collects packets from its child nodes in a network topology and aggregates them into one packet to relay them once, amount of transmitted packets to a sink node can be reduced. However, most clustering algorithms have been designed without considering can be reduced. However, most clustering algorithms have been designed without considering characteristics of event-driven deliverly model, which results in some problems. In this paper, we propose enhanced clustering algorithms regarding with both targets' movement and energy efficiency in order for applications of surveillance and reconnaissance. These algorithms form some clusters to contend locally between nodes, which have already detected certain targets, by using a method which called CHEW (Cluster Head Election Window). Therefore, our proposed algorithms enable to reduce not only the cost of cluster maintenance, but also energy consumption. In conclusion, we analyze traces of the clusters' movements according to targets' locations, evaluate the traces' results and we compare our algorithms with others through simulations. Finally, we verify our algorithms use power energy efficiently.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.640-642
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• 2005

본 논문은 센서 노드들을 grid 방식의 클러스터링을 통하여 그룹화하고 이벤트의 유무에 따라서 노드들의 sleep-time을 조절하여 에너지 절감 효과를 얻으며, 또한 하위 클러스터링을 통신망 중심으로 구성함으로서 QoS를 보장하는 이동노드 추적 기법을 제안한다. 기존의 sleep-time 을 관리하는 이동노드 추적 기법들은 에너지 절감의 극대화에는 성공했지만 QoS 문제를 간과하는 경향을 보여주었다. 제시하는 기법은 두 개의 계층으로 이루어지는 grid를 이용해서 두 메트릭을 동시에 충족시킨다. 또한 본 논문은 이 기법을 바탕으로 설계된 이동노드 추적 framework를 제안한다. 시뮬레이션 결과로 이 방식이 기존의 sleep-time 관리 기법들보다 에너지 절감 효과가 뛰어나지 않았지만 QoS의 보장률이 높았고, sleep-time관리가 없는 기존의 기법과 비교하여 많은 에너지를 절감했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.139-141
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• 2006

무선 센서 네트워크에서 이벤트 영역을 탐지하는데 있어 이동성을 가진 target objects의 첫 boundary information을 탐지하는 것도 중요하지만 탐지 후 변화하는 boundary information을 지속적으로 반영하는 것 또한 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 boundary information의 지속적인 반영방법에 대해, Event의 발생빈도수에 따른 clustering update 모델링과 특정 상황에 따른 cluster를 재구성해야 하는 방안을 비교 분석한 후 이에 대한 클러스터링의 에너지 효율적인 방법에 대해서 제안하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.933-937
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• 2007

대형 무선 센서 네트워크(WSNs)는 일반적으로 수백에서 수천 개의 센서 노드들로 구성되어 있다. 이러한 대형 WSNs에서는 네트워크의 수명연장을 위해서 비용 및 에너지를 고려한 에너지 효율성뿐만 아니라 네트워크의 유지 및 관리가 요구된다. 사용자는 효율적인 시스템을 통해서 사용자 수준의 센싱 서비스 품질이 제공받을 수 있어야 한다. 이 네트워크에서 사용자에게 제공되는 결과 데이터의 품질은 이벤트 검출에 관련된 센서들의 개수가 결정적인 역할을 한다. 그러므로 사용자 요구품질에 적합한 QoS를 제공할 수 있는 네트워크 프로토콜은 일부 센서 노드들에서 고장이 발생하더라고 전체 시스템 성능에 영향을 주지 않으면서, 동시에 에너지 소비가 최소화되도록 설계되어야 한다. 본 논문에서 제안된 프로토콜은 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜을 기반으로 하며, 지속적인 감시가 요구되는 대형 네트워크에 적합한 역할 기반의 자가 구성 프로토콜을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.6
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• pp.429-438
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• 2001

정보통신 구조의 확산과 함께 전산시스템에 대한 침입과 피해가 증가되고 있으며 침입탐지 시스템에 대한 관심과 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 사용자의 정상행위에서 생성된 이벤트ID 정보를 모델링한 후 사용자의 비정상행위를 탐지하는 침입탐지 시스템을 제안한다. 전처리를 거친 이벤트ID열은 전방향-역방향 절차와 Baum-Welch 재추정식을 이용하여 정상행위로 구축된다. 판정은 전방향 절차를 이용해서 판정하려는 열이 정상행위로부터 생성되었을 확률을 계산하며, 이 값을 임계값과 비교함으로써 수행된다. 실험을 통해 침입탐지를 위한 최적의 HMM 매개변수를 결정하고 사용자 구분이 없는 단일모델링, 사용자별 모델링, 사용자 그룹별 모델링 방식을 비교하여 정상행위 모델링 성능을 평가하였다. 실험결과 제안한 시스템이 발생한 침입을 적절히 탐지함을 확인할 수 있었지만, 신뢰도 높은 침입탐지 시스템의 구축을 위해서는 보다 정교한 모델의 클러스터링이 필요함을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.616-620
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• 2010

Generally, most people use the photo management method which clusters lots of photos into each folders according to photo shooting time and date. However, since the number of photos to manage is getting more increasing, it takes much time and burdensome work. This paper describes PHOTOLAND, a system that visualizes hundreds of photos on a 2D grid space to help users manage their photos. It closely places similar photos in the grid based on temporal and spatial information. Most photograph management systems use a scrollable view based on a sequential grid layout that arranges the thumbnails of photos in some default order on the screen. Our system decreases drag and drop mouse interaction when they classify their photos into small groups comparing to the sequential grid layout. We conducted experiments to evaluate temporal coherence and space efficiency.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.1
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• pp.167-176
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• 2004

It is extremely difficult for these various experts to participate in user interface design. Therefore, there has to be the studies for an automated design for User interface that could satisfy various expertise areas. In sequence to achieve this, there has to be a assessment metrics to support uer's comprehension for a business information processing, And an studies for a visual cohesion to design a qualified user interface. As a result, this paper is going to provide a modeling method of clustering design that could enhance visual cohesion of user interface prototypes. This is going to propose techniques and regulations of designing for clustering qualified user interface.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.11 no.4
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• pp.564-579
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• 2008

It is often challenging to evaluate local spatial association among onedimensional vectors generally representing paired-location events where two points are physically or functionally connected. This is largely because of complex process of such geographic phenomena itself and partially representational complexity. This paper addresses an alternative way to identify spatially autocorrelated paired-location events (or vectors) at a local scale. In doing so, we propose a statistical algorithm combining univariate point pattern analysis for evaluating local clustering of origin-points and similarity measure of corresponding vectors. For practical use of the suggested method, we present an empirical application using transactions data in a local housing market, particularly recorded from 2004 to 2006 in Franklin County, Ohio in the United States. As a result, several locally characterized similar transactions are identified among a set of vectors showing various local moves associated with communities defined.