• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.920-926
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• 2007

Establishing a fixed path for the message delivery through a wireless network is impossible due to the mobility. Among the number of routing protocols that have been proposed for wireless ad-hoc networks, the AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) algorithm is suitable in the case of highly dynamic topology changes, along with ZigBee Routing(ZBR), with the exception of route maintenance. Accordingly, this paper introduces a routing scheme focusing on the energy efficiency and route discovery time for wireless alarm systems using IEEE 802.15.4-based ZigBee. Essentially, the proposed routing algorithm utilizes a cluster structure and applies ZBR within a cluster and DSR (Dynamic Source Routing) between clusters. The proposed algorithm does not require a routing table for the cluster heads, as the inter-cluster routing is performed using DSR. The performance of the proposed algorithm is evaluated and compared with ZBR using an NS2 simulator. The results confirm that the proposed Cluster-based AODV (CAODV) algorithm is more efficient than ZBR in terms of the route discovery time and energy consumption.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.155-161
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• 2014

본 논문에서는 비교적 밀도가 높게 전개되는 무선 센서네트워크에서 센서노드들의 에너지를 균형있게 소비할 수 있는 클러스터-기반 에너지 소비 균형을 위한 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 본 프로토콜은 계층적 구조를 가지는 클러스터-기반으로 구현된다. 클러스터는 위치적으로 가까운 거리에 있는 센서노드들로 형성되며, 해당 클러스터 멤버들 중에서 잔류 에너지가 가장 높은 노드가 헤드노드로 선정된다. 경로 선정에서, 이웃하는 클러스터와 통신의 범위가 중첩되게 하여 그 공통영역 내에 있는 하나의 노드를 중계노드로 선택하여, 통신에너지 소비의 균형을 고려하여 노드들의 수명을 연장할 수 있게 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.491-493
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• 2011

Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.41-47
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• 2012

MANET has vulnerable structure on security owing to structural characteristics as follows. MANET consisted of moving nodes is that every nodes have to perform function of router. Every node has to provide reliable routing service in cooperation each other. These properties are caused by expose to various attacks. But, it is difficult that position of environment intrusion detection system is established, information is collected, and particularly attack is detected because of moving of nodes in MANET environment. It is not easy that important profile is constructed also. In this paper, conformal predictor - support vector machine(CP-SVM) based intrusion detection technique was proposed in order to do more accurate and efficient intrusion detection. In this study, IDS-agents calculate p value from collected packet and transmit to cluster head, and then other all cluster head have same value and detect abnormal behavior using the value. Cluster form of hierarchical structure was used to reduce consumption of nodes also. Effectiveness of proposed method was confirmed through experiment.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.114-121
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• 2008

다중 경로 라우팅 방식은 유선 네트워크에서 주로 연구되었으며 유선 네트워크에서의 엔드 시스템들 사이의 전송률을 증가시키고 load balancing을 유지하는데 효율적이다. 하지만 이런 장점들은 무선 다중 흡 네트워크에서는 그대로 적용되지는 않는다. 그 이유는 무선 네트워크에서 여러 개의 다중 트래픽 경로가 서로 간섭을 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 무선 다중 홉 네트워크에서 동작하는 "클러스터 기반의 다중 경로 라우팅"이라고 하는 새로운 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 이 라우팅 방식에서는 홉 기반의 라우팅 방식을 확장하여 클러스터에서 클러스터로의 라우팅 방식을 사용한다. 클러스터 기반의 네트워크에서 각 클러스터들은 서로 독립적으로 통신을 진행할 수 있고 또 서로 다른 클러스터들과의 신호간섭을 피할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 클러스터의 특징을 이용하여 소스 노드와 목적지 노드 사이에 서로 간섭이 없는 다중경로 방식을 연구하였으며 또한 제안된 방식을 적용할 경우에 엔드 시스템들 사이에 전송률이 증가하는 것을 시뮬레이션을 통하여 알아보았다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.101-108
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• 2004

네트워크 시스템의 빠른 발전으로 인해 인터넷을 통한 대용량 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 대용량 데이터의 효율적인 저장 및 제공을 위해 기존 컴퓨팅 중심으저장 방식이 아닌 데이터 중심의 새로운 저장 시스템 패러다임이 요구되고 있다. 또한 저장장치 전용 네트워크인 SAN(Storage Area Network)과 NAS(network attached storage)의 보급으로 인해 클러스터 공유 파일 시스템의 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 SAN 기반의 네트워크-부착형 저장 장치들을 군집화하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 클러스터 공유 파일 시스템인 SANiqueTM의 설계방법 및 각 주요 구성요소들의 기능을 기술한다. 특히 효율적인 데이터 접근을 극대화하기 위한 전역 버퍼 관리기의 설계를 제안하며 그 프로토콜에 대하여 기술한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.203-210
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• 2000

