• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.147-150
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• 2004

인터넷 정보의 디지털화가 사회 각 분야에 빠르게 진행되고 있다. 인터넷 기술을 기반으로한 정보사회가 도래함에 따라 멀티미디어 정보를 생성 가공해 저장 분배하는 서비스가 광범위하게 생활화되고 있다. 방대한 데이터를 가공하고 저장하는데 있어 효율적이고 경제적으로 처리할 수 있는 혁신적인 정보서비스 솔루션이 필요한 시점이다. IP 기반 클러스터 스토리지는 방송, 통신, 컴퓨터, 가전 등을 포함한 다양한 미디어 및 디지털 데이터를 융합하는 디지털 컨버젼스 플랫폼 환경에서 양방향 디지털 이이템 거래를 최적화 시키는데 필요한 고성능/고가용성/고신뢰성을 갖는 스토리지 플랫폼이다. 본 논문은 IP 기반 클러스터 스토리지 관리를 위한 클러스터 스토리지 관리 소프트웨어 개발에 관한 연구이다. 클러스터 스토리지 관리 소프트웨어는 SNMP나 EWS와 달리 XML을 기반으로 효율적인 구성 관리 및 정보 표현 등 XML의 장점을 최대한으로 이용하여 설계하였으며 XML 및 XML-RPC를 통하여 분산된 스토리지 시스템의 효율적인 관리 방법 및 개발 방안에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.158-161
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• 2004

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Academic Society of Industrial Cluster
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• v.2 no.1
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• pp.1-13
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• 2008

Despite growing recognition of the significance of industrial clusters to regional economic success, there has been only limited attention paid to the effectiveness of cluster policies in old industrial regions. Many of these regions still retain functioning industrial clusters, or have clusters which are adopting new strategies as part of a process of regeneration. This paper argues that the effectiveness of cluster policies in old industrial regions depends upon the extent to which they recognise the evolutionary nature of industrial clusters. It reviews the literature on the transformation of old industrial regions in Europe, and examines how cluster policies have risen to prominence as a policy tool. These strands ate brought together in an exploration of cluster policies in old industrial regions. A brief case study is presented of the evolution of the steel industry supply chain in north east England. The conclusions focus upon the data requirements that form a starting point for informed policy intervention into presses of cluster evolution.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.99-102
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 클러스터들에 대한 평가척도를 제안한다. 제안된 척도는 퍼 지 클러스터들간의 중첩성(overlapping)과 분리성 (separation)을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도를 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교실험 함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 알아보았다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.649-658
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• 2003

We propose a hierarchical architecture of ART2 Network for performance improvement and fast pattern classification model using fitness selection. This hierarchical network creates coarse clusters as first ART2 network layer by unsupervised learning, then creates fine clusters of the each first layer as second network layer by supervised learning. First, it compares input pattern with each clusters of first layer and select candidate clusters by fitness measure. We design a optimized fitness function for pruning clusters by measuring relative distance ratio between a input pattern and clusters. This makes it possible to improve speed and accuracy. Next, it compares input pattern with each clusters connected with selected clusters and finds winner cluster. Finally it classifies the pattern by a label of the winner cluster. Results of our experiments show that the proposed method is more accurate and fast than other approaches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.421-423
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• 2006

본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 고려되어야 하는 것은 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성(Cooperative Caching), Hot Spot에 대한 처리 등이다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 확장성과 단순한 구조물 가지는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 캐시간 협동성이 없다는 단점을 가진다. 이의 개선된 구조로 해쉬를 이용하여 사용자의 요청을 처리하는(캐시간 협동성을 가지는) 구조를 생각해 볼 수 있으나 이 역시 Hot Spot을 처리할 수 없다는 단정을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성, Hot Spot을 처리할 수 있는 공유 스토리지 기반의 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 제안한다. 제안된 방법은 하나의 캐시 디렉토리를 공유하는 방법으로 기존구조의 장점과 캐시간 협동성 및 Hot Spot을 처리할 수 있다는 장점을 가진다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 Hot Spot 상황에서 제안된 방법이 높은 성능 향상을 가짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.15-16
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• 2010

