본 논문에서는 클러스터 기반의 영상 검색 기법을 제시한다. 이 기법은 클러스터링 기법인 RAGMD를 이용하여 유사한 영상들을 클러스터로 분류한 후, 관련 클러스터로부터 영상을 검색하는 방법이다. 영상 검색시에 먼저, 전체 영상 데이터베이스를 차례대로 일일이 검색하는 것이 아니라, 질의 영상과 유사한 클러스터인 유사 영상 소집단에서 검색한다. 그러므로 이 방법은 직접 검색(Exhaustive Retrieval)과 거의 같은 검색 정밀도(Precision)를 유지하면서 검색 시간을 단축할 수 있다. 약 2,400개의 실제 영상들로 구성된 영상 데이터베이스를 사용한 실험에서, 제안된 검색 방법이 직접 검색과 거의 같은 정밀도를 유지하면서 약 18배의 빠른 검색 시간을 보였으며, 질의 영상과 같은 클래스에 속한 유사한 영상들을 더 많이 검색하는 것으로 나타났다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 방식의 네트워크 수명은 클러스터 헤드 결정 방법에 의해서 영향을 받는다. 대표적인 클러스터링 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)의 경우 주기적으로 클러스터 헤드를 선택함으로써 클러스터 재구축으로 인한 에너지 소모가 큰 단점이 있다. 한편 ACAWT(Adaptive Clustering Algorithm via Waiting Timer)는 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 하나의 특정 임계치에 도달하면 클러스터를 재구축하는 비주기적인 클러스터 재구축 방식을 사용한다. 본 논문에서는 클러스터를 주기적으로 재구축하지 않고 노드의 잔여 에너지 수준(level)을 여러 단계로 설정한 후 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 한 단계 낮아지면 클러스터를 재구축하는 방법을 제안한다. 또한 클러스터 헤드 선정 시 이웃 노드 수와 잔여 에너지 수준을 고려함으로써 클러스터 헤드의 분포를 균일하게 유지시켜 네트워크 수명을 연장시킨다. 본 제안 방식의 성능을 평가하기 위해서 Qualnet 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, ACAWT와 성능을 비교한 결과 제안 방식이 네트워크 수명 측면에서 우월함을 확인하였다.
DSDV의 확장성을 개선하기 위해 제안된 클러스터 기반의 c-DSDV 라우팅 프로토콜은 모든 클러스트헤드들이 클러스터헤드들만을 잠재적 목적지로 하는 라우팅 테이블을 관리하고, 이를 최신으로 유지하기 위해서 각 클러스터헤드는 갱신 요청 메시지를 주기적으로 혹은 토폴로지 변경 시에 이웃 클러스터헤드들에게 플러딩한다. 따라서, 하나의 갱신 메시지에 의한 토폴로지 수렴범위가 9배 이상 확장되어 라우팅 정확도가 크게 개선되었다. 하지만, 전송되는 패킷들이 경로 상의 모든 클러스터헤드를 경유함으로서 클러스터헤드의 혼잡이 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 패킷 전송 중에 클러스터헤드를 우회할 수 있는 지를 판단할 수 있는 적응적 라우팅 방법을 제안한다. 그 결과, 전송 경로가 단축됨은 물론, 클러스터헤드의 혼잡 감소에 의한 큐의 단축으로 인하여 종단간 지연시간이 크게 개선되었다. 시뮬레이션을 통해서 약 40% 이상 지연 시간이 개선됨을 보였다.
본 논문에서는 모폴로지에 의한 중요 클러스터 추출과 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 MRWD방법에서의 클러스터 전송시의 부가정보의 비중이 전체 데이터 비트에서 큰 것을 고려하여 모폴로지를 적용하여 중요클러스터를 추출하여 코딩의 효율을 개선하였고 MRWD 양자화기에서 생기는 불필요한 비교연산수를 줄이기 위해 적응 양자화기를 제안하여 양자화 시 발생하는 불필요한 비교연산을 줄일 수 있었다. 본 논문은 양질의 PSNR을 유지하면서 정보량을 줄일 수 있었다.
Ad Hoc 네트워크는 잦은 망 구성의 변화, 라우터의 수, 제한된 사용 자원 등 기존 유선 네트워크와는 다른 특성들을 가지게 된다. 따라서 기존의 유선 네트워크에서 사용하던 라우팅 프로토콜들을 Ad Hoc 네트워크에 그대로 적용시킨다면 많은 문제점들이 발생하게 된다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 프로토콜은 Ad Hoc 네트워크의 특성을 고려하여, 네트워크 내의이동 호스트를 멀티 홉을 갖는 클러스터로 묶고, 클러스터 헤드로 하여금 자신의 멤버 호스트들과 이웃 클러스터들의 헤드 정보를 유지하게 하여, 경로 설정에 대한 요구가 있을 때에 적은 지연 시간과 적은 패킷으로 목적지까지의 최단 경로를 설정할 수 있도록 한다. 또한 경로 설정과 데이터 전송 모두가 클러스터 헤드를 이용한다. 이러한 경우 모든 데이터와 경로 설정 시 발생하는 패킷들이 클러스터 헤드로 집중되어 네트워크 부하가 발생하게 되는데 본 제안에서는 네트워크의 부하를 줄이기 위하여 후보 클러스터 헤드를 이용하는 방법을 제시한다.
