• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1284-1286
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• 2003

There is a growing demand on remotely sensed and GIS data services in modern society. However, conventional WEB applications based on client/server pattern can not meet the criteria in the future . Grid computing provides a promising resolution for establishing spatial information system toward future applications. Here, a new architecture of the distributed environment for remotely sensed data processing based on the middleware technology was proposed. In addition, in order to utilize the new environment, a problem had to be algorithmically expressed as comprising a set of concurrently executing sub-problems or tasks. Experiment of the algorithm was implemented, and the results show that the new environmental can achieve high speedups for applications compared with conventional implementation.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2370-2375
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• 2014

무선 센서 네트워크는 넓은 지역을 위한 분산 센싱 시스템을 구현하는 데에 큰 잠재성을 가지고 있다. 각 센서의 배터리 교환이 대체로 어렵다고 생각되기 때문에, 무선 센서 네트워크의 수명 향상은 매우 중요한 연구 주제이다. 클러스터링 방식은 각 각의 센서 노드가 패킷을 원거리의 싱크 노드에게 보낼 필요 없이, 가까운 거리의 클러스터 헤드에게 보내면 되므로 에너지 효율적이다. 이 논문에서 우리는 잔여수명을 기반으로 클러스터 헤드를 선정하는 무선 센서네트워크를 위한 클러스터링 통신 프로토콜을 제안한다. 우리가 제안한 알고리즘을 평가하기 위해, 대표적인 무선 센서네트워크 클러스터링 알고리즘 중의 하나인 LEACH와 그 성능을 비교한다. 실험 결과는 우리의 알고리즘이 LEACH보다 트래픽 양 측면에서 20% ~ 30%, 그리고 확장성 특면에서 30% ~ 40% 만큼 노드들의 평균 수명을 향상 시킨다는 것을 보여 준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1246-1257
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• 2004

유전자 알고리즘은 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 실제 문제에서 개체의 적합도를 평가하는 것이 어려운 경우가 많기 때문에 큰 집단의 모든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 클러스터링에 의해 대표 개체만을 평가함으로써 효율을 높이는 퍼지 글러스터링 기반의 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안한다. 나머지 개체들은 대표 개체로부터 간접적으로 적합도를 분배받는다. 다수의 집단에 소속되는 개체들의 경우, 하드 클러스터링 방법으로는 정확한 적합도 분배를 하기 어렵기 때문에 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하였고, 클러스터 결과인 퍼지 소속 행렬에 의해 적합도를 배분하였다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 6가지 하드 클러스터링 알고리즘을 적용한 유클리디안 거리와 피어슨 상관계수에 의한 적합도 배분 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 비교 실천한 결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2800-2807
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• 2012

애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권1호
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• pp.55-67
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• 2020

The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.38-43
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• 2011

센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터링 방식은 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌는 셋업과정으로 인한 에너지 소모가 크다. 셋업과정은 보안적용을 해야 할 경우 보안 키가 주기적으로 재 생성되는 등 클러스터 구성 이외에 추가적인 에너지 낭비가 발생한다. 본 논문은 최초에 구성된 클러스터 알고리즘과 이후 반복적으로 발생되는 클러스터 재셋업 알고리즘을 달리하는 하이브리드 방식을 제안한다. 재 셋업에서는 고정된 클러스터 내에서 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 이용하여 에너지 소모를 줄인다. 보안키 생성 및 적용으로 추가되는 에너지 소모는 클러스터가 지속적으로 고정되기 때문에 최초 클러스터 형성 때 사전 배포하는 방식으로 해결된다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 LEACH방식보다 평균 26.5%, HEED방식보다 평균 20% 적게 소모되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.114-121
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• 2022

본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권1호
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• pp.50-62
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• 2009

방송 기법을 통한 데이타의 전달은 대역폭 활용의 이점과 에너지 효율성, 확장성으로 인해 무선 모바일 환경에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 트리 기반의 색인 구조를 사용하기 때문에 이동 사용자의 접근 시간이 증가하는 "질의 처리의 지연 문제"를 다루고 있다. 본 논문에서는 "질의 처리의 지연 문제"를 해결하기 위한 분산 색인 구조와 함께 XML 데이타의 에너지 및 접근 시간 효율적인 방송을 위한 클러스터링 방법을 제안한다. 먼저 분산 색인 구조를 구현하기 위해 엘리먼트의 태그 이름과 애트리뷰트, 그리고 텍스트와 색인 정보를 포함하고 있는 DIX 노드 구조를 제안한다. 모바일 사용자는 DIX 노드에 포함되어 있는 색인 정보를 통해 무선 XML 스트링에서 보다 짧은 지연 시간만으로 원하는 정보에 접근할 수 있다. 또한, 질의 처리를 위한 탐색 범위를 한정시킴으로써 질의 처리에 소요되는 접근 시간과 튜닝 시간을 단축시킬 수 있는 클러스터링 정책을 제안한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 기존의 XML 데이타 방송 기법들에 비해 우수함을 확인할 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.104-108
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• 2007

Ad hoc networks are a type of mobile network that function without any fixed infrastructure. One of the weaknesses of ad hoc network is that a route used between a source and a destination is to break during communication. To solve this problem, one approach consists of selecting routes whose nodes have the most stable link cost. This paper proposes a method for improving the low power distributed MAC. This method is based on the context awareness of the each nodes energy in clustering. We propose to select a new scheme to optimize energy conserving between the clustering nodes in MANET. And this architecture scheme would use context-aware considering the energy related information such as energy, RF strength, relative distances between each node in mobile ad hoc networks. The proposed networks scheme could get better improve the awareness for data to achieve and performance on their clustering establishment and messages transmission. Also, by using the context aware computing, according to the condition and the rules defined, the sensor nodes could adjust their behaviors correspondingly to improve the network routing.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.514-537
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• 2020

Wireless sensor network (WSN) is a distributed network composed of many sensory nodes. It is precisely due to the clustering unevenness and cluster head election randomness that the energy consumption of WSN is excessive. Therefore, a many-objective optimization WSN energy balance model is proposed for the first time in the clustering stage of LEACH protocol. The four objective is considered that the cluster distance, the sink node distance, the overall energy consumption of the network and the network energy consumption balance to select the cluster head, which to better balance the energy consumption of the WSN network and extend the network lifetime. A many-objective optimization algorithm to optimize the model (LEACH-ABF) is designed, which combines adaptive balanced function strategy with penalty-based boundary selection intersection strategy to optimize the clustering method of LEACH. The experimental results show that LEACH-ABF can balance network energy consumption effectively and extend the network lifetime when compared with other algorithms.