• Asia pacific journal of information systems
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• 제25권4호
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• pp.626-641
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• 2015

Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high-volume datasets because of case retrieval time. To overcome this problem, previous research suggested clustering a case base into several small groups and retrieving neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performance than the conventional CBR. This paper proposes a new case-based reasoning method called the clustering-merging CBR (CM-CBR). The CM-CBR method dynamically indexes a search pool to retrieve neighbors considering the distance between a target case and the centroid of a corresponding cluster. This method is applied to three real-life medical datasets. Results show that the proposed CM-CBR method produces similar or better predictive performance than the conventional CBR and clustering-CBR methods in numerous cases with significantly less computational cost.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.11-20
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• 2010

Ontology is important role in semantic web to construct and query semantic data. Because of dynamic characteristic of ontology, P2P environment is considered for ontology processing in web environment. For efficient processing of ontology in P2P environment, clustering of peers should be considered. When new peer is added to the network, cluster allocation problem of the new peer is important for system efficiency. For clustering of peers with similar chateristics, similarlity measure method of ontology in added peer with ontologies in other clusters is needed. In this paper, we propose similarity measure techniques of ontologies for clustering of peers. Similarity measure method in this paper considered ontology's strucural characteristics like schema, class, property. Results of experiments show that ontologies of similar topics, class, property can be allocated to the same cluster.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.107-110
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• 2021

글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.890-893
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• 2008

자율성 및 이동성 갖는 네트워크 구조의 하나인 MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)은 각 node들은 그 특성에 따라서 clustering service을 한다. node의 전송과정 중 path access에 대하여 중요성 또한 강조되고 있다. 일반적인 무선 네트워크 상에서의 node들은 clustering을 하게 되는데 그 과정에서 발생되는 여러 가지 문제점을 가지고 전송이 이루어진다. 모든 node들이 송, 수신상의 전송 범위(Beam forming area)가지고 있으며, 이러한 각 node들의 전송범위 내에 전송이 이루어지는 전통적인 전송기술 mechanism을 찾는다. 이러한 전송상황에서의 송신하는 node와 수신된 node간에 발생되고 있는 중복성의 문제점으로 즉, 상호적용에 의한 네트워크 duplicate(overlapping)이 크게 우려가 되고 있다. 이러한 전송상의 전송 범위 중첩, node간의 packet 간섭현상, packet의 중복수신 및 broadcasting의 storming현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 상황정보의 속성을 이용한 계층적 상호 head node들의 접근된 위치와 연계되는 전송속도, 보존하고 있는 head node들의 에너지 source value, doppler효과를 통한 head node의 이동방향 등 분석한다. 분석된 방법으로 전송상의 계층적 path가 구성된 경험적 path 속성을 통한 네트워크 connectivity 신뢰성을 극대화 할 뿐만 아니라 네트워크의 전송 범위 duplicate을 사전에 줄일 수 있고 전송망의 최적화를 유지할 수 있는 기법의 하나인 상황정보를 이용한 ad hoc network의 ODDMRP(Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol) clustering 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.199-202
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• 2013

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 방식의 네트워크 수명은 클러스터 헤드 결정 방법에 의해서 영향을 받는다. 대표적인 클러스터링 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)의 경우 주기적으로 클러스터 헤드를 선택함으로써 클러스터 재구축으로 인한 에너지 소모가 큰 단점이 있다. 한편 ACAWT(Adaptive Clustering Algorithm via Waiting Timer)는 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 하나의 특정 임계치에 도달하면 클러스터를 재구축하는 비주기적인 클러스터 재구축 방식을 사용한다. 본 논문에서는 클러스터를 주기적으로 재구축하지 않고 노드의 잔여 에너지 수준(level)을 여러 단계로 설정한 후 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 한 단계 낮아지면 클러스터를 재구축하는 방법을 제안한다. 또한 클러스터 헤드 선정 시 이웃 노드 수와 잔여 에너지 수준을 고려함으로써 클러스터 헤드의 분포를 균일하게 유지시켜 네트워크 수명을 연장시킨다. 본 제안 방식의 성능을 평가하기 위해서 Qualnet 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, ACAWT와 성능을 비교한 결과 제안 방식이 네트워크 수명 측면에서 우월함을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제18권3호
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• pp.25-36
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• 2020

