• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
• /
• pp.17-20
• /
• 2008

A clustering scheme for ad hoc networks is aimed at managing a number of mobile devices by utilizing hierarchical structure of the networks. In order to construct and maintain an effective hierarchical structure in ad hoc networks where mobile devices may move at high mobility, the following requirements must be satisfied. The role of each mobile device for the hierarchical structure is adaptive to dynamic change of the topology of the ad hoc networks. The role of each mobile device should thus change autonomously based on the local information. The overhead for management of the hierarchical structure is small. The number of mobile devices in each cluster should thus be almost equivalent. This paper proposes an adaptive multihop clustering scheme for highly mobile ad hoc networks. The results obtained by extensive simulation experiments show that the proposed scheme does not depend on mobility and node degree of mobile devices in the ad hoc network, which satisfy the above requirements.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.758-764
• /
• 2018

특허(patent), 학술 논문(scholarly paper)과 연구 보고서(research report)와 같은 디지털 문서(digital document)에는 주제(topic)를 요약하는 저자 키워드(author keyword)가 있다. 서로 다른 문서가 동일한 키워드를 공유하고 있다면 두 문서가 동일한 주제의 내용을 기술하고 있을 가능성이 매우 높다. 문서 군집화(document clustering)는 비슷한 주제를 가지는 문서들을 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 이용하여 같은 군집으로 그룹(group)화 하는 것이다. 문서 군집화는 다양한 분석에 이용되지만 대용량의 문서 데이터에 적용하기 위해서는 많은 계산량이 필요함으로 쉽지 않다. 이러한 경우, 문서의 내용을 이용하는 것보다 문서의 키워드를 이용하여 군집화하면 더욱 효율적으로 대용량의 데이터를 연결할 수 있다. 기존의 상향식 군집화 방법(bottom-up hierarchical clustering)은 대용량의 키워드 군집화(keyword clustering)를 수행하는데 있어서 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정보검색(information retrieval)에서 널리 사용되는 역인덱스(inverted-index) 구조를 상향식 군집화에 적용한 효율적인 군집화 방법을 제안하고, 제안 방법을 대용량의 키워드 데이터에 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
• /
• pp.706-708
• /
• 2002

DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.697-699
• /
• 2002

본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
• /
• pp.707-709
• /
• 2003

본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권2호
• /
• pp.823-827
• /
• 2016

Determination of the colorectal cancer stage is possible only after surgery based on pathology results. However, sometimes this may prove impossible. The aim of the present study was to determine colorectal cancer stage using three clustering methods based on preoperative clinical findings. All patients referred to the Colorectal Research Center of Shiraz University of Medical Sciences for colorectal cancer surgery during 2006 to 2014 were enrolled in the study. Accordingly, 117 cases participated. Three clustering algorithms were utilized including k-means, hierarchical and fuzzy c-means clustering methods. External validity measures such as sensitivity, specificity and accuracy were used for evaluation of the methods. The results revealed maximum accuracy and sensitivity values for the hierarchical and a maximum specificity value for the fuzzy c-means clustering methods. Furthermore, according to the internal validity measures for the present data set, the optimal number of clusters was two (silhouette coefficient) and the fuzzy c-means algorithm was more appropriate than the k-means clustering approach by increasing the number of clusters.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
• /
• pp.125-132
• /
• 2002

We study clustering algorithm for sequences of categorical values. Clustering is a data mining problem that has received significant attention by the database community. Traditional clustering algorlthms deal with numerical or categorical data points. However, there exist many important databases that store categorical data sequences. In this paper we introduce new similarity measure and develope a hierarchical clustering algorithm. An experimental section shows performance of the proposed approach.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권7호
• /
• pp.109-118
• /
• 2023

Energy awareness is an essential design flaw in wireless sensor network. Clustering is the most highly regarded energy-efficient technique that offers various benefits such as energy efficiency and network lifetime. Clusters create hierarchical WSNs that introduce the efficient use of limited sensor node resources and thus enhance the life of the network. The goal of this paper is to provide an analysis of the various energy efficient clustering algorithms. Analysis is based on the energy efficiency and network lifetime. This review paper provides an analysis of different energy-efficient clustering algorithms for WSNs.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.47-56
• /
• 2012

본 연구에서는 센서 네트워크용 병렬 시뮬레이터인 PASENS(Parallel SEnsor Network Simulator)를 이용하여 센서 네트워크에 이용되는 라우팅 알고리즘 중에서 계층적 라우팅 프로토콜의 대표적인 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 그의 변형인 TL-LEACH(Two Level Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), M-LEACH(Multihop Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), 그리고 LEACH-C(LEACH-Centralized)의 전력 소모량과 데이터의 수신율을 비교하고 분석하였다. 시뮬레이션을 이용한 분석 결과에 따르면, M-LEACH 라우팅 프로토콜의 경우에는 여러 센서 노드들을 통하여 데이터가 전달되기 때문에 일정한 크기 이상의 넓은 공간에서 높은 수신율을 보였으며, LEACH-C 라우팅 프로토콜은 싱크 노드(서버)가 전체 센서 노드의 잔여 에너지와 위치를 고려하여 클러스터 헤드를 결정하기 때문에 좁은 공간에서 보다 오랜 수명을 필요로 하는 센서 네트워크를 구축하는데 가장 효율적이라는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.1155-1160
• /
• 2013

최근 스마트 폰 이용자 수가 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스들이 주목을 받고 있다. 위치 기반 서비스는 사용자의 위치와 시스템이 가지고 있는 다양한 정보를 결합하여 사용자에게 유용한 정보를 전달해 주기도 하지만 이로 인한 개인 정보의 침해 가능성 역시 높은 것이 사실이다. 최근의 위치 기반 서비스에서의 프라이버시 관련 연구는 K-anonymity를 만족하는 Cloaking 영역 생성에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 계층 클러스터 기반 Cloaking 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 약간 변형된 응집 계층 클러스터링 기법을 사용해서 트리를 생성한 뒤, Reciprocity 성질을 만족시키는 Cloaking 영역을 생성한다. 제안 기법은 Reciprocity 성질을 만족시키며, Hilbert Cloak보다 작고 RC-AR과 비슷한 크기의 영역을 생성하며, 생성 속도는 Hilbert Cloak과 비슷하며 RC-AR보다는 훨씬 빠르다.