• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.29-34
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• 2003

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.353-353
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• 1993

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.198-204
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• 2012

무선센서 네트워크의 계층구조형 클러스터링 알고리즘은 센서노드의 효율적인 관리를 위해서 다양한 분야에 사용하고 있다. 계층형 클러스터링 구조에 많이 사용되는 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 확률 함수식을 사용하기 때문에 클러스터 헤드노드의 선출 개수가 일정하지 않다. 본 논문에서는 LEACH 알고리즘의 단점을 보완하여 매 라운드마다 고정된 개수의 클러스터 헤드노드를 선출하는 i-LEACH 알고리즘을 제안한다. i-LEACH(improved