• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.2 s.34
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• pp.49-57
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• 2005

In this paper. a CLB-based CPLD low power technology mapping algorithm for trade-off is proposed. To perform low power technology mapping for CPLD, a given Boolean network has to be represented to DAG. The proposed algorithm consists of three step. In the first step, TD(Transition Density) calculation have to be Performed. Total power consumption is obtained by calculating switching activity of each nodes in a DAG. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions : the number of output. the number of input and the number of OR-terms for CLB within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. The proposed algorithm is examined by using benchmarks in SIS. In the case that the number of OR-terms is 5, the experiments results show reduction in the power consumption by 30.73$\%$ comparing with that of TEMPLA, and 17.11$\%$ comparing with that of PLAmap respectively

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2004.02a
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• pp.178-201
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• 2004

경제의 패러다임이 지식의 확산과 공유가 경제 성장의 주요한 요소로 대두되는 지식기반경제로 변화하게 되고, 융합 기술(fusion technology)의 중요성에 대한 인식으로부터 학제간(inter-disciplinary) 연구나 기술개발이 활발해지면서, 각 산업이 타산업과 맺고 있는 특정한 연계구조에 대한 분석은 정부의 기술정책이나 기업의 기술전략 수립에 필수적인 것으로 받아들여지고 있다. 특히 산업간 지식흐름의 구조를 파악하는 것은 산업간 협력(collaboration)의 형태나 파급효과에 대한 분석뿐만 아니라 기술 혁신을 촉진하기위한 혁신 클러스터(innovative cluster) 형성의 기초를 제공하는 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기술집약적 장비에 체화된 유형자원의 간접적 지식 확산이 아닌, 특허 인용의 명백한 지식 흐름을 활용하여 한국 제조업의 지식 흐름 구조를 분석하고 이를 토대로 클러스터를 나누는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 특허 인용 정보가 존재하는 미국특허청(USPTO)의 자료를 이용하며, 여기에서 도출된 한국 특허의 인용관계를 통해 한국 제조업의 네트워크 및 클러스터를 생성하였다. 즉, 특허 분류를 산업 분류에 매칭(matching)시킴으로써, 특허의 인용관계를 각 특허가 속한 산업간의 지식흐름으로 변환하여 산업간 연계 구조를 파악하고 이를 토대로 한국 산업의 지식 클러스터를 생성함으로써 클러스터간 지식 흐름을 분석하고, 각 클러스터의 기술적 특성을 제시하였다. 본 연구는 한국 산업의 지식흐름을 미국특허청에 출원된 한국 특허를 활용하여 분석했다는 점에서 제기될 수 있는 해외 기술 시장으로의 전략적 차원의 출원에 의한 자료의 편중성문제와 지식흐름의 절대량이 아닌 상대량을 통해 클러스터링함으로써 발생될 수 있는 자료 활용의 한계점을 지니고 있다. 그러나 비체화 지식의 흐름을 특허인용관계를 통해 실증적으로 분석하고, 이를 통해 클러스터를 나누어 산업간 연계구조와 기간에 따른 변화 양상을 조명하며, 각 클러스터의 특성을 다양한 지표(indicators)로부터 설명했다는 데에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구의 결과는 기술혁신을 위한 국가 차원의 산업정책이나 기술개발과 관련한 기업의 기술전략에 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.334-340
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• 2002

This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.3
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• pp.380-388
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• 2016

Graph clustering is widely used to analyze a graph and identify the properties of a graph by generating clusters consisting of similar vertices. Recently, large graph data is generated in diverse applications such as Social Network Services (SNS), the World Wide Web (WWW), and telephone networks. Therefore, the importance of graph clustering algorithms that process large graph data efficiently becomes increased. In this paper, we propose an effective clustering algorithm which generates clusters for large graph data efficiently. Our proposed algorithm effectively estimates similarities between clusters in graph data using Min-Hash and constructs clusters according to the computed similarities. In our experiment with real-world data sets, we demonstrate the efficiency of our proposed algorithm by comparing with existing algorithms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.373-376
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• 2002