본 논문에서는 패턴분류문제를 해결하기 위한 새로운 무감독학습 신경망 및 경쟁학습 알고리즘을 제한한다. 제아하는 신경망은 입력 데이터의 군집을 분류하기 위한 거리측도로서 군집들 상호간의 상대유사도(relative similarity)를 기반으로 하고 있다. 이러한 까닭에 제안하는 신경망과 알고리즘을 상대유사 신경망 (relative similarity network; RSN)및 학습 알고리즘이라 이름한다. 상대유사도를 정의하고 가중벡터 학습 규칙을 구성함으로써, RSN의 구조를 설계하고 학습알고리즘을 구현하기 의한 의사코드를 기술한다. 일반적인 패턴분류에 RSN을 적용한 결과, 초기 학습률이 없음에도 불구하고 기존이 경쟁학습 신경망인 WTAdlsk SOM고 동등한 성능을 나타내었다. 반면 기존 경쟁학습 신경망의 분류성능이 저하되었던 군집이 경걔가 불분명한 패턴, 그리고 군집이 밀집도와 군집의 크기가 다른 패턴들에 대한 실험에서는 기존의 경쟁학습망보다 효과적인 분류결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.221-233
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• 2008

일반적으로 병렬처리가 필요한 경우 병렬처리 전용으로 제조된 시스템을 사용하지만, 가까운 주위에서 쉽게 얻을 수 있는 PC들을 클러스터로 구축하여 병렬처리에 활용할 수도 있다. PC들을 클러스터로 구축하기 위한 가장 쉬운 방법은 PC들을 스위치 허브 중심의 스타 네트워크로 연결하는 방법이지만, 이 논문에서는 병렬처리 연구 및 활용에 더 적합하도록 8개의 PC들이 직접 연결된 클러스터 구축을 위한 TCP/IP 기반 하이퍼큐브 네트워크의 효율적인 구현 방안을 모색하고, 그 기능 및 효율성을 ping, netperf, MPICH 등의 도구를 이용하여 검증하였다. 구현 방안으로 링크 위주의 IP 설정 방법과 노드 위주의IP 설정 방법을 제안하고 두 방법을 비교 분석하였는데, 그 결과 두 방법간에 시간적 성능 차이는 없지만 라우팅 테이블의 단순화 측면에서 노드 위주의 IP설정 방법이 우수함을 볼 수 있었다. 기능적 측면을 검증하기 위하여 응용프로그램의 병렬처리 결과를 스타 네트워크 기반클러스터에서의 결과와 비교하였는데, 두 방법 모두 완벽한 병렬처리 환경을 지원하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-579
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• 2011

무선센서네트워크는 여러 분야에 사용되고 있으며 그 특성상 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되어야 한다. 무선 센서들은 한 번 설치되면 다시 교환할 수 없으며 제한된 배터리를 활용하여 운영된다. 따라서 네트워크 수명을 늘리기 위해서는 이러한 센서들의 효율적 활용이 필수적이다. BCDCP 에서는 CH(클러스터 헤드)가 BS(베이스스테이션)에 모든 데이터를 전송한다. BCDCP는 적은 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 큰 규모에서는 무선 통신을 위한 에너지 소모가 많아 적절하지가 았다. TBRP 는 큰 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 다중 홉 전송에 따는 에너지 고갈 현상이 빨리 발생한다. 본 논문에서는 균형화된 에너지 소모를 통해 네트워크 수명을 늘리기 위한 기법인 CETRP 를 제안하였다. CETRP 는 클러스터 헤드를 트리구조로 선정하여 에너지 효율을 극대화하였으며 다른 기법과 성능을 비교하였다.

• ETRI Journal
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• 제13권2호
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• pp.34-41
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• 1991

In this paper, a new distributed parallel algorithm for pattern classification based upon Self-Organizing Neural Network(SONN)[10-12] is developed. This system works without any information about the number of clusters or cluster centers. The SONN model showed good performance for finding classification information, cluster centers, the number of salient clusters and membership information. It took a considerable amount of time in the sequential version if the input data set size is very large. Therefore, design of parallel algorithm is desirous. A new distributed parallel algorithm is developed and experimental results are presented.