• 한국경제지리학회지
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• 제18권3호
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• pp.243-266
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• 2015

본 연구는 멕시코의 산업 클러스터 발전에 대하여 멕시코 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터(electric-electronics cluster)의 사례를 살펴보았다. 타마울리스파스 주(州)의 전기-전자 클러스터는 멕시코의 무역 자유화 이후에 증가한 다국적 기업 중심의 클러스터라고 할 수 있다. 연구 결과로서 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터는 초기 형성 단계이며 다국적 기업의 공장인 마킬라 공장의 실제적인 수요가 관련 교육 및 인력 양성 등 클러스터 형성과 발전의 주요한 동인이 되고 있다. 지역 멕시칸 납품업체를 포함하는 일부 지역 경제 주체에 대해서는 클러스터에서 그 연계가 아직 강하지 않다. 본 연구에서는 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터의 발전 방안에 대한 연구 결과도 제시된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.139-142
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• 2010

클러스터 기반의 무선 센서 네트워크는 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 하지만 데이터를 병합하는 클러스터 헤드에 집중된 부하로 인해 센서노드 간 에너지 불균형이 발생하게 된다. 에너지가 고갈되어 가는 센서노드는 클러스터 헤드 선출기간에 필요한 메시지 전송에 따른 에너지 소모가 부담이 된다. 본 논문에서는 센서노드의 에너지가 고갈되어 갈 때 클러스터 선출에 발생하는 에너지 소모를 감소시키기 위해 클러스터 헤드 스케줄링 기법(Cluster Head Scheduling Scheme:CHSS)을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.649-652
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 데이터 병합을 통해 통신 대역폭 사용을 용이하게 하며, 센서 노드들간의 송수신 전력 소비를 줄일 수 있고, 노드 증가에 따른 네트워크 확장성이 용이하므로 현재 많은 연구가 되고 있다. 클러스터링 기법은 클러스터 헤더를 선출하는 것으로부터 시작된다. 기존의 클러스터 헤더 선출 기법들은 에너지 잔여량, 센서 노드의 위치, 센서 노드들의 평균 에너지 등을 클러스터 헤더 선출값으로 하여 클러스터 헤더를 선정한다. 그러나 이 기법들은 악의 적인 노드가 다른 노드의 클러스터 헤더 선출값을 변경하고, 자신의 클러스터 헤더 선출값을 증가시켜 클러스터 헤더가 될 수 있는 보안 취약점을 가지고 있다. 이와 같은 보안 취약점을 개선하기 위해 클러스터 헤더 선출값에 대한 무결성과 클러스터 헤더 선출값을 전송하는 노드의 인증이 필요하다. 본 논문에서는 one-way key chain 기법을 사용하는 안전한 클러스터 헤더 선출 기법을 제안하고, 제안한 기법에 대한 안전성을 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.534-537
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• 2009

센서 네트워크에서 클러스터링은 클러스터 헤드 노드가 일반 노드의 데이터를 모아 싱크로 전송함으로써 노드 간의 통신의 양을 줄이게 하고 일반 노드의 스케쥴을 조정함으로써 노드의 슬립타임을 연장하게 한다. 제안하는 CHS(Cluster Head Self-election) 알고리즘은 노드 자신만의 변수 즉, 자신의 초기 에너지 및 현재 에너지, 클러스터 헤드에 의해 병합된 클러스터 내 노드들의 데이터가 싱크로 전송되는 각 라운드, 노드 자신이 클러스터 헤드로 선출된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 스스로 선출하여 에너지가 제한되는 센서 네트워크의 수명을 연장하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.755-758
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• 2012

