• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.53-54
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• 2016

빅데이터란 대용량 데이터 활용 및 분석을 통해 가치 있는 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 대응 방안 도출 또는 변화를 예측하는 기술을 의미한다. 그리고 빅데이터 분석에 활용되는 데이터인 페이스북과 같은 소셜 데이터, 유전자 발현과 같은 바이오 데이터, 항공망과 같은 지리정보 데이터들은 대용량 네트워크로 구성되어 있다. 네트워크 클러스터링은 서로 유사한 특성을 갖는 네트워크 내의 데이터들을 동일한 클러스터로 묶는 기법으로 네트워크 데이터를 분석하고 그 특성을 파악하는데 폭넓게 사용된다. 최근 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되면서 방대한 양의 네트워크 데이터가 생성되고 있고, 이에 따라서 대용량 네트워크 데이터를 효율적으로 처리하는 클러스터링 기법의 중요성이 증가하고 있다. MCL(Markov Clustering) 알고리즘은 플로우 기반 무감독(unsupervised) 클러스터링 알고리즘으로 확장성이 우수해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만, MCL은 대용량 네트워크에 대해서는 많은 클러스터링 연산을 요구하며 너무 많은 클러스터를 생성하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 네트워크 압축을 기반으로 한 클러스터링 알고리즘을 제안함으로써 MCL보다 클러스터링 속도와 정확도를 향상시켰다. 또한, 희소행렬을 효율적으로 저장하는 CSC(Compressed Sparse Column) 자료구조와 MapReduce 기법을 제안한 클러스터링 알고리즘에 적용함으로써 대용량 네트워크에 대한 클러스터링 속도를 향상시켰다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6081-6088
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• 2012

불균형 클러스터링은 클러스터의 크기를 서로 다른 크기로 나누는 방법으로 균형 클러스터링에 비해 핫스팟 문제를 어느 정도 해결할 수 있으므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 불균형 클러스터링 모델을 이용하여 계층 기반의 동적 불균형 클러스터링을 제안한다. 이는 라운드별로 최적의 클러스터 수 및 클러스터 헤드 위치를 제공함으로써 전체 네트워크에 대한 에너지 소모를 균형 있게 하고 또한 네트워크 수명을 연장시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이전 클러스터링 기법보다 네트워크 수명이 연장되었음을 보였다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.97-99
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• 2003

대칭형 다중프로세서 (SMP: Symmetric Multiprocessors) 시스템은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. SMP에서 태스크 클러스터링과 스케줄링 기법은 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 버스 기반의 SMP에서 사용할 수 있는 태스크 중복 기반의 클러스터링과 스케줄링 기법을 소개한다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법에서는 휴리스틱을 사용하여 중복할 태스크를 선택한 후 프로세서에 할당하고, 스케줄링 기법에서는 잠재하는 통신 충돌을 방지하기 위하여 네트워크 통신 자원을 사전에 할당한다. 새로운 클러스터링과 스케줄링 기법의 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션에서는 통신비용의 변화에 대한 병렬연산시간을 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.171-172
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• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.31-32
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• 2012

본 연구는 소셜 네트워크에서 사용자간의 친밀도에 기반하여 보여주는 '친구추천' 이라는 방법을 그래프 클러스터링을 이용하여 접근하고자 한다. 기존의 방법과는 다르게 사용자에게 개인화된 선별 정보를 제공하는데 목적이 있다. 또한 일반적 클러스터링이 아닌 그래프 이론에 근거한 거리 계산을 기반으로 친화력 전파 모델(Affinity Propagation) 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 클러스터링을 진행하여 선별된 같은 그룹 안에 있는 개인화된 친구 추천을 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.247-255
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• 2011

무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들은 모든 노드들의 수명을 균등하게 유지하여, 센서 네트워크의 수명을 최대로 연장하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 싱크의 위치 변화를 고려한 적응적 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 클러스터링 프로토콜의 특징은 클러스터 트리의 레벨에 따라 클러스터의 크기를 제한하는 대칭형 계층적 클러스터를 구성함으로써 싱크의 위치 변화에 적응적으로 대응 가능하며, 모든 클러스터의 생존 시간을 향상시킴과 동시에 균등한 생존 시간을 보장할 수 있다. 이 기법의 효율성을 입증하기 위해 기존의 대표적인 클러스터링 프로토콜들인 LEACH, EEUC와 본 논문에서 제안하는 적응적 클러스터링 프로토콜의 에너지 소비 정도를 시뮬레이션을 통해 비교하였으며, 그 결과 에너지 소비와 네트워크 수명의 균형에 대해 더 나은 성능을 얻어낼 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.378-384
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• 2013

본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 2009

이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 원격지의 환경에 대한 정확한 모니터링 또는 제어를 가능하게 한다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는, 상황인식 기반의 적응적이며 계층적 클러스터링 기법인 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하였다. CACH는 또한 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 수정하는 새로운 기법을 이용하여, 네트워크의 수명을 연장하고 지연시간을 줄일 수 있다.