• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.31 no.1
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• pp.62-69
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• 2004

The cluster structure reduces the number of retransmission messages, when a broadcast to all hosts in ad hoc network is needed. A cluster maintenance scheme is employed to preserve this advantage from time to time. However, most of the cluster maintenance schemes require additional control messages for cluster reformation as well as control messages for acquiring neighbor information. This mitigates the advantages of employing cluster structure in ad hoc network. In this paper, a cluster maintenance scheme which forces only clusterheads to broadcast control messages during hello time is proposed. When the cluster reformation is needed, the proposed scheme employs a strategy to reduce the control messages to a minimum. In these processes, the proposed scheme doesn't violate the definition of 2-cluster and produces the clusters in fully distributed method. The simulation results prove that our scheme is better than LCC(1).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.748-750
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• 2001

Ad hoc 네트워크에서 클러스터링은 여러 채널을 효율적으로 사용 가능하게 하고 제어메시지의 교환부하를 감소시키며, 이동성 관리를 용이하게 하는 이점이 있다. 그러나 대부분의 클러스터 기반 Ad hoc 라우팅 연구에서 클러스터의 생성과 유지에만 초점을 맞추고 있고, 클러스터 구조를 이용하는 경우에는 많은 채널을 소비하고 클러스터 재구성시간이 심각하게 길어진다. 이에 본 논문은 클러스터 구조를 이용하여 클러스터 정보가 모든 네트워크에 한번만 전달되도록 해서 경로를 설정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 또한 클러스터 정보가 전달되는 도중의 경로단절 시, 빠르게 대체경로를 획득한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.5B
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• pp.480-488
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• 2009

A mobile ad-hoc network is an autonomous collection of wireless mobile nodes that organizes a temporary network without any network infrastructure. Due to node mobility, it is a challenging task to maintain the network topology. In this paper, we propose a stable clustering algorithm that uses node mobility for cluster formation. In the proposed algorithm, the node mobility is measured by counting the number of nodes entering into/leaving from its transmission range. The node having the lowest mobility is selected as a cluster head. For topology maintenance with reduced control overhead, the cluster head adaptively controls the broadcasting period of hello message to the measured node mobility. Through computer simulations, it is verified that the proposed algorithm outperforms previous clustering algorithms in terms of control overhead, the rate of node mobility changes and the number of cluster head changes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.28-30
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• 2005

센서들은 제한된 자원으로 구동되므로 오류가 나기 쉽다. 특히 구조적 라우팅의 경우 클러스터 헤드의 오류시 많은 수의 센서가 네트워크에서 분리되어 네트워크 성능에 악영향을 미친다. 따라서 오류 처리에 관한 연구들이 이루어져 왔으나 기존의 연구들은 망을 최적으로 유지하기 위해 재구성시 전체 네트워크를 재구성 하며 고정된 주기를 사용하여 전체적인 망이 최적의 상태임에도 불구하고 재구성 되거나, 클러스터에 오류가 생겨도 재구성되기까지 기다려야 한다는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 재클러스터링을 통하여 네트워크를 최적으로 유지하며 클러스터들의 부하를 고려하여 망을 동적으로 재구성 하는 방법을 제안하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 네트워크 유지시간을 연장시켜 더 많은 양의 데이터가 수집됨을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1209-1212
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• 2003

애드 혹 네트웍(Ad Hoc Networks)은 유선 기반 망을 배제한 완전한 모바일 네트웍이다. 이동성이 큰 애드 혹 네트웍 노드간에는 경로 설정을 위해서 주기적으로 라우팅 패킷이 전송된다. 라우팅 방법은 소스 전송 요구에 따른 요구 기반 라우팅과 주기적으로 라우팅 테이블을 갱신하는 테이블 기반 라우팅으로 나누어진다. 또한, 이 두가지 방법을 혼합한 라우팅을 사용할 수 있는데, 기존의 연구에서 동등한 노드의 자원과 역할을 가정하기 때문에, 실제 네트웍에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이용한 라우팅 방법을 제안한다. 단순한 클러스터를 이용한 노드 관리는 클러스터 구성에 따른 관리 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 클러스터 구성 노드의 적정 수준을 유지하고, 전파 자원이 충분한 글러스터 선출 방법을 제안함으로써, 네트웍 전체의 관리 오버헤드를 줄일 수 있다. 시뮬레이션은 NS2 [12]를 이용하여, 시뮬레이션 시간동안 노드가 잔여 전력에 따라 클러스터 멤버의 수와 Hello Packet 의 주기를 변화 시킴으로써 노드의 생존성을 보장하고, 최적을 클러스터 구성할 수 있는 노드 수를 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.412-414
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• 2004

수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC 실 또는 교육 목적 PC 실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업. 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI 와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 일해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.1 s.111
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• pp.89-96
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• 2007

Various classification methods have been developed to reuse components. These classification methods enable the user to access the needed components quickly and easily. Conventional classification approaches include the following problems: a labor-intensive domain analysis effort to build a classification structure, the representation of the inter-component relationships, difficult to maintain as the domain evolves, and applied to a limited domain. In order to solve these problems, this paper describes a composite cluster analysis approach for component classification. The cluster analysis approach is a combination of a hierarchical cluster analysis method, which generates a stable clustering structure automatically, and a non-hierarchical cluster analysis concept, which classifies new components automatically. The clustering information generated from the proposed approach can support the domain analysis process.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1317-1320
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• 2003

Ad hoc network는 유선 백본없이 이동 노드들로 구성된 네트워크로서 이동 노드들의 움직임이 빈번히 발생하기 때문에 클러스터간 노드들의 재가입이 계속되므로 네트워크의 안정성을 유지하기 어렵다 그러므로 최대한 네트워크 토폴로지의 안정성을 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 ad hoc network를 구성하는 노드들을 1-level 클러스터로 형성하여 효율적인 라우팅 방법을 제안한다. 그리고 클러스터 리더의 변화를 최소화하기 위해 novel 방법을 사용하고 플러딩을 줄이기 위해 제한된 broadcast 메커니즘을 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.385-387
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• 2005

센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 크기가 작고, 배터리 용량도 제한되어 있기 때문에 오랜 시간 노드가 활동하기 위해서는 에너지 소모를 줄이는 것이 관건이다. 센서 노드들의 에너지 소비 감소를 위해서 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅을 통해 에너지를 소비를 줄이는 방법이 연구되었다. 그 중에서 클러스터링 기법은 센서 노드가 클러스터를 형성하고, 그 주체가 되는 클러스터 헤드와 통신함으로써 전체적인 센서 노드의 에너지 소비를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모를 분산한다. 이때 중요시 생각해야 될 것은 클러스터를 효율적으로 생성해야 한다는 것이다. 모든 센서 노드들에게 균등하게 에너지를 소비하여 전체적인 센서네트워크가 오랫동안 유지하는 것은 클러스터의 형태에 따라 에너지 소모가 변할 수 있기 때문이다. 이에 본 논문은 초기 랜덤하게 뿌려진 센서 노드를 가지고 초기에 클러스터를 효율적으로 형성하려 한다. 이는 초기 센서들의 데이터 정보를 가지고, 클러스터 헤드를 선정하고, 선정된 클러스터 헤드로 초기 클러스터를 형성하는 기법을 제안한다.