• 제목/요약/키워드: Dynamic clustering

검색결과 275건 처리시간 0.034초

Cluster Based Clock Synchronization for Sensor Network

  • Rashid Mamun-Or;HONG Choong Seon
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
    • /
    • pp.415-417
    • /
    • 2005
  • Core operations (e.9. TDMA scheduler, synchronized sleep period, data aggregation) of many proposed protocols for different layer of sensor network necessitate clock synchronization. Our Paper mingles the scheme of dynamic clustering and diffusion based asynchronous averaging algorithm for clock synchronization in sensor network. Our proposed algorithm takes the advantage of dynamic clustering and then applies asynchronous averaging algorithm for synchronization to reduce number of rounds and operations required for converging time which in turn save energy significantly than energy required in diffusion based asynchronous averaging algorithm.

  • PDF

A Dynamic Ontology-based Multi-Agent Context-Awareness User Profile Construction Method for Personalized Information Retrieval

  • Gao, Qian;Cho, Young Im
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
    • /
    • 제12권4호
    • /
    • pp.270-276
    • /
    • 2012
  • With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.

동적 클러스터 알고리즘을 이용한 무선 센서 네트워크에서 안전한 키 분배 방법 (A Secure Key Distribution Scheme on Wireless Sensor Networks Using Dynamic Clustering Algorithms)

  • 최동민;이여진;정일용
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.236-245
    • /
    • 2007
  • 무선 센서 네트워크는 그 크기가 작고 제한적인 계산 능력과 저장 공간을 가지고 있으며 저용량의 배터리로 이루어진 많은 수의 노드들로 이루어진다. 이러한 조건에 따라 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이는 것은 중요한 문제이다. 따라서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 노드가 전송하는 메시지의 발생 빈도를 줄이는 것이 고려되어야 한다. 또 다른 과제인 네트워크의 보안은 네트워크의 다양한 응용을 고려할 때 중요한 부분을 차지한다. 이에 본 논문에 서는 동적 클러스터 모델에서의 키 분배 방법을 제안한다. 이 방법에서 사용한 동적 클러스터 모델은 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는데 매우 효과적인 방법이며 또한 제안한 방법은 클러스터를 구성하는 노드들에게 그리드 기반 키 분배방법을 적용하여 기존의 키 분배 방법에 비해 향상된 보안을 제공한다. 또한 기존에 제안된 그리드 기반, 위치 기반 키 분배 방법 및 클러스터 기반 키 분배 방법들과 비교하여 제안 방법의 우수함을 보였다.

  • PDF

배전자동화시스템 중앙제어장치 이중화 적용방안 (The Clustering Method Of Central Control System In New Distribution Automation System)

  • 조남훈;하복남;이중호;임성일
    • 대한전기학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
    • /
    • pp.1120-1122
    • /
    • 1999
  • This paper introduces a clustering for Central Control System in New Distribution Automation System. There are three primary benefits to use clustering: improved availability, easier manageability and more cost-effective scalability. Availability: Clustering can automatically detect the failure of an application or server and quickly restart it on a surviving server. Clients only experience a momentary pause in service. Manageability: Clustering lets administrators quickly inspect the status of all cluster resources and easily move workload around onto different servers within a cluster. Scalability: Applications can use the Clustering services through the MSCS Application Programming Interface(API) to do dynamic load balancing and scale across multiple servers within a cluster.

  • PDF

차량분리를 위한 스테레오매칭 데이터의 클러스터링 (Clustering of Stereo Matching Data for Vehicle Segmentation)

  • 이기용;이준웅
    • 제어로봇시스템학회논문지
    • /
    • 제16권8호
    • /
    • pp.744-750
    • /
    • 2010
  • To segment instances of vehicle classes in a sparse stereo-matching data set, this paper presents an algorithm for clustering based on DP (Dynamic Programming). The algorithm is agglomerative: it begins with each element in the set as a separate cluster and merges them into successively larger clusters according to similarity of two clusters. Here, similarity is formulated as a cost function of DP. The proposed algorithm is proven to be effective by experiments performed on various images acquired by a moving vehicle.

The Energy Efficiency of Improved Routing Technique Based on The LEACH

  • Gauta, Ganesh;Cho, Seongsoo;Jung, Kyedong;Lee, Jong-Yong
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
    • /
    • 제7권1호
    • /
    • pp.49-56
    • /
    • 2015
  • As WSN is energy constraint so energy efficiency of nodes is important. Because avoiding long distance communication, clustering operating in rounds is an efficient algorithm for prolonging the lifetime of WSN and its performance depends on duration of a round. A short round time leads to frequent re-clustering while a long round time increases energy consume of cluster heads more. So existing clustering schemes determine proper round time, based on the parameters of initial WSN. But it is not appropriate to apply the round time according to initial value throughout the whole network time because WSN is very dynamic networks nodes can be added or vanished. In this paper we propose a new algorithm which calculates the round time relying on the alive node number to adapt the dynamic WSN. Simulation results validate the proposed algorithm has better performance in terms of energy consumption of nodes and loss rate of data.

클러스터링 적응 퍼지 제어기를 이용한 브러시리스 직류 전동기의 토크 제어 (Torque Control of Brushless DC Motor Using a Clustering Adaptive Fuzzy Logic Controller)

  • 권정진;한우용;이창구;김성중
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
    • /
    • pp.349-349
    • /
    • 2000
  • A Clustering Adaptive Fuzzy Logic Controller(CAFLC) is applied to the torque control of a brushless do motor drive. Objective of this system includes elimination of torque ripple due to cogging at low speeds under loads. The CAFLC implemented has advantages of computational simplicity, and self-tuning characteristics. Simulation results showed that the torque ripple and dynamic response of the system using a CAFLC were superior to the model reference adaptive controlled system.

  • PDF

퍼지 클러스터링을 이용한 고농도오존예측 (Forecasting High-Level Ozone Concentration with Fuzzy Clustering)

  • 김재용;김성신;왕보현
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
    • /
    • pp.191-194
    • /
    • 2001
  • The ozone forecasting systems have many problems because the mechanism of the ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary. Also, the results of prediction are not a good performance so far, especially in the high-level ozone concentration. This paper describes the modeling method of the ozone prediction system using neuro-fuzzy approaches and fuzzy clustering. The dynamic polynomial neural network (DPNN) based upon a typical algorithm of GMDH (group method of data handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system.

  • PDF

히스토그램 변형 및 K-means 분류 기반 동적 범위 개선 기법 (Automatic Dynamic Range Improvement Method using Histogram Modification and K-means Clustering)

  • 차수람;김정태;김민석
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제16권6호
    • /
    • pp.1047-1057
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 영상을 cluster로 나눈 후 각 cluster에 대하여 히스토그램 변형기법을 적용하여 만든 밝기 변환 함수로 영상의 동적 범위를 확장시키는 방법과 히스토그램 변형에 필요한 파라미터를 자동으로 조절하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 전역적 히스토그램 변형기법의 한계점인 지역적 밝기 개선이 어렵다는 단점을 극복할 수 있을 뿐 아니라 밝기 변환함수의 파라미터를 자동적으로 조절할 수 있어서 수동 조절 없이 고성능의 화질 개선이 가능하다. 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함은 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증하였다.

IoT 정보 수집을 위한 확률 기반의 딥러닝 클러스터링 모델 (Probability-based Deep Learning Clustering Model for the Collection of IoT Information)

  • 정윤수
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제18권3호
    • /
    • pp.189-194
    • /
    • 2020
  • 최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.