Purpose: Based on previous researches on social factors of digital item purchase in digital contents distribution platforms such as SNS, we aim to develop the integrated model that accounts for the dynamic and interactive relationship between social structure indicators and digital item purchase. Research design, data and methodology: A PVAR model was used to capture endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network indicators. Results: We find that there exist considerable endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network structure variables. Not only lagged in-degree and out-degree but also in-closeness and out-closeness centrality have significant and positive impacts on digital item purchase. Lagged clustering has a significant and negative effect on digital item purchase. Lagged purchase has a significant and positive impact just on the present in-closeness and out-closeness centrality; but there is no significant effect of lagged purchase on the other two degree variables and clustering coefficient. We also find that both closeness centralities have much higher carryover effect on digital item purchase and that the elasticity of both closeness centralities on the purchase of digital items is even higher than that of other network structure variables. Conclusions: In-closeness and out-closeness are the most influential factors among social structure variables of this study on digital item purchase.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1535-1554
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• 2016

This paper proposes a novel channel assignment scheme called multi-cluster based dynamic channel assignment (MC-DCA) to improve system performance for the downlink of dense femtocell networks (DFNs) based on orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) and frequency division duplexing (FDD). In order to dynamically assign channels for femtocell access points (FAPs), the MC-DCA scheme uses a heuristic method that consists of two steps: one is a multiple cluster assignment step to group FAPs using graph coloring algorithm with some extensions, while the other is a dynamic subchannel assignment step to allocate subchannels for maximizing the system capacity. Through simulations, we first find optimum parameters of the multiple FAP clustering to maximize the system capacity and then evaluate system performance in terms of the mean FAP capacity, unsatisfied femtocell user equipment (FUE) probability, and mean FAP power consumption for data transmission based on a given FUE traffic load. As a result, the MC-DCA scheme outperforms other schemes in two different DFN environments for commercial and office buildings.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.139-141
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• 2006

무선 센서 네트워크에서 이벤트 영역을 탐지하는데 있어 이동성을 가진 target objects의 첫 boundary information을 탐지하는 것도 중요하지만 탐지 후 변화하는 boundary information을 지속적으로 반영하는 것 또한 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 boundary information의 지속적인 반영방법에 대해, Event의 발생빈도수에 따른 clustering update 모델링과 특정 상황에 따른 cluster를 재구성해야 하는 방안을 비교 분석한 후 이에 대한 클러스터링의 에너지 효율적인 방법에 대해서 제안하고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.87-99
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• 2008

HAP(High Altitude Platform)은 정지위성, 중궤도위성, 저궤도위성, 무인비행기 및 무인비행선 등을 이용하여 고고도에 네트워크의 인프라스트럭처를 전개하여 이를 매개체로 한 네트워크 시스템을 운용하는 것을 가능하게 해준다. 성층권 비행선 통신 시스템은 위성 통신망과 지상 이동 통신망의 장점을 동시에 보유한 시스템으로 긴급 전개 가능, 저비용 서비스 실현, 고속 광대역 서비스 제공, 휴대 단말 통신 가능, 넓은 커버리지에 의한 서비스 지원, 짧은 전송 지연, 초대용량 회선 공급, 사용자 요구에 대한 유연한 응답, 멀티캐스트와 브로드캐스트에 유리, 지상 관리 시설비용의 절감, 네트워크 망 전체의 유연한 증가 가능 등의 특징을 보유하고 있다. 본 논문에서는 넓은 지역에 전개된 다수의 성층권 플랫폼을 가정하고, 지상 노드를 효율적으로 클러스터링 함으로써 어느 위치에 얼마만큼의 커버리지로 성층권 플랫폼이 전개되어야 할지를 연구하였다. 특정 지역에 전개된 지상 노드들은 그 분포한 영역의 넓이와 그 지상 노드들이 요구하는 대역폭의 함수로 나타내지는 수만큼의 성층권 무인 플랫폼이 필요하다. 이러한 성층권 무인 플랫폼을 적절히 배치하여 광대역 네트워크 서비스가 가능하게 하는 동적 클러스터링 결과를 시뮬레이션으로 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1222-1227
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• 2009

본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다.