• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.53-54
• /
• 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.13 no.12
• /
• pp.6081-6088
• /
• 2012

An unequal clustering method in wireless sensor networks is the technique that forms the cluster of different size. This method decreases whole energy consumption by solving the hot spot problem. In this paper, I propose a layer-based dynamic unequal clustering using the unequal clustering model. This method decreases whole energy consumption and maintain that equally using optimal cluster's number and cluster head position. I also show that proposed method is better than previous clustering method at the point of network lifetime.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.1525-1535
• /
• 2008

High Altitude Platform (HAP) based networks deploy network infrastructures of Mobile Base Station (MBS) in a form of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) at stratosphere in order to build network configuration. The ultimate goal of HAP based network is a wireless network service for wide area by deploying multiple MBS for such area. In this paper we assume multiple UAVs over designated area and solve the MBS placement and coverage problem by clustering the mobile ground nodes. For this study we assumed area around Cheju island and nearby naval area where multiple mobile and fixed nodes are deployed and requires HAP based networking service. By simulation, visual results of stratospheric MBS placement have been presented. These results include clustering, MBS placement and coverage as well as dynamic reclustering according to the movement of mobile ground nodes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.97-99
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.171-172
• /
• 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.

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

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.31-32
• /
• 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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.12
• /
• pp.247-255
• /
• 2011

Most existing clustering protocols have been aimed to provide balancing the residual energy of each node and maximizing life-time of wireless sensor networks. In this paper, we present the adaptive clustering strategy related to sink position for clustering protocols in wireless sensor networks. This protocol allows networks topology to be adaptive to the change of the sink position by using symmetrical clustering strategy that restricts the growth of clusters based on depth of the tree. In addition, it also guarantees each cluster the equal life-time, which may be extended compared with the existing clustering protocols. We evaluated the performance of our clustering scheme comparing to LEACH and EEUC, and observe that our protocol is observed to outperform existing protocols in terms of energy consumption and longevity of the network.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.378-384
• /
• 2013

In this paper, we propose the fuzzy neural networks based on fuzzy c-means clustering algorithm. Typically, the generation of fuzzy rules have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases when the dimension increases. To solve this problem, the fuzzy rules of the proposed networks are generated by partitioning the input space in the scatter form using FCM clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons, and it follows a back-propagation algorithm. The proposed networks are evaluated through the application to nonlinear process.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.277-280
• /
• 2009

Mobile Ad-hoc Network(MANET) could provide the reliable monitoring and control of a variety of environments for remote place. Mobility of MANET would require the topology change frequently compared with a static network. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. In this paper, we propose a new method that the CACH(Context-aware Clustering Hierarchy) algorithm, a hybrid and clustering-based protocol that could analyze the link cost from a source node to a destination node. The proposed analysis could help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize. The proposed CACH could use localized condition to enable adaptation and robustness for dynamic network topology protocol and this provide that our hierarchy to be resilient.