제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 쑤어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 및 후보 CH 노드들로부터 주어지는 통신 부하(load)와 잔여 에너지 양에 대한 정보를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시켜 클러스터 내의 노드 밀도에 상관없이 각 CH에게 주어지는 부담을 일정하게 유지시키는 새로운 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 단일홉 모드나 고정 크기 다중홉 모드 클러스터링 방법보다 우수함을 보였다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 주어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이며, 이는 단일홉 모드와 다중홉 모드로 분류된다. 단일홉 모드는 클러스터 내의 모든 센서 노드들이 CH(Cluster Head)와 단일홉 통신을 하는 것을 말하며, 반면 다중홉 모드는 중간 노드들의 중계를 통하여 센서 노드와 CH가 통신하는 방식을 말한다. 기존의 다중홉 클러스터링 방식에서 성능 상 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 클러스터 크기이며, 노드의 분포가 균일하다고 가정하였다. 그러나 실제 네트워크에서의 노드 분포는 균일하지 않을 수 있으므로 이러한 환경에서의 최적의 클러스터 크기 계산은 아주 어렵다. 본 논문에서는 싱크 주변의 CH에 대한 트래픽 부하를 줄이기 위하여 싱크로부터의 거리를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시키는 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안된 동적크기 클러스터링 방식이 기존의 고정크기 클러스터링 보다 더 나은 성능을 가짐을 보였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.191-196
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1997
Fuzzy clustering has been playing an important role in solving many problems. Fuzzy c-Means(FCM) algorithm is most frequently used for fuzzy clustering. But some fixed point of FCM algorithm, know as Tucker's counter example, is not a reasonable solution. Moreover, FCM algorithm is impossible to perform the on-line learning since it is basically a batch learning scheme. This paper presents unsupervised learning networks as an attempt to improve shortcomings of the conventional clustering algorithm. This model integrates optimization function of FCM algorithm into unsupervised learning networks. The learning rule of the proposed scheme is a result of formal derivation based on the gradient descent procedure of a fuzzy objective function. Using the result of formal derivation, two algorithms of fuzzy cluster analysis, the batch learning version and on-line learning version, are devised. They are tested on several data sets and compared with FCM. The experimental results show that the proposed algorithms find out the reasonable solution on Tucker's counter example.
로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.
Many sensor network applications have been developed for smart home, disaster management, and a wide range of other applications. These applications, however, generally assume a fixed base station as well as fixed sensor nodes. Previous research on sensor networks mainly focused on efficient transmission of data from sensors to fixed sink nodes. Recently there has been active research on mobile sink nodes, sink mobility is one of the most comprehensive trends for information gathering in sensor networks, but the research of an environment where both fixed sink nodes and mobile sinks are present at the same time is rather scarce. This paper proposes a scheme for context-aware by ubiquitous devices with the sink functionality added through fixed sinks under a previously-built, cluster-based multi-hop sensor network environment. To this end, clustering of mobile devices were done based on the fixed sinks of a previously-built sensor network, and by using appropriate fixed sinks, context gathering was made possible. By mathematical comparison with TTDD routing protocol, which was proposed for mobile sinks, it was confirmed that performance increases by average 50% in energy with the number of mobile sinks, and with the number of movements by mobile devices.
본 논문에서는 할선법의 고정점 알고리즘과 첨도를 조합한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 할선법의 고정점 알고리즘은 기존 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 함으로써 성분의 빠른 분석과 좀더 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 첨도는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512{\times}512$ 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존 할선법의 고정점 알고리즘에서 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, this method has the limitation to be used with fixed number of clusters because of only considering the intra-cluster distance to evaluate the data clustering solutions. Silhouette is useful and stable valid index to decide the data clustering solution with number of clusters to consider the intra and inter cluster distance for unsupervised data. However, this valid index has high computational burden because of considering quality measure for each data object. The objective of this paper is to propose the fast and simple speed-up method to overcome this limitation to use silhouette for the effective large-scale data clustering. In the first step, the proposed method calculates and saves the distance for each data once. In the second step, this distance matrix is used to calculate the relative distance rate ($V_j$) of each data j and this rate is used to choose the suitable number of clusters without much computation time. In the third step, the proposed efficient heuristic algorithm (Group search optimization, GSO, in this paper) can search the global optimum with saving computational capacity with good initial solutions using $V_j$ probabilistically for the data clustering. The performance of our proposed method is validated to save significantly computation time against the original silhouette only using Ruspini, Iris, Wine and Breast cancer in UCI machine learning repository datasets by experiment and analysis. Especially, the performance of our proposed method is much better than previous method for the larger size of data.
다수의 이동 가입자 단말들을 고정된 기지국이 관리하는 인프라 구조를 갖는 이동통신망과는 달리 미래 군 전술정보통신체계에서는 네트워크를 관리하는 중심 단말기가 존재하지 않고 모든 이동 단말기가 독립적인 형태로 존재하며 사전에 특정한 네트워크에 속하거나 액세스 포인트를 갖지 않는 특징을 가지고 있다. 이러한 비교적 작은 규모의 Ad-hoc 네트워크에 대해서는 특정한 크기로 메시지 크기가 제한되는 경우에서만 클러스터 구조가 보다 큰 효율성을 보장할 것으로 예상되며, 군 전술정보통신체계를 위한 클러스터 구조에 대한 연구를 통하여 네트워크의 효율성을 최대로 활용할 수 있도록 적응형 클러스터 형성 알고리즘의 개발이 반드시 필요함을 알 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
The existing ULTC operation control strategy based on the measured data deteriorates the voltage compensation capability making the efficient corresponding to the load variation difficult by following the fixed load center point voltage. Accordingly, this paper proposes a new on-line fuzzy ULTC controller based on the designed multiple load center points which can improve the voltage compensation capability of ULTC and minimize voltage deviation by moving in real-time the load center point according to the load variation to an adequate position among the multiple load center points designed using the clustering technique. The Max-Min distance technique is adopted as the clustering technique for the decision of multiple load points from measured MTr load current and PTr voltage, and the minimum distance classifier is adopted for the decision of fuzzy output membership function. To verify the effectiveness of the proposed strategy, Visual C++ MFC-based simulation environments is developed. Finally, the superiority the proposed strategy is proved by comparing the fuzzy ULTC operation control results based on multiple load center points with the existing ULTC operation control results based on fixed load center point using the data for three day.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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