• 한국주거학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.141-150
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• 2013

Hanok is Korea's traditional housing, which is build detached unit. Most of the People who live in the environment of residential high-rise apartments likes new residential environment, and pursue eco-friendly homes, health homes, especially traditional Hanok was reassure potential. In urban context, resident think more compact land use in Hanok also, because Hanok is dissatified in compact land use, and it should be build as more economic aspect. The purpose of this study is to propose a typology which traditional Hanok also can be build higher land use and traditional values as a modern housing type; First of all, clustered Hanok is formed by traditional houses and interior spaces in modern house., and its types are configured by lifestyle of modern and image element of traditional Hanok. This kinds of clustering Hanok can be seen from historical city, but the trends is a minority of the housing type and form. Now, the modern clustering Hanok, even though handful of cases, appears as sustainable housing type, its possibilities as a new housing should be more detailed researches. A elements of Modern cluster Hanok discused in layout, plan, envelopment of house, structure, roofs, and the coordination of the element can be so much diverse.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.99-106
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• 2017

WSN환경에서는 센서노드들은 수집한 데이터를 클러스터헤더노드로 전송하고 클러스터 헤더는 전달받은 데이터를 취압하여 기지국으로 전송하게 된다. 이 과정에서 센서노드가 클러스터헤더로 선출되어 많은 에너지를 소비하게 되는 문제를 고려하지 않을 수 없다. 따라서 이미 배포된 센서필드를 기준으로 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 적용함으로 전체 네트워크의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 센서 필드의 환경을 이용한 클러스터 알고리즘을 자동 선별하는 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안알고리즘을 이용해 실험한 결과 FDN은 약 3배 연장함을 실험을 통해 증명하였다. 또한 네트워크 에너지는 기존 방식보다 최대 30% 연장하여 센서네트워크의 신뢰성을 향상시켰다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.224-230
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• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.77-85
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• 2015

최근 무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해 사용되고 있으며 센서 필드의 정보 수집을 위해 소형의 저전력, 저가격 센서를 사용한다. 본 논문은 이러한 센서 노드의 에너지 효율성을 고려한 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 LEACH에 기반하며 슬립 기법과 전송 모드의 변경을 통해 네트워크와 노드의 수명을 연장할 수 있다. 제안 알고리즘에서 노드는 이웃 노드들과의 거리를 기반으로 자신의 클러스터링 참여 값을 구하고 자신의 주위에 노드들이 많이 존재한다면 슬립 모드로 대기하도록 한다. 또한 BS로의 데이터 전달에 기존의 싱글 홉 전송만 사용하는 것이 아니라 클러스터 헤드의 에너지 수준에 따라 멀티 홉 전송으로 변경할 수 있도록 하여 에너지를 보존하도록 한다 제안 기법의 성능을 확인하기 위해 LEACH와 비교 실험을 수행하였으며 특히 불균일하게 노드가 배치된 네트워크에서 제안기법의 성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.45-50
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• 2019

IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권3_spc호
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• pp.219-230
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• 2013

Real time accessiblity and agility in Ubiquitous-commerce is required under ubiquitous computing environment. The Research has been actively processed in e-commerce so as to improve the accuracy of recommendation. Existing Collaborative filtering (CF) can not reflect contents of the items and has the problem of the process of selection in the neighborhood user group and the problems of sparsity and scalability as well. Although a system has been practically used to improve these defects, it still does not reflect attributes of the item. In this paper, to solve this problem, We can use a implicit method which is used by customer's data and purchase history data. We propose a new clustering method of weighted preference for customer using k-means clustering and Bayesian network in order to improve the accuracy of recommendation. To verify improved performance of the proposed system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1161-1167
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• 2003

Ad hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅경로 유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 이러한 환경에서의 트래픽은 고정망에서 보다 이동성 변수에 따라 더욱 많은 수가 발생하게 될 것이다. 본 논문에서는 무선 ad-hoc 다중홉에서의 트래픽제어를 위한 클러스터링 알고리즘을 통해 패킷 전송효율을 분석한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.542-546
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• 2007

In the vision of ubiquitous computing environment, smart objects would communicate each other and provide many kinds of information about user and their surroundings in the home. This information enables smart objects to recognize context and to provide active and convenient services to the customers. However in most cases, context-aware services are available only with expert systems. In this paper, we present generalized activity recognition application in the smart home based on a naive Bayesian network(BN) and fuzzy clustering. We quantize continuous sensor data with fuzzy c-means clustering to simplify and reduce BN's conditional probability table size. And we apply mutual information to learn the BN structure efficiently. We show that this system can recognize user activities about 80% accuracy in the web based virtual smart home.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.25-30
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• 2015

The enormous increase of data with the development of the information technology make internet users to be hard to find suitable information tailored to their needs. In the face of changing environment, the information filtering method, which provide sorted-out information to users, is becoming important. The data on the internet exists as various type. However, similarity calculation algorithm frequently used in existing collaborative filtering method is tend to be suitable to the numeric data. In addition, in the case of the categorical data, it shows the extreme similarity like Boolean Algebra. In this paper, We get the similarity in SNS user's information which consist of the mixed data using the Gower's similarity coefficient. And we suggest a method that is softer than radical expression such as 0 or 1 in categorical data. The clustering method using this algorithm can be utilized in SNS or various recommendation system.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권1호
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• pp.64-69
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• 2013

In ubiquitous computing, shared environments adjust themselves so that all users in the environments are satisfied as possible. Inevitably, some of users sacrifice their satisfactions while the shared environments maximize the sum of all users' satisfactions. In our previous work, we have proposed social welfare functions to avoid a situation which some users in the system face the worst setting of environments. In this work, we consider a more direct approach which is a preference based clustering to handle this issue. In this approach, first, we categorize all users into several subgroups in which users have similar tastes to environmental parameters based on their preference information. Second, we assign the subgroups into different time or space of the shared environments. Finally, each shared environments can be adjusted to maximize satisfactions of each subgroup and consequently the optimal of overall system can be achieved. We demonstrate the effectiveness of our approach with a numerical analysis.