네트워크 클러스터링은 한정된 자원을 가진 노드들을 하나의 클러스터로 묶어 개별 노드의 에너지 사용을 줄이고 네트워크 전체의 수명을 연장하는 방법이다. 이와 같은 방법은 클러스터 헤더에 대한 오버헤드, 클러스터 헤더 선언에 대한 광고와 같은 부가적인 에너지 소모를 발생시키지만, 클러스터 헤더에 의해 설정된 경로를 이용함으로써 개별 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 라우팅 경로를 설정할 때 필요한 라우팅 메시지를 줄이면서 클러스터를 형성하고, 클러스터 내의 모든 노드들이 감지작업을 보고할 때 클러스터 헤더를 이용하여 보고함으로써, 네트워크 전체의 수명을 연장하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 단계에서 개별 노드는 이웃 노드들의 연결 정보를 비트랩으로 표현하여 동일 클러스터를 형성할 수 있도록 하고, 이 비트맵 정보를 이웃 노드에게 단 한번의 전송으로 전체 네트워크의 연결 정보를 유지함으로써 라우팅 경로를 확보하도록 한다. 브로드캐스트 이후에는 이웃 비트맵을 수신하여 비트맵을 갱신함으로써 라우팅 정보를 풍부하게 한다. 센싱 작업을 요청하는 쿼리의 싱크 노드 정보를 수정하여 동적인 크기의 클러스터를 가지도록 설계하여, 네트워크 규모에 따라 클러스터 수를 조절할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면 클러스터 형성에 필요한 라우팅 경로 설정 메시지와 개별 노드가 보고하는 라우팅 경로를 쉽게 찾을 수 있게 되어, 개별 노드뿐만 아니라 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있게 된다.
본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.
유전자 알고리즘을 적용하는 문제의 경우 일반적으로 집단의 크기를 가능한 한 크게 유지시킴으로써 최적의 해가 찾아지도록 한다. 그러나 개체 평가 비용이 상대적으로 큰 몇몇 특정한 문제의 경우 집단의 크기가 커지면 심각한 문제가 되기도 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용한 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 집단을 몇 개의 클러스터로 나누고 각각의 대표 개체를 평가한 후 나머지 개체들의 적합도 값은 간접적인 계산에 의해 얻어내는 방법으로, 적은 수의 평가만으로도 상대적으로 큰 집단을 유지시키는 효과를 얻을 수 있다. 일반적인 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘이 효율적이었음을 알 수 있었다.
지난 10년간 인터넷은 정보화 시대의 새로운 패러다임으로 사회 전반을 변화시켜 왔다. 네트워크 요청이 크게 증가하고 대량의 정보처리가 요구되면서 이 기간 동안 고성능 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 낮은 가격과 높은 가용성을 유지하면서 고성능 컴퓨팅 환경을 제공하려는 노력은 클러스터링 기술을 발전시켰지만, 기존 클러스터 시스템들은 운영체제 및 하드웨어에 종속적이기 때문에 높은 확장성을 제공하지 못하였다. 또한 여러 대의 시스템이 연결되는 클러스터 시스템은 각각의 운영체제를 가지고 있지만, 시스템 전체 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 하나의 시스템 이미지를 가지고 작업을 처리해주는 단일시스템이미지(SSI) 제공이 필요하다. 기존의 SSI 제공 기술을 JVM(Java Virtual Machine) 계층을 기준으로 살펴보면, JVM 상위계층에서 구현된 SSI는 불완전하고, JVM 하위계층에서 구현된 SSI는 Java 자체의 성능 향상 기능을 활용하지 못하는 단점을 가진다. 이러한 단점들을 해결한 JVM 계층에서의 SSI가 구현되고 현재 연구가 진행중이지만, 이 역시 동기종 클러스터 시스템에 국한되어 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템의 SSI 구현 방법들을 각 구현 계층별로 비교하여 살펴보고, JVM을 기반으로 SSI를 제공함으로써 이기종 클러스터 시스템에까지 SSI를 확장, 제공하는 방안을 모색하고자 한다.
모바일 기기 및 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 그러나 이와 같이 사용자의 정확한 위치정보를 가지고 LBS 서버에 서비스를 요청하는 것은 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 연속적인 위치기반 서비스를 지원하는 분산 그리드 기반 Cloaking 영역 설정 기법을 설계한다. 설계하는 기법은 분산 환경에서 연속적인 서비스를 지원하기 위해 Cloaking 영역 설정 시 필요한 정보를 분산 유지하고, 이동 확률 매트릭스 생성 및 확률 계산을 분산적으로 수행한다. 마지막으로는 모바일 사용자 사이에 발생하는 통신비용을 감소시키기 위해, 대표 노드는 해당 클러스터에서 떠난 사용자에 대한 정보를 유지하고 클러스터 내 부분 확률값의 합산시 병합노드를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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