국경 지역을 실시간 모니터링하고, 효율적인 데이터 전달을 위해서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크의 수명을 연장시킬 필요가 있다. 그에 따라, 본 논문에서는 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하고 각각의 영역 내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하여 라우팅을 수행하는 계층적 클러스터 센서 네트워크를 제안한다. 제안하는 기법에서는 클러스터 헤드에서의 데이터 모음을 통한 통신 메시지 수를 줄임으로써 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시키고, 긴 국경 라인을 커버할 수 있는 충분한 클러스터 확장이 가능하다. 또한 링크의 상태 및 노드의 밀집도를 고려하여 적응적으로 링크의 품질을 측정하는 알고리즘을 제시하여 링크 변화에 대한 빠른 탐색을 통해 네트워크를 관리하는 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.907-910
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• 2004

컴퓨터와 네트워크의 성능이 나날이 발전해감에 따라, 여러 대의 컴퓨팅 자원들을 통합하여 하나의 시스템처럼 사용하고자 하는 클러스터에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 기반의 컴퓨터 자원들을 하나의 클러스터로 구성하여 컴퓨팅 파워의 성능을 평가 하였다. 향후 대규모 그리드 환경에서의 효과적인 성능평가 수행을 위한 방법을 제시 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.936-940
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• 2007

본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.679-682
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• 2023

무선센서 네트워크에서 센서 노드간의 통신 연결 실패는 계속된 연결 시도를 유발하여 많은 전력 손실이 발생한다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 노드와 통신되는 센서 노드 사이의 적정 거리를 제한하여, 2차원 평면상에 적정 크기의 클러스터 그룹이 형성되도록 하였다. 클러스터 크기의 균일화를 위해 최단 거리에 존재하는 센서 노드들이 서로 통신하여 멤버 노드를 구성하고 근접한 노드를 모아서 클러스터가 형성되도록 하였다. 제안한 클러스터 균일화 알고리즘을 기반으로 클러스터링을 위한 최단 거리 기반의 클러스터링 방식에 대한 클러스터 균일화 개선율을 시뮬레이션 결과로 나타내었다. 제안한 방식은 네트워크의 클러스터 균일성을 약 30% 향상시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.710-713
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• 2008

센서 네트워크는 습도, 온도, 조도 등의 다양한 정보를 수집할 수 있는 센서들을 특정한 지역이나 광범위한 지역에 분포하여 특정 이벤트를 탐지하거나 계속적으로 환경을 관찰하여 수집된 정보를 효율적으로 Base Station으로 전송하는 일종의 애드 혹 네트워크이다. 본 논문은 센서 네트워크의 라우팅 프로토콜 중 PEGASIS와 동심원 형태의 클러스터링 방법에 대해 취약점을 알아보고, 이를 해결하기 위한 방법으로 클러스터 헤드 선출을 위한 두 가지 기준을 정하고, 퍼지 이론을 기반으로 적절한 선택 값을 도출하여 효율적인 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 센서 노드들의 남아있는 에너지를 고려할 수 있으며, 각 레벨에서 클러스터 헤드들은 가깝게 위치하게 되어 Multi-hop으로 데이터 전송 시 기존의 방법들보다 전송 거리를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.93-100
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• 1997

칼라 영상 분할의 한 방법으로 fuzzy C-means를 이용한 방법이 많이 연구되었으나, 이 방법은 클러스터의 개수가 정해져야 사용할 수 있는 방법이다. 분할해야 할 데이터가 많은 경우 예비 분할을 수행하여 예비 분할 되지 않는 데이터들에 대해서 상세 분할을 fuzzy C-means를 사용하여 분할 하나 예비 분할된 데이터의 클러스터 중심과 상세 분할로 만들어진 클러스터의 중심과는 연계성이 없어진다. 본 연구에서는 이것을 보완하기 위하여 차감 클러스터링을 사용하여 칼라 영상의 클러스터의 개수와 중심을 구한 후, 이것을 이용하여 영상을 예비 분할하고 중력을 가진 fuzzy C-means를 사용하여 분할되지 않은 나머지 부분과 클러스터의 중심을 최적화 시켜 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법의 정성적인 평가를 수행하여 본 논문에서 제시된 방법이 우수함을 보인다.