본 연구는 지식집약적 사업서비스업이 지역경졔의 성장견인차로 급부상하고 있는 상황 속에서 대도시 서울의 사업 서비스업클러스터가 나타내는 공간적 특성을 밝히기 위해 수행되었다. 이를 위한 연구의 분석적 차원은 크게 사업서비스업 클러스터의 공간적 집적과 기업간 연계라는 두 차원으로 설정되었다. 분석결과, 산업의 입지패턴과 요인분석을 통해 선진국의 대도시 경제에서 일반적으로 관찰되었던 대도시 입지지향성이 이 산업이 가지는 일차적인 공간적 특성으로 관찰되었다. 특히 집적도 지수와 보완적으로 활용된 집적밀도 지수(IAD) 클러스터 매핑 결과에서는 도심권과 서울 남동권에 집적이 두드러졌으며, 지난 10년간의 추세에서는 90년대 초반 중구 주도의 3극 체제에서 90년대 중후반 수평적인 3극 체제를 거쳐, 현재는 강남구 서초구 주도의 3극 체제로 점진적인 이행이 관찰되었다. 기업간 연계에 있어서는 산업적 연계에 있어서는 외향적 구조를 보이고 있는 반면, 공간적 네트워크에 있어서는 내향적 구조를 지니고 있었다. 즉 공간상에서의 연계가 다소 단절된 양상을 보이고 있으며, 국제적 네트워크 또한 미흡한 양상을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 향후 사업서비스업클러스터 관련 정책에 있어서 본 산업이 갖는 내생적 특성을 간과한 인위적 클러스터 조성 및 육성에 대한 신중한 접근을 요구할 뿐만 아니라, 클러스터 정책의 가장 핵심적 명제가 기업간 네트워크의 폐쇄성과 내향성을 극복한 보다 국제적이며 개방적인 구조로의 클러스터의 질적 향상이어야 함을 시사하고 있다.
최근 운전자의 안전과 원활한 교통을 위하여 VANET 환경에서 차량들을 클러스터로 구축하고 안전 메시지를 배포하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 차량의 밀도와 이동성이 높은 VANET 환경에서 V2V 통신과 V2I 통신을 통해 안전 메시지 배포를 배포하기 위한 클러스터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메시지 수 감소와 수신율을 높이기 위해 수신 품질, 차량이 보유한 전체 데이터 수, 이동속도, 연결된 차량 수 등을 고려한 클러스터 헤드(CH) 선출과 기존 클러스터 안전 메시지 배포 환경에서 고려하지 못했던 클러스터의 잦은 이탈과 가입을 고려하여 메시지 배포의 주체인 클러스터 헤드 후보를 유지함으로써 패킷 손실을 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 RSU(Road Side Unit)와 협업하여 동작함으로써 클러스터를 활용하여 중복 메시지를 추가적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해 메시지 패킷 손실과 RSU 처리 요청 수 관점에서 다양한 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터 관리 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 지상라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 구조물을 모델링하는 알고리듬을 제안한다. 지상라이다 점군 데이터는 항공라이다의 경우와 달리 목표 구조물의 크기와 비슷한 다양한 장애물이 존재하고 데이터의 밀도, 거리 등의 특성이 다르기 때문에 항공라이다에서 사용된 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안한 방법에서는 색상정보와 호프변환을 이용하여 구조물을 추출하는 기법을 기반으로 주어진 필드데이터를 여러 개의 클러스터로 구분한다. 클러스터 데이터의 우선순위에 따라서 Delaunay triangulation 기법을 차례대로 적용하여 모델링을 수행한다. 제안한 방법은 클러스터 단위로 모델링을 진행하므로 잡음에 의한 영향을 최소화할 수 있으며 사용자가 원하는 개수만큼의 클러스터를 선택함으로써 모델링의 수준을 대화식으로 조정할 수 있다는 장점이 있다.
에너지 교체가 어려운 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network)에서 에너지 소모량을 줄이기 위하여 효율적 라우팅에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그 중 라우팅 분야는 현재 클러스터링 방식이 가장 효율적인 방식으로 연구되고 있다. 클러스터링 방식은 클러스터를 구성하는 부분과 데이터를 전송하는 부분으로 구성된다. 클러스터를 구성하는 부분은 클러스터 내에 센서 노드들 간에 에너지 소모를 동등하게 하기 위하여 주기적으로 반복된다. 클러스터 구성 부분은 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터 헤드 노드에 최적화된 클러스터 멤버 노드를 구성하는 부분으로 알고리즘이 복잡하고 에너지 소모가 크다. 또한 데이터를 전송하는 부분은 크로스오버 영역을 중심으로 에너지 소모량이 $d^2$ 과 $d^4$ 으로 비례된다. 본 논문은 클러스터 방식에서 주기적으로 일어나는 클러스터 구성 부분을 효율화하여 에너지 소모량을 줄이는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 구성에 있어서 밀도를 고려한 노드가 배치될 영역을 균등 분할하여 클러스터 내의 센서 노드수를 거의 일정하게 하고, 클러스터의 중앙 근처에 헤드 노드의 선정함으로 에너지 소모를 줄이는 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통하여 보면, LEACH 방식에서의 에너지 소모량보다 적은 것이 확인하였다.
영상분할은 컴퓨터비전 시스템에서 영상정보추출의 중요한 과정 중의 하나이다. 이중에서 퍼지 클러스터링 방법은 영상분할에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분의 퍼지 클러스터링 방법으로는 FCM 알고리즘이 사용된다. 그러나 FCM 알고리즘은 클러스터의 중심과 데이터간의 거리에 의존하기 때문에 클러스터 크기가 다를 경우에는 데이터가 오분류될 수 있다. 본 논문에서는 클러스트 크기에 상관없이 데이터를 분류할 수 있는 평균내부거리를 이용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 평균내부거리는 각 데이터로부터 해당 클러스터 중심까지의 거리를 평균한 값으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 분류 엔트로피와 적합도 함수에 의해서 좋은 결과를 보여주고 있음을 증명하였다.
Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
Cubane-type $Mn_4$ 클러스터의 전기구조 및 자기적 성질을 제1원리의 범밀도함수법을 이용하여 계산하였다. 그 결과, 전자구조는 벌크 MnO와 비슷한 Mn 주위의 팔면체 산소 원자에 의해 $t_{2g}$, $e_g$ 에너지 준위로 분리되어 있었다. 총에너지계산에서는 초교환작용으로 인해 반강자성적 상호작용이 가장 낮은 에너지를 가지고 있었고, Mn 원자 사이의 교환 상호작용 크기를 얻었다. Mn 사이의 교환 상호작용은 스핀이 평행인 원자사이보다 반평행인 원자사이에서 더 큰 값을 가지고 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 무선네트워크에서 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 보다 효율적인 노드의 관리가 요구 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 제안 된 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하여 네트워크 수명을 연장하고 지연시간을 감소하였다. 하지만 노드의 밀도증가를 효율적으로 알고리즘에 적용하지 못한 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는, CACHE(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy and Energy efficient)를 제안한다. CACHE는 노드 밀도 변경에 대해 적응적으로 알고리즘을 적용할 수 있도록 클러스터 구성을 수정하여, CACH가 갖는 노드 밀도 문제를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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