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K 개의 초기 클러스터중심(centroid)를 중심으로 K 개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. K-Means 알고리즘은 특성상 초기 클러스터 중심과 새롭게 생성된 클러스터 중심에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 본 논문에서는 K-Means Algorithm 의 초기 클러스터중심 선택 방법과 새로운 클러스터 중심 결정 방법을 개선한 변형 K-Means Algorithm을 제안한다. SMART 시스템에서 제안한 16가지 가중치 계산 방식에 의하여 두 알고리즘의 성능을 평가한 결과 제안한 변형 알고리즘이 재현률과 F-Measure 에서 20%이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.75-76
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• 2009

무선 센서 노드는 한정된 자원을 가지기 때문에 에너지 효율성을 높이는 것이 필수적이다. 이를 위해서 통신 메시지를 감소시킬 수 있는 클러스터 기반 라우팅 기법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 클러스터 헤더가 임의로 선정되기 때문에 헤더 노드의 위치가 편중될 수 있어 비효율적이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홉(hop) 수 기반의 대표 경로를 생성하여, 분산된 클러스터 헤더를 선정하여 클러스터를 구성하고, 클러스터 헤더간 멀티 홉(multihop)을 구성하는 라우팅 프로토콜을 설계한다. 대표 경로를 통해 클러스터 헤더의 위치 및 영역이 균일하게 분포되도록 선출하고, 싱크 노드의 방향을 인식함으로써 우회하지 않는 효율적인 경로를 구성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.31-34
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• 2004

회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 여러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 최신버전의 클러스터 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 최신버전의 클러스터 로그는 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성되고, 하나의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 감소하며, 전송비용이 감소한다. 회복노드에서는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.598-600
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• 2003

이동 Ad Hoc 네트워크는 무선 채널 특성으로 인해 많은 보안상 위협에 노출될 수 있으므로 인증, 무결성, 기밀성 등의 보안 서비스를 제공하기 위한 키 관리 메커니즘이 요구된다. 그런데 Ad Hoc 네트워크는 중앙 집중적인 관리 노드의 부재, 동적인 위상 변화, 통신 자원의 제약 등의 특성을 고려하여 키 관리 메커니즘을 설계하도록 요구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반의 Ad Hoc 네트워크에서 ID 기반의 임계치 암호화 기법을 사용하여 공개키의 사전 분배 가정을 제거함으로써 토폴로지의 확장성과 유연성을 반영하고, 분산적이며 확장성있는 키분배 서비스가 가능하게 하였다. 또한 클러스터간에 교환되는 메시지의 무결성을 보장하기 위한 클러스터 MAC키 협상 방안, 헤드와 클러스터 내 특정 멤버간의 보안 채널 구축 통신하고자 하는 클러스터 멤버 호스트간에 안전하게 세션키를 생성, 분배하는 메커니즘 등을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.710-711
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• 2015

IT 산업의 발전에 따라 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 빅 데이터는 여러 대의 컴퓨터로 구성한 하둡 클러스터를 이용하면 상당히 빠른 속도로 처리할 수 있으나, 일반적으로 하둡 클러스터를 구성하기 위해 많은 비용과 공간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 미니 PC로 하둡 클러스터를 구성하여 비용 및 공간적 문제점을 해결하고, 구축한 하둡 클러스터를 이용한 트렌드 분석 서비스를 제안하였다. 실험 결과 미니 PC로 이루어진 하둡 클러스터가 고가의 서버보다 트랜드 분석에 더 좋은 처리 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.44 no.5
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• pp.634-646
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• 2009

This paper critically examines cluster dynamics and development in a multi-scalar approach, criticizing both the argument overemphasizing local networks and endogenous development for regional development and the contention highlighting global networks and the role of global players. We argue that state policies, exogenous and direct, play a significant part in cluster dynamics and development especially in the case of Korea where the state government's strong policies have led to rapid industrialization. We analyze multi-scalar factors, especially the government policies at a national level, in the development paths of the three cases including Ulsan automobile cluster, Daedeok research cluster, and Dongdaemun fashion cluster.