• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.423-426
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• 2007

클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.727-729
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• 2001

인터넷 사용이 보편화되면서 많은 사용자의 요청이 있더라도 만족할 만한 서비스를 제공할 수 있는 웹 서버가 필요로 하게 되었다. 이로 인해 최근 가상서버를 이용한 웹 서버 클러스터의 구축사례가 늘고 있다. 리눅스 운영체제와 값 싼 일반 PC를 이용하여 추가적인 비용 부담이 덜하고, IP Tunneling과 Direct Routing 같은 방법을 사용하여 후면 서버가 사용자에게 직접 응답할 수 있으므로 전면 서버의 병목현상을 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 한 대의 전면 서버로는 그 한계가 있다. 그래서 본 논문에서는 전면 서버와 후면 서버의 구분을 없애고 모든 서버가 전면 서버와 후면 서버의 역할을 다 할 수 있는 웹 서버 클러스터를 제시한다. 다수의 전면 서버를 두어 전면 서버의 고가용성도 보장할 수 있고, 병목현상에 대해 좀 더 효율적인 대응을 할 수 있으며, 시스템 추가에 대한 손쉬운 확장성을 보장할 수 있다. 각 노드의 부하 정보에 의한 스케쥴링을 통해 좀 더 효율적인 클러스터 시스템을 구성하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.78-81
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• 1998

본 논문에서는 위치 등록 빈도의 증가를 해결할 수 있는 클러스터 개념을 이용한 위치 등록 프로토콜의 성능을 분석하고, 클러스터 크기와 시간의 흐름에 따른 위치 등록 확률을 계산하여 클러스터 크기와 위치 등록율의 관계를 정량적으로 분석하였으며, 실제로 육각형 셀 구조에 적용하여 위치 등록 확률을 클러스터의 크기에 따라 구해 보고 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.267-270
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• 2002

본 논문에서는 Support Vector Machines (SVM) 을 이용하여, 빠르고 정확한 두 convex한 클러스터 간의 거리 측정 방법을 제시한다 제시된 방법에서는, SVM에 의해서 생성되는 최적 다차원 평면이 두 클러스터간의 최소 거리를 계산하는데 사용된다. 또한, 본 논문에서는 이러한 두 클러스터 간의 최적의 거리를 사용하여, Fuzzy Convex Clustering (FCC) 방법 (1) 에 의해서 생성되는 Convex 클러스터들을 묶어주는 효과적인 클러스터 결합 알고리즘을 제시하였다. 그러므로, 데이터의 부적절한 표현을 유발하지 않고도 클러스터들의 개수를 좀 더 줄일 수 있었다. 제시한 방법의 타당성을 위하여 여러 실험 결과를 제시하였다

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.4991-4996
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.639-646
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• 2002

본 논문에서는 리눅스 클러스터 시스템 통합 관리 도구인 CATS-i'(Cluster Administration ToolS on the Internet)의 시스템 구성과 디자인 문제들을 논한다. CATS-i'는 리눅스 클러스터 시스템을 쉽고 빠르고 안전하게 설치하고 관리하기 위하여 개발된 도구이다. 클러스터의 운영체제 설치에서부터 응용 프로그램 패키지 설치, 클러스터 노드들의 자원들을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있는 기능, 배치 작업 제출 및 관리 기능들이 통합되어 사용자에게 단일 시스템 이미지를 제공한다. 또한 사용자가 플랫폼에 관계없이 쉽고 편리하게 클러스터의 상태를 파악하고 관리할 수 있는 자바 기반의 강력한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.272-277
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• 2010

기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들은 클러스터 외부와의 통신을 클러스터 헤드가 전담함으로써 통신 경로의 구성을 단순화하고 클러스터 헤드를 통한 데이터 통신을 가능하게 하였다. 하지만 매 라운드마다 클러스터 헤드의 재선출(re-electioin) 및 클러스터의 재구성(re-clustering)에 드는 비용을 감수해야 한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드없이 완전히 분산된 방식으로 클러스터를 구성하여 클러스터 헤드의 재선출 및 클러스터 재구성의 비용을 줄이고, 안정적인 클러스터 구조를 바탕으로 노드 간의 P2P 통신을 지원하는 라우팅 프로토콜(Distributed Cluster-based Routing Protocol, DCRP)을 제안한다. 제안 기법은 각각의 노드가 이웃 노드와의 연결 상태를 감지하여 독립적으로 자신의 상태를 변화시킴으로써 클러스터를 구성한다. 특정 클러스터를 지나는 경로는 완전히 해당 클러스터 내의 노드들의 책임 하에서 관리되기 때문에 에너지 소모를 효율적으로 관리하고 네트워크의 크기에 따른 확장성을 보장할 수 있다. 제안 기법은 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 네트워크 구조(topology)의 안정성이 향상되고 제어 메시지의 교환과 경로 설정에 소모되는 비용이 크게 줄었음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.569-575
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• 2007

본 논문에서는 에너지 소비를 줄여 네트워크의 수명을 길게 하는 연구에 주안점을 두고 있고, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 연구에서는 그러한 목적을 달성하기 위해 클러스터 응집도를 제안한다. 그 방법은 네트워크 토폴로지 측면에서 클러스터 응집도를 이용하여 클러스터 수를 적응적으로 조정하여 메시지 전송량을 줄이는 것이다. 이 기법은 네트워크 소통량을 크게 줄이고 네트워크의 수명을 연장시키는데 있어서 더 효율적이고 또한 효과적인 방법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.183-184
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• 1998

본 논문에서는 목적어-동사 관계의 분포에 따라 한국어 동사를 자동적으로 클러스터링하는 방법을 제시한다. SOM(Self-Organizing Map)이 입력 패턴을 분석하고 가시화하는데 뛰어난 성능을 보이므로, 본 논문에서는 클러스터링하는 방법으로 SOM을 채택하였다. 일단 맵(map)이 만들어지고 나면 학습하는 동안 경험하지 못한 동사도 쉽게 적당한 클러스터로 분류될 수 있고 클러스터들 간의 의미 거리도 맵을 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 명사 확률 분포의 상대 엔트로피(relative entropy)에 기반한 클러스터링 방법과 비교해 본 결과, SOM에 의해 만들어진 동사 클러스터가 상대 엔트로피를 이용해서 만들어진 클러스터를 잘 반영한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.532-534
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• 1998

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.