• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.264-271
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• 2004

인터넷기반의 클러스터 시스템 환경에서 부하공유 알고리즘은 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형에 효과적으로 대처 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 효율적인 부하공유기법은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 스케줄러를 생성하고 여기에 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하여 작업을 분배하는 것이다. 본 논문에서 적용한 적응할당정책은 상대적으로 작업속도가 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하도록 하는 기법이며, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 종노드의 계산시간과 데이터전송에 필요한 네트워크 통신시간을 겹치도록 하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위한 시스템 환경에서 멀티미디어 응용에 많이 사용되는 행렬의 곱셈 프로그램을 PVM을 통하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 우수한 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 75%, 79%, 그리고 17% 효율적임을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.429-436
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• 2004

본 논문에서는 침도를 추가한 뉴우턴법과 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 고정점 알고리즘은 학습파라미터와 무관한 빠른 성분분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 두 가지 독립성분분석 각각을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 10개의 혼합영상 분리에 각각 적용한 결과, 제안된 두 가지 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 첨도가 추가되지 않은 기존의 기법들에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석들은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있다. 한편 할선법의 제안된 기법이 뉴우턴법의 제안된 기법보다 빠르면서도 우수한 분리성능이 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.47-57
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• 2010

객체 검출은 영상에서 객체의 식별, 위치정보, 상황인식 등을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분으로 선형변환 한다. 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 Eigen-background를 구성한다. Fuzzy-C-Means (FCM)은 Eigen-background의 정보를 입력 차원으로 하여 영상을 Clustering하고 객체와 배경으로 분류한다. 고정된 카메라에서 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 동일한 시점에서 움직이는 객체가 포함된 영상을 학습데이터로 사용하였다. 제안하는 시스템은 인위적인 한 프레임을 배경으로 정의하여 사용하는 과정이 필요 없이 입력 영상에서 잡음이 제거된 객체와 배경으로 분류하였고, 또한 객체의 부분적인 움직임도 효과적으로 검출하였다.

• 전기학회논문지
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• 제60권1호
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• pp.184-192
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• 2011

In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-42
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• 2007

모바일 에드혹 네트워크는 고정된 인프라의 도움 없이 이동 노드만으로 구성되므로 네트워크의 독립성과 융통성을 높일 수 있으나, 노드의 참여와 이탈의 자유로움 때문에 네트워크를 운영할 때, 망의 형태를 안정적으로 관리하는 것은 무엇보다도 중요하고 어려운 문제이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여. 관리와 안전성에 중점을 둔 분산가중치 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기클러스터 형성시에는 기존의 분산가중치 알고리즘을 사용하고 클러스터 형성 후 이동 노드들로 인해 발생되는 재클러스터링을 최소한으로 줄이기 위해 부 클러스터 헤드와 분산게이트웨이라는 개념을 사용한다. 성능 검증을 위해 초기의 오버헤드, 재 가입률, 클러스터의 수를 기준으로 기존의 DCA과 WCA 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교, 평가한다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.977-987
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• 2014

Many of the recent performance evaluation of clustering schemes in wireless sensor networks considered one sink node operation and fixed sink node location without mentioning about any network application requirements. However, application environments have variable requirements about their networks. In addition, network performance is sufficiently influenced by different sink node location scenarios in multi-hop based network. We also know that sink location can influence to the sensor network performance evaluation because of changed multipath of sensor nodes and changed overload spots in multipath based wireless sensor network environment. Thus, the performance evaluation results are hard to trust because sensor network is easily changed their network connection through their routing algorithms. Therefore, we suggest that these schemes need to evaluate with different sink node location scenarios to show fair evaluation result. Under the results of that, network performance evaluation results are acknowledged by researchers. In this paper, we measured several clustering scheme's performance variations in accordance with various types of sink node location scenarios. As a result, in the case of the clustering scheme that did not consider various types of sink location scenarios, fair evaluation cannot be expected.

• 한국IT서비스학회지
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• 제3권2호
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• pp.119-127
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• 2004

A mobile ad hoc network(MANET) is a network where a set of mobile devices communicate among themselves using wireless transmission without the support of a fixed network infrastructure. The use of wireless links makes MANET susceptible to attack. Eavesdroppers can access secret information, violating network confidentiality, and compromised nodes can launch attack from within a network. Therefore, the security for MANET depends on using the cryptographic key, which can make the network reliable. In addition, because MANET has a lot of mobile devices, the authentication scheme utilizing only the symmetric key cryptography can not support a wide range of device authentication. Thereby, PKI based device authentication technique in the Ad Hoc network is essential and the paper will utilize the concept of PKI. Especially, this paper is focused on the key management technique of PKI technologies that can offer the advantage of the key distribution, authentication, and non-reputation, and the issuing and managing technique of certificates based on clustering using Threshold Cryptography for secure communication in MANET.

• 대한교통학회지
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• 제20권6호
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• pp.99-113
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• 2002

교통량배분문제 가운데 다중계층 교통량배분문제는 유일해가 보장되지 않는 대표적 사례로 최근 들어 모형의 정식화 및 해법에 관해서 활발하게 전개되고 있다. 정식화에 있어서는 변동부등식이나 고정점 문제를 활용한 정식화가 보편적으로 활용되고 있으나 해법(알고리즘)에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 변동부등식으로 정의된 다중계층 이용자균형 교통량배분문제의 해법으로서 GA알고리즘과 대각화알고리즘, 군집화알고리즘을 조합한 Hybrid Algorithm을 개발, 제안한다. GA알고리즘과 군집화알고리즘은 해의 탐색을 전역적이면서도 효과적으로 수행하기 위해서 도입된 대각화 알고리즘의 보완적 알고리즘이라 할 수 있다. 본 연구에서는 또한, 다중계층 이용자균형 교통량배분문제의 해법으로서의 제안된 AMSA(The Algorithm of Multiclass Static User Equilibrium Assignment)의 특징을 예제풀이를 통해서 설명하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.548-553
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• 2004

본 연구에서는 집단화 오차를 최소로 하기위해 개선된 LBG 알고리즘을 제안한다. 기존의 LBG 알고리즘은 화자확인 시스템에 적용시 소량의 학습 데이터의 분포가 가지는 특수성으로부터 기인하는 문제점들이 발생한다. 즉, 개인별 특성을 무시하고 항상 일정한 크기의 코드북을 생성해야 하는데서 기인하는 군집화 오류와 분할할 (Splitting) 방향을 잘못 선택하면서 발생하는 집단화의 오류가 전체 화자 인식율 저하의 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 개인별로 최적의 크기를 가지는 가변길이 코드북 생성 기법과 중심값으로부터 최외곽의 멤버 벡터 인덱스를 찾고 다시 최외곽 멤버 벡터에서 가장 먼 멤버 벡터 인덱스를 찾음으로써 분할할 방향을 인위적으로 지정해 주는 개선된 군집화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 화자확인 시스템이 기존의 LBG알고리즘을 사용한 시스템보다 오거부율(FR)은 3.165%, 오수락율 (FA)는 0.06%씩 각각 향상 되었다.