무선 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 소비는 매우 중요한 이슈이다. 해당 이슈에 대해서 최근 연구들에서는 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들을 해법으로 제시하고 있다. 이러한 프로토콜에서는 클러스터 헤드의 에너지 고갈을 방지하기 위해 재클러스터링이 필요한데, 재클러스터링 과정에서 발생하는 오버헤드도 적지 않다. 지나치게 빈번한 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해서 본 연구에서는 클러스터 헤드와 에너지 임계값의 비교를 통해 재클러스터링의 빈도를 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 클러스터 헤드가 에너지 임계값보다 높은 에너지 수준을 가지고 있을 경우 클러스터를 유지하여 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄였고, 낮을 경우 재클러스터링을 하여, 클러스터 헤드의 수명을 최대한 연장하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 평가하여 기존 알고리즘 대비 우수한 에너지 효율을 가지는 것을 확인하였다.
미래사회는 데이터 활용이 곧 경쟁력으로 이를 해결하기 위한 방안으로 이슈 기술에 대한 IP(지적 재산) 정보를 수집하여 키워드와 특허분류를 이용하여 클러스터링한 결과물을 정보시스템으로 구축하는 지식플랫폼을 체계화하는 연구이다. 연구 대상은 바이오화학 산업으로 한정하고 성장성, 산업성, 영향력, 융합성을 적용하여 후보군 물질명을 도출, 관련된 특허정보를 클러스터링하는 지식플랫폼을 타 산업분야에서도 적용할 수 있도록 확장성을 고려하여 설계하였다.
최근에 인터넷의 급격한 수요증가로 인하여 웹서버의 고가용성(high availability)이 절실히 요구되고 있다. 이를 위한 방안으로 클러스터링 가상 서버가 핫이슈로 대두되고 있는 상황에서 이의 가장 핵심부분인 로드밸런스(load balancer)의 고가용성을 위해 고장극복(fault-tolerant) 기법 연구는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 클러스터링 웹서버의 구성과 로드밸런서의 운영방안을 제시하고 특히, 로드밸런서가 고장났을 경우 로드밸런서의 작업을 신속하게 대체하는 방안을 모색한다. 로드밸런서의 구성이 마스터 로드밸런서와 백업 로드밸러서로 구성된다는 가정 하에 백업 로드 밸런서가 마스터 로드밸런서의 작업을 신속히 대체하는 방안을 위해 체크포인트(checkpoint) 기법을 적용한다.
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.
스마트폰에 탑재된 센서들을 사용하여 사회 조직에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 스마트폰 센싱 분야에서 대규모 데이터 처리 및 품질 향상과 수집된 정보를 공유하기 위해 시멘틱 데이터를 관리하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이러한 대규모 시멘틱 데이터 관리 구조에서 서버의 부하를 줄이기 위한 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 헤드 노드와 멤버노드를 갖는 하이브리드 백엔드 구조에서 서버단의 부하 감소를 위해 유사한 메타데이터를 갖는 노드들로 클러스터를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 거리기반 클러스터링 기법에 비해 서버부하를 줄일 수 있다는 것을 검증 하였다.
협력 필터링 기반의 추천 시스템에 내재된 확장성 문제는 지난 수십년간 관련 연구의 이슈가 되어 왔다. 클러스터링은 이 문제를 해결하는 유명한 기술인데 낮은 성능으로 인하여 활발히 연구되어 오진 않았다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템의 고질적인 단점인 확장성 문제를 극복하기 위하여 클러스터링 기법을 채택하였다. 또한 클러스터링을 적용함으로 인해 초래되는 성능저하 문제를 개선하기 위해, 두 가지 전략을 사용하였는데, 첫째는 퍼지 클러스터링이며, 둘째는 영화 장르에 대한 사용자 선호도에 기반한 유사도 측정 방법을 제안하고 이를 적용하였다. 본 연구에서의 제안 방법을 기존의 여러 관련 방법들과 비교 실험을 통해 다양한 주요 성능 척도에 의거하여 평가하였는데, 실험 결과 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 더 우수한 성능을 보였고, 추천 정확도 측면에서는 실험 대상 중 최상의 방법과 대등한 성능을 나타냈다.
대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 데이터 마이닝 내 중요한 이슈 중의 하나이다. 특히 데이터 클러스터링과 같이 컴퓨터 시뮬레이션으로 인한 부하가 큰 경우 더더욱 그러하다. 그러나 대개 이러한 문제는 Random sampling 으로 어느 정도 해결이 가능하다. 문제는 이런 샘플링을 통해서 발생하는 noise의 해결이다. 본 논문에서는 그러한 noise문제를 극복할 수 있도록 설계된 새로운 데이터클러스터링 알고리즘을 소개한다. 기존의 데이터 클러스팅 알고리즘과의 컴퓨터 비교 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 밝혔으며 아울러 더 나아가 데이터 set의 일부만을 사용한 시뮬레이션 결과를 통해, 해의 정확도와 상관없이 실험 시간 또한 단축되었음을 보여주고 있다.
무선 센서 네트워크에서의 센서 노드는 배터리로 동작하기 때문에 에너지의 제약을 받는다. 따라서 이 네트워크 환경에서 배터리의 효율적 사용은 중요한 이슈 중 하나이다. 클러스터링은 계층적인 네트워크의 구성으로 각 노드의 에너지 사용을 줄이고, 전체 네트워크 수명을 늘리는 기법이다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 중첩 방지 기법을 적용한 에너지 효율적인 클러스터링을 소개한다. 제안하는 기법은 노드의 잔여 에너지를 고려한 클러스터 헤드 선출 단계, 센서 노드의 신호 강도를 고려한 클러스터의 구성 단계, 그리고 클러스터 중첩을 최소화 하는 단계로 총 3단계로 구성된다. 제안한 기법의 성능을 측정한 결과 기존의 방법에 대해 75% 정도의 성능 향상을 보였고, 클러스터의 중첩이 거의 사라진 것을 볼 수 있었다.
최근 코로나 19 방역지침 해제로 인한 대면적인 활동이 많아지면서 사람에 대한 서비스 제공이 중요한 이슈가 되었다. 하지만 사람들이 밀집되어있는 곳에서는 서비스가 원할하게 이루어지지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 객체인식 알고리즘 기술인 Yolo와 OpenCv를 통해 카메라로 영상 속의 사람들을 인식하여 군집화 기술인 K-means 클러스터링을 이용해서 사람에 대한 군집화를 진행후 우선순위를 선정하고 좌표를 지정하여서 로봇이 군집의 좌표로 이동하여서 사람들에게 직접 접근하여 서비스를 제공할 수 있도록 하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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