• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.305-306
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• 2010

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2144-2145
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• 2006

무선 센서네트워크는 환경 모니터링과 같은 다양한 어플리케이션을 갖고 있는 향상된 기술이다. 이를 구성하는 각각의 노드들은 특정지역에 분산되어 네트워크를 구성해서 해당 지역의 이벤트나 정보를 주기적으로 사용자에게 전달한다. 이때 토폴로지 제어는 네트워크의 수명과 통신에 중요한 영향을 미치는 요인이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 분산형 토폴로지 제어기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 네트워크를 클러스터 기반의 계층적인 구조로 구성한 후, 각각의 클러스터 내에서 최소 신장트리 (Minimum Spanning Tree)를 이용하여 토폴로지 제어를 수행한다. 이를 통해 무선센서 네트워크는 에너지 효율적이며 분산된 토폴로지 제어를 수행할 수 있고, 결과적으로 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.354-359
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• 2010

센서 네트워크는 광범위한 영역에서 다양한 환경정보를 수집 가능하다. 센서 네트워크 환경에서 발생하는 다양한 이벤트 유형 중에 군집 이벤트는 객체의 군집, 물질의 확산 등과 같은 다양한 형태로 발생한다. 센서의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트에 대한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들 중 이벤트를 감지한 모든 노드들의 정보를 이용하지 않고, 이벤트의 경계 정보만을 추출하여 기지국으로 전송함으로써 군집 이벤트를 탐지하는 기법이 제안되었다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높을 경우 경계에 위치한 노드들 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지를 위해 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 생성 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.231-235
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• 2010

IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 표적 추적, 재난 관리 등의 실시간 시스템 구축을 위한 기술로써 그 수요가 증가하고 있다. 전체 네트워크의 수명을 최대화하기 위해서 네트워크 토폴로지, 각 노드의 Beacon Interval(BI)과 Superframe Duration(SD), 그리고 송신 출력을 고려해야한다. 본 논문에서는 클러스터 트리 기반의 IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크에서 실시간성 데이터의 종단간 데드라인을 결정적으로 보장하고 각 노드의 전력 소모량을 줄여 전체 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 고려해야할 파라미터를 소개하고 이에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.647-650
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• 2006

무선 센서 네트워크에서는 다른 네트워크보다 전력 공급이 큰 제약으로 작용하고 있는데, 본 논문에서는 클러스터를 기반으로 하는 프로토콜에서 클러스터를 구성하는 센서 노드의 밀도에 따라서 클러스터 헤더에게 데이터를 전송하는 노드 수를 조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 개념은 노드 밀도가 큰 클러스터에서는 클러스터 멤버 노드들의 라운드 당 데이터 전송 회 수를 줄임으로써 전송 에너지 소모를 줄일 수 있으며 네트워크 전체의 라이프 타임을 증가 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.244-248
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• 2007

센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반 라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리의 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 에너지 효율적인 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.349-357
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• 2005

In this paper, a new clustering algorithm using the Guaranteed Minimum Coverage (GMC) is proposed. In the new protocol, an appropriate distribution of clusterheads is accomplished by guaranteeing a stochastic coverage at each clusterhead(CH)s. Using this protocol, the communication cost from clusterheads to their member nodes and the load variance in each clusterheads are reduced. Therefore, the network lifetime can be extended and the fair energy consumption for all CHs can be achieved

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1030-1032
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• 2012

클러스터 기반 라우팅 방법에서 클러스터 헤드에 고장이 발생하면, 전달되지 못하는 센서 데이터가 존재한다. 이를 해결하기 위해 각 클러스터마다 백업 클러스터 헤드를 지정함으로써 원래의 클러스터 헤드에 고장이 발생했을 때 백업 클러스터 헤드가 그 역할을 대신하도록 하는 방법이 연구되고 있다. 백업 클러스터 헤드를 이용한 방법에서는 어떤 노드를 백업 클러스터 헤드로 선출하느냐에 따라 무선센서네트워크의 성능이 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 무선센서네트워크의 에너지 효율성을 높이기 위해 퍼지를 이용하여 각 클러스터의 백업 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.535-536
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• 2009

무선센서네트워크에서 사용되는 많은 응용 프로그램들은 센서노드들의 위치 정보를 필요로 한다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. Geographic routing 등 기존의 많은 기법들이 센서노드에 위치를 알 수 있는 부가장치가 장착되어 있다는 것을 가정하여 추가적인 비용이 발생하지만 이는 저가의 센서노드들에 적합하지 않거나, 센서노드들간의 연결 정보만을 이용하기 때문에 위치 측정의 정확도가 떨어지는 등의 문제점이 있다. 본 논문은 GPS같은 부가장치를 사용하지 않고 위치를 측정하는 Range-free 방식 중 높은 정확도를 보이는 MDS와 비교하여 더욱 높은 정확도를 보이는 클러스터 기반 MDS 기법을 제안한다. 이 기법은 MDS가 홀이 존재하는 토폴로지에는 정확도가 떨어지는 점에 착안하여 연구된 내용으로 실제 센서네트워크 토폴로지에는 홀이 많이 존재하므로 이러한 환경에서 더욱 높은 정확도를 보이고 있다.

• International conference on construction engineering and project management
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• 2015.10a
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• pp.294-298
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• 2015

In the United States, the completion of Construction Work Zone (CWZ) impact assessments for all federally-funded highway infrastructure improvement projects is mandated, yet it is regarded as a daunting task for state transportation agencies, due to a lack of standardized analytical methods for developing sounder Transportation Management Plans (TMPs). To circumvent these issues, this study aims to create a spatiotemporal modeling framework, dubbed "SWAT" (Spatiotemporal Work zone Assessment for TMPs). This study drew a total of 43,795 traffic sensor reading data collected from heavily trafficked highways in U.S. metropolitan areas. A multilevel-cluster-driven analysis characterized traffic patterns, while being verified using a measurement system analysis. An artificial neural networks model was created to predict potential 24/7 traffic demand automatically, and its predictive power was statistically validated. It is proposed that the predicted traffic patterns will be then incorporated into a what-if scenario analysis that evaluates the impact of numerous alternative construction plans. This study will yield a breakthrough in automating CWZ impact assessments with the first view of a systematic estimation method.