센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.
이 논문에서는 XML 문서에 대한 효율적인 검색과 통합을 위한 기초연구로써 XML 문서들에 대한 구조 중심의 클러스터링 기법을 제안한다. 기존 연구에서 문서간의 구조적 유사도를 기반으로 클러스터를 형성해 가는 것과는 다르게 많은 데이타를 빠르게 처리할 수 있는 트랜잭션 데이타를 취급하는 알고리즘을 변형하여 적용한다. 각 클러스터에 포함되어 있는 항목들에 대한 누적 분포를 나타내는 히스토그램을 이용하여 전체적인 클러스터링의 응집도를 고려하는 클러스터링을 수행한다. 기존 연구와의 실험을 통해 클러스터링 처리 시간의 향상과 양질의 클러스터를 생성하는 것을 알 수 있었다.
하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다.
센서 네트워크의 수명은 이를 구성하는 많은 센서 노드들의 수명에 의존한다. 따라서 각 센서 노드는 에너지를 효율적으로 이용하며 동작하도록 설계하는 것이 네트워크 설계의 중요한 요소이다. 센서 노드들을 계층구조로 구성하는 토폴로지 제어 연구들이 에너지 효율적 측면에서 많이 제안되어 발전해 왔다. 그러나 기존의 연구에서는 센서 노드들이 취득한 응용계층 정보를 바탕으로 클러스터 구성에 활용하거나, 클러스터 내 멤버 노드의 전송을 위한 TDMA 스케줄링에 반영하는 연구는 활발하지 못하였다. 본 논문에서는 응용계층 데이터에 근거한 에너지 효율적인 센서 네트워크 토폴로지 제어기법을 제안한다. 센서노드 응용계층의 정보를 이용하여 데이터 유사성이 높은 인접한 노드들을 섹션으로 형성한 후 클러스터를 구성하다. 각 클러스터를 위한 클러스터 헤드를 선출하는 토폴로지 제어 기법뿐만 아니라 또한, 각 클러스터에서 멤버노드가 감지한 데이터와 클러스터 헤드의 데이터간의 유사지속 정도 및 유사 정도에 근거하여 데이터의 무결성을 크게 훼손하지 않으면서 불필요한 전송을 억제하는 기법도 제안한다. 이와 같은 기법을 통하여 센서 노드들의 에너지 소모를 줄이고 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있다.
다수의 저가 센서 노드를 통해 주변의 환경 정보를 수집하는 센서 네트워크와 스마트폰에 탑재되어 있는 다양한 종료의 센서들을 연동함으로써 사용자의 상태에 따라 주위 환경과 반응하는 응용들이 개발되고 있다. 이런 응용에서 수집된 데이터의 공유를 위해 센싱 데이터와 의미정보를 저장하는 XML 형태의 메타데이터를 함께 저장할 필요가 있다. 메타데이터는 시스템 설계자의 필요에 따라 확장되고 변형되는데 거리 기반의 클러스터링 기법을 사용할 경우 서로 다른 형태의 메타데이터가 혼재하게 되어 데이터 수집의 효율성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 수집을 위해 클러스터를 구성할 때 각 노드의 메타데이터의 구조적 유사도를 반영함으로써 클러스터 구성에 필요한 시간을 줄이고, 구성원 간 메타데이터 유사도를 향상시키는 기법을 제안한다.
본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.
본 논문은 무선 센서 네트워크상에서 클러스터 2중 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 센서 네트워크에서 클러스터 방식 프로토콜이 데이터를 헤드에서 수집하고 집약하여 전송한다는 특성과 이웃한 노드간 유사한 데이터를 가진다는 특성을 이용한다. 인접한 이웃노드가 쌍을 형성하여 교대로 센싱하는 논리적인 클러스터 2중 분할을 하고 헤드도 2개가 존재하여 교대로 데이터 전송을 함으로써 에너지 효율을 높인다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
음악은 다양한 하위 레벨 음악 특징을 통하여 인간의 감정을 유발시키거나 음악적 무드를 만들어낸다. 보통 음악은 하나 이상의 무드로 구성되며 이것은 음악간 유사도를 결정하는 데 주요한 단서로 사용된다. 본 논문에서는 음악의 무드 변화 패턴을 기반으로 하는 새로운 음악 검색 기법을 제안한다. 이를 위해서, 우선 모든 음악에 대해 유사한 하위 레벨 특징을 가지는 세그먼트로 나누고, K-means 군집화 알고리즘을 적용하여 유사한 특징을 가지는 클러스터로 그룹화한다. 각 클러스터에 대해 유일한 무드 심볼을 정의하고 나면, 각 음악의 무드 변화 패턴은 일련의 무드 심볼 시퀀스로 표현이 가능하다. 마지막으로 음악간 유사도를 측정하기 위해서 longest common subsequence (LCS)알고리즘을 적용한다. 제안된 검색 기법의 성능을 측정하기 위해 다양한 실험과 사용자 만족도 조사를 수행하고 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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