본 논문에서는 위치 측위의 정확도를 높일 수 있는 방안으로 KNN(K-Nearest Neighbor)과 Local Map Classification 및 Bayes Filter를 융합한 기법을 제안한다. 먼저 이 기법은 Local Map Classification이 실제 지도를 여러 개의 Cluster로 나누고, 다음으로 KNN으로 Cluster들을 분류한다. 그리고 Bayes Filter가 획득한 각 Cluster의 확률을 통하여 Posterior Probability을 계산한다. 이 Posterior Probability으로 로봇이 위치한 Cluster를 검색한다. 성능 평가를 위하여 KNN과 Local Map Classification 및 Bayes Filter을 적용하여서 얻은 위치 측위의 결과를 분석하였다. 분석 결과로 RSSI 신호가 변하더라도 위치 정보는 한 Cluster에 고정되면서 위치 측위의 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였다.
하둡 분산 파일시스템(HDFS)는 빅데이터의 병렬 분산 처리를 위해 다수의 노드에 데이터를 중복 저장하는 파일시스템이다. HDFS의 분산 노드 클러스터는 수천 개 이상의 규모 확장성을 갖추고 있으나 빅데이터 처리를 위한 전용 하드웨어를 가정하고 있으며, 기존의 기업 및 병원에서 사용하고 있는 다양한 유휴 전산 자원을 고려하지는 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 기관 내 존재하는 다양한 유휴 전산 자원을 필요에 따라 동적으로 HDFS에 추가함으로써 빅데이터 저장 및 분석 성능을 향상시킬 수 있는 동적 클러스터 관리 기법을 제시한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.53-64
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2019
The purpose of this study is to find out the fast delivery route that several drones return a truck again after departing from it for delivery locations at each cluster while the truck goes through the cluster composed of several delivery locations. The main issue is to reduce the total delivery time composed of the delivery time by relatively slow trucks via clusters and the sum of maximum delivery times by relatively fast drones in each cluster. To solve this problem, we use a three-step heuristic approach. First, we cluster the nearby delivery locations with minimal number of clusters satisfying a constraint of drone flight distance to set delivery paths for drones in each cluster. Second, we set an optimal delivery route for a truck through centers of the clusters using the TSP model. Finally, we find out the moved centers of clusters while maintaining the delivery paths for the truck and drones and satisfying the constraint of drone flight. distance in the two-dimensional region to reduce the total delivery time. In order to analyze the effect of this study model according to the change of the number of delivery locations, we developed a R-based simulation prototype and compared the relative efficiency, and performed paired t-test between TSP model and the cluster-based models. This study showed its excellence through this experimentation.
무선센서 네트워크에서 센서 노드간의 통신 연결 실패는 계속된 연결 시도를 유발하여 많은 전력 손실이 발생한다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 노드와 통신되는 센서 노드 사이의 적정 거리를 제한하여, 2차원 평면상에 적정 크기의 클러스터 그룹이 형성되도록 하였다. 클러스터 크기의 균일화를 위해 최단 거리에 존재하는 센서 노드들이 서로 통신하여 멤버 노드를 구성하고 근접한 노드를 모아서 클러스터가 형성되도록 하였다. 제안한 클러스터 균일화 알고리즘을 기반으로 클러스터링을 위한 최단 거리 기반의 클러스터링 방식에 대한 클러스터 균일화 개선율을 시뮬레이션 결과로 나타내었다. 제안한 방식은 네트워크의 클러스터 균일성을 약 30% 향상시킬 수 있다.
모바일 애드혹 네트워크에서 노드들은 한정된 에너지 자원을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 라우팅 기법을 통해 통신 에너지를 절약하는 것이 가장 중요하다. 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 클러스터 헤드가 통신의 대부분에 참여하게 된다. 따라서 클러스터 헤드의 수명이 줄어들고 효율적인 경로를 가지지 못하게 된다. 본 논문에서 제안하는 새로운 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 클러스터 헤드가 멤버 노드들에게 경로를 알려주는 제어 패킷을 전송한다. 따라서 클러스터 헤드의 통신 참여가 줄어들고, 멤버 노드들은 반드시 클러스터 헤드를 거쳐 통신하는 과정을 생략하게 되므로 클러스터 헤드의 수명이 연장되고 효율적인 경로를 가지게 된다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 기존 클러스터 기반 라우팅 프로토콜과 비교하여 클러스터의 수명, 라우팅의 효율성, 경로의 안정성이 향상 되었다.
