에너지 효율성 초점이 맞추어진 대부분의 클러스터링 기법에서 클러스터 내에서 단일의 클러스터를 채용함으로써 클러스터 헤드의 에너지 소비가 급격히 증가 할 수 있다. 최근, 이러한 단점을 개선하기 위해 데이터 병합 기능 헤드와 데이터 전송 기능 헤드로 구분하는 2-계층 클러스터 기법은 클러스터 내에서 클러스터 헤드의 에너지 소비를 분산시켰다. 그러나 이러한 구조는 한 클러스터 내에 존재하는 두 개 헤드 사이에 독립적인 영역구분이 없는 단지 논리적인 영역이므로 많은 메시지 충돌과 전송 지연이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 노드의 위치정보와 클러스터 반경을 이용해 한 클러스터에 속한 두 계층을 독립적으로 명확히 분할할 수 있는 분리된 2-계층 라우팅기법을 제시한다. 제안하는 스킴에서는 각 계층에 속하는 멤버노드 수에 대한 균등분포를 통해 부하의 분산을 보장한다. 제안한 기법은 기존의 DLS 기법보다 메시지 충돌문제를 50% 개선하였고, 네트워크의 수명도 DLS와 LEACH 등에 비해 약 10% 개선하였다.
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.
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.
제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%클 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Dic)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.
효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.
본 논문에서는 NAT와 프락시를 조합하여 그리드 환경에 적합한 사설 IP 클러스터의 통신 연결 중계방안을 제시한다. 기존에 서비스되고 있는 NAT와 사용자 영역의 프락시를 조합하여 사용하면 프락시만을 사용한 것에 비해 문맥 전환 비용을 전반으로 줄인 수 있고 커널 영역에서만 구현한 것에 비해 이식성을 놓일 수 있는 장점이 있다. 성능 측정 결과 25% 정도의 성능 향상이 있었으며 차후에는 이 메커니즘을 MPICH-G2에 이식하여 사설 IP를 사용한 글로버스 시스템의 구축이 가능하도록 할 것이다.
본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)[1] 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다[2-6].
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.
2030년대는 BT시장이 활짝 열리는 시대로 고도화된 IT기술, 데이터 해석기술, 집적회로 개발기술, 생화학기술 등 모든 영역의 기술이 필요할 것이며, 앞으로의 기술개발은 융합을 전제로 하여 IT와 BT의 융합이 관건이 될 것으로 기술개발의 시너지를 내기 위해서는 관련 산업과 대학이 물리적으로 적정한 위치에 임해야 할 것이다. 우리나라에는 2009년 말 현재 819개의 산업클러스터가 만들어졌으며, 한국산업단지공단이 집적화 된 산업단지에 여러 가지 지원시설, 지원제도 등을 제공하고 있으나 기술융합을 위한 지식재산서비스에 관한 지원제도는 미미하거나 거의 없는 실정에 있다. 이를 위해 우리나라 산업단지의 현재 기능을 살펴보고 문제점을 분석하여 산업클러스터 내의 기업들이 서로 유기적인 협력을 통하여 융합기술 개발의 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 길을 모색하며, 특히 한국산업단지공단에 꼭 필요하다고 판단하는 지식재산 관련 지원제도(지식재산지원본부)의 기능과 조직구성에 대한 개념과 산업클러스터 내의 기업에게 지식재산전략 수립을 지원할 수 있는 Flow를 제안하여 산업클러스터의 지식재산서비스 지원방안을 제시하였다.
본 논문에서는 영상의 소유권 보호를 위해 DCT계수들의 자기유사성(self-similarity)을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제시한다. 신경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용하여 유사한 계수를 분류하고 클러스터들 중 선택된 클러스터에 워터마크를 삽입한다. 일반적으로 영상의 고주파 영역에 삽입된 워터마크는 JPEG압축 같은 압축처리에 의해 쉽게 제거된다. 그리고 저주파 영역에 삽입된 워터마크는 영상의 화질을 훼손시킨다. 따라서 중간주파수 영역에서 많은 계수들을 가지는 클러스터에 워터마크를 삽입한다. 이 알고리즘은 선택된 클러스터 내의 계수들의 개수에 따라 워터마크를 영상에 삽입함으로써 영상의 훼손을 줄여준다. 워터마크가 삽입된 영상으로부터 워터마크를 검출하기위해 원영상없이 선택된 클러스터를 이용한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 영상의 좋은 화질과 JPEG 압축, 필터링과 같은 영상처리, 축소와 학대, 잘라내기 같은 기하학적 변환, 자음과 같은 공격에 아주 강인하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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