International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.46-55
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2020
Ad Hoc network is a special wireless network, mainly because the nodes are no control center, the topology is flexible, and the networking could be established quickly, which results the transmission stability is lower than other types of networks. In order to guarantee the transmission of data packets in the network effectively, an improved Queue Ad Hoc On-demand Distance Vector Routing protocol (Q-AODV) for node detection by using blockchain technology is proposed. In the route search process. Firstly, according to the node's daily communication record the cluster is formed by the source node using the smart contract and gradually extends to the path detection. Then the best optional path nodes are chained in the form of Merkle tree. Finally, the best path is chosen on the blockchain. Simulation experiments show that the stability of Q-AODV protocol is higher than the AODV protocol or the Dynamic Source Routing (DSR) protocol.
There are many data mining techniques such as association rule, decision tree, neural network analysis, clustering, genetic algorithm, bayesian network, memory-based reasoning, etc. We analyze 2003 Gyeongnam social indicator survey data using k-means clustering technique for environmental information. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering of several clustering techniques. The k-means clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply k-means clustering outputs to environmental preservation and environmental improvement.
Main purpose of this article is to classify reservoirs corresponding to their physical characteristics, for example, dam height, dam width, age, repair-works history. First of all, data set of 13,976 reservoirs was analyzed using k means and self organized maps. As a result of these analysis, lots of reservoirs have been classified into four clusters. Factors and their critical values to classify the reservoirs into four groups have been founded by generating a decision tree. The path rules to each group seem reasonable since their survivor function showed unique pattern.
클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.
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.
인터넷과 컴퓨터를 이용한 학생들의 과제물을 평가하는데 있어 표절의 용이성으로 인해 정확히 판별하는 것은 매우 어렵고 번거로운 일이다. 특히 동일한 주제에 대해서 작성되는 경우가 많으므로 독자적으로 작성된 문서와 표절되어진 문서를 판별하기가 쉽지 않다. 이것은 클러스터링 하고자 하는 문서들에서 주요 단어들 즉, 색인어들의 출현 빈도를 추출한 뒤 이를 이용하여 가장 적합한 Clustering을 찾는 기존의 정보 검색 방법들과는 전혀 다른 문제이다. 본 논문에서는 과제물의 평가에 지침을 제공할 수 있도록 유사 어절 트리를 이용한 표절 유사도에 따른 Cluster들을 생성하는 방법에 대해 제안한다.
Data mining technique is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. It has been widely used in many applications, such that pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on off-line or on-line and so on. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2001 using twostep clustering technique for environment information. The twostep clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply these twostep clustering outputs to environmental preservation and improvement.
본 논문에서는 공간데이터의 병렬성을 고려한 클러스트 시스템을 제안하였다. 클러스트 시스템의 큰 단점인 다단계 프로토콜 스택에서 오는 메시지 전송 부하를 줄인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 기반으로 클러스트 시스템을 구성하고 저장 서버들간에는 공간데이터의 지역성에 기반하여 데이터를 배치하며 저장 서버들 내에서는 공간 데이터의 병렬성을 고려하여 EPR(Enhanced Parallel R-tree)로 데이터를 배치하였다. 위의 클러스트 시스템을 기반으로 적절한 전송 데이터 크기와 전송 횟수를 구하기 위한 실험을 실시하였다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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