이 논문은 우리나라 산업 클러스터 형성여건을 파악하고 정책적 함의를 도출하는데 목적이 있다. 이를 위하여 지역혁신사업 추진 주체들을 대상으로 지역의 클러스터 형성수준을 조사한 설문조사 결과를 활용하였다. 그 결과 수도권과 비수도권, 대도시와 중소도시 간에는 클러스터 형성여건과 발전단계가 상이하다. 집적 등 기반조성기 요인들은 양호하나 형성기 요인들인 전략산업별 연구자, 벤처기업과 대기업 관계, 경영, 금융 및 마케팅 등 기업지원기관 및 분리신설기업 등은 취약한 것으로 나타났다. 따라서 발전된 지역과 저 발전된 지역을 구분하고 지역의 여건과 발전단계에 맞는 다양한 사업을 개발하여 추진할 필요가 있다. 수도권과 지방간의 균형발전이 중요한 현 시점에서 지역혁신사업의 입지는 형평성 보다는 효율성, 분산 보다는 집적, 백화점식 보다는 지역의 특화를 고려하여 선정 추진하는 것이 필요하다. 발전된 지역은 지역내 균형발전 방향, 저 발전된 지역은 지역내 선택과 집중 방향으로 추진할 필요가 있다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 수명은 배터리에 의해 제한되므로 에너지는 가장 중요한 고려사항이다. 클러스터링은 네트워크의 에너지 소비를 효율적으로 관리하는데 사용되는 방법 중 하나이며, LEACH는 대표적인 클러스터링 알고리즘이다. LEACH는 센서 노드들의 에너지 소비를 공평하게 분산시키기 위해 에너지 소모적 기능을 하는 클러스터 헤드를 매 라운드마다 무작위로 순환시키는 방법을 사용하고 있다. 클러스터 헤드의 무작위 선정은 매 라운드 최적의 클러스터 헤드 수를 보장해주지 못한다. 그리고 밀도가 높은 클러스터에 위치한 클러스터 헤드는 과부하 상태가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 수를 보장하기 위한 토큰 기반의 클러스터 헤드 선정 알고리즘과 균등한 밀도의 클러스터 형성을 위한 클러스터 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 LEACH 보다 네트워크 수명이 9.3%정도 연장됨을 보여주었다.
The aims of this study are to evaluate the quality of hospital food services and the evaluate the quality in selected hospitals trough the use of the questionnaires. A survey of 30 hospital food and nutrition service department was undertaken and detailed information was collected from each, including, surveys of 1, 016 patient. Statistical data analysis was completed using the SAS/win 6.11 package for descriptive analysis, t-test X$^2$-test ANOVA principal component analysis , and cluster analysis and cluster analysis. In the case of patient satisfaction with hospital food and food services, overall satisfaction scores of male and female were 3.54 and 3.45 showing higher levels than the average score(3.00) The aspect of the food and food service which received the lowest ratings by patients was 'meal rounding while dining'. After conduction of factor analysis of variables affecting the patients meal satisfaction 3 groups including the 'menu satisfaction factor', 'service satisfaction factor ' and 'nutrition management satisfaction factor ' were selected. 3 clusters were categorized by the 'service cluster' 'nutrition management cluster', 'men cluster', and 'menu nutrition service cluster' after conducting a cluster analysis with influencing variables affecting patients meal satisfaction. The overview results of patient satisfaction by cluster were : in the case of the service group, such factors as taste, portion size, dealing with complaints while dining meal rounding while dining should be managed with caution In case of the nutrition management group, such factors as taste, portion size, temperature of the food intake, and dependence on hospital food should be managed with care, In the case of the menu groups, such factors as punctuality of meal times, contaminated substances in meals and serving mistakes, cleanliness of dishes, kindness of the server meal rounding while dining should by particularly managed with importance.
기존의 ad hoc 네트워크 라우팅 프로토콜들은 노드의 동적인 특성으로 인하여 확장성에 제약을 받는다. 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 노드들을 클러스터로 분할하고 그들간에 계층적인 라우팅을 수행한다. 이러한 계층적인 특징은 ad hoc 네트워크 라우팅 프로토콜의 확장성을 보장한다. 그러나 기존의 k-hop클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 헤더의 제어 부하 등과 같은 문제점온 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 ad hoc 네트워크에 대해 위임 기능을 이용한 새로운 k-hop(k>3) 클러스터 기반 라우팅 구조를 제안한다. 이 구조는 멤버들을 효율적으로 관리하기 위해 트리 토폴로지를 사용한다. 헤더는 모든 멤버들에 대한 라우팅 테이블을 관리하지 않고, 멤버들 중에서 자신과 이웃하는 노드들에 대한 라우팅 테이블과 나머지 노드들에 대한 멤버 리스트만을 관리하고, 더 낮은 레벨에 있는 노드들은 중간 노드가 관리한다. 제안된 메커니즘은 클러스터 헤더의 제어 부하를 다소 줄일 수 있다.
We present a new catalog of galaxies in the wider region of the Virgo cluster, based on the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release 7. The Extended Virgo Cluster Catalog (EVCC) covers an area of 725 deg2 or 60.1 Mpc2. It is 5.2 times larger than the footprint of the classical Virgo Cluster Catalog (VCC) and reaches out to 3.5 times the virial radius of the Virgo cluster. We selected 1324 spectroscopically targeted galaxies with radial velocities less than 3000 km s-1. In addition, 265 galaxies that have been missed in the SDSS spectroscopic survey but have available redshifts in the NASA Extragalactic Database are also included. Our selection process secured a total of 1589 galaxies of which 676 galaxies are not included in the VCC. The certain and possible cluster members are defined by means of redshift comparison with a cluster infall model. We employed two independent and complementary galaxy classification schemes: the traditional morphological classification based on the visual inspection of optical images and a characterization of galaxies from their spectroscopic features. SDSS u, g, r, i, and z passband photometry of all EVCC galaxies was performed using Source Extractor. We compare the EVCC galaxies with the VCC in terms of morphology, spatial distribution, and luminosity function. The EVCC defines a comprehensive galaxy sample covering a wider range in galaxy density that is significantly different from the inner region of the Virgo cluster. It will be the foundation for forthcoming galaxy evolution studies in the extended Virgo cluster region, complementing ongoing and planned Virgo cluster surveys at various wavelengths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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