최근 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 대용량의 데이터를 분산 저장하고 제공할 수 있는 클러스터 파일 시스템을 필요로 한다. 이러한 클러스터 파일 시스템은 높은 신뢰성과 고가용성을 보장하기 위해서 파일 복제 기법을 사용하고 있다. 가장 많이 쓰이고 있는 복제 기법은 전체-파일 복제 기법으로 높은 파일 가용성을 제공하지만 그만큼 스토리지 오버헤드가 크다는 단점이 있다. 또 다른 복제 기법으로는 LDPC 코드를 이용한 것으로 비교적 적은 스토리지 오버헤드를 가지면서 동시에 비슷한 수준의 파일 가용성을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 파일 시스템을 위한 LDPC 코드 복제 기법의 최적화 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.4A
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• pp.351-357
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• 2007

Numerous papers that study ad hoc networks have used a hierarchical network structure to enhance scalability. The hierarchical structure typically consists of a number of clusters, each of which has its own clusterhead that maintains information. Clusterheads often need to exchange information among themselves in order to maintain information, and for such cases, a mechanism is needed to efficiently deliver information from one clusterhead to another. Here, we proposed a new distributed algorithm in which every node independently makes the decision about whether or not it forwards a received message. We used a simulation to demonstrate that the algorithm developed for this study is a considerable improvement over the control overhead algorithm.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.11 no.3
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• pp.302-318
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• 2008

As socio-economic paradigms have been moving towards the knowledge-based capitalism from the industrial capitalism, it is obvious that research on industrial agglomeration and regional innovation has been explosively increased. However, there is a contradictory tendency that the terms and concepts, which are related to industrial agglomeration, have became less clear and more fuzzy. In this sense, this paper attempts to tackle and reconsider the concept, typology and theories of agglomeration and (or) cluster in economic geography. The main claims are as follows. Firstly, the terms and concepts related to industrial agglomeration and cluster need to be clear. It seems to be that cluster is received as an umbrella concept of agglomerations all-embracing the varieties of a geographical concentration of industry. However, the authors claim that the cluster concept should be part of the diverse types of industrial agglomeration. Secondly, the tendency of a less clear definition on agglomeration and cluster could make it difficult to identify the types of agglomeration being in the forms of diversity. Such a tendency would result in a misguided understanding and interpretation of a typology of agglomeration. Finally and most importantly, as perspectives or theories that are associated with industrial agglomeration and cluster show increasingly a propensity of convergence, it is problematic that related theories and perspectives lose their own identity and distinctiveness.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.157-167
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• 2001

본 논문은 고품질의 정보를 신속하게 제공할 수 있으면서 가격대 성능비가 우수한 병렬 정보 검색 시스템을 제시하고 있다. 본 검색 시스템은 문서 라이브러리를 여러 개의 클러스터로 세분화하고 검색 시 클러스터 단위로 프로세서에 할당함으로써 작업 단위를 적절한 규모로 하였을 뿐만 아니라, 문서의 점수 계산 시 프로세서 간 통신이 전혀 필요치 않게 하였다. 검색은 1차로 클러스터 레벨에서 관련 클러스터들을 찾는 것으로 시작하여 2차로 관련 클러스터 내에서 실제 문서를 찾는 방식으로 이루어진다. 이러한 계층적인 검색 구조로 인하여 1차 검색 후 여과가 가능하므로 전체적인 검색의 부하를 줄일 수 있다. 또한 문서의 클러스터가 가능한 한 유사한 문서군이 되도록 함으로써 불필요한 클러스터가 검색될 가능성을 최소화하여 성능을 높였다. 본 검색 시스템은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터 시스템에서 구현되었으며, 실험 결과 무작위적으로 클러스터링한 경우에 비해 유사 문서군으로 클러스터링한 접근 방법이 우수함을 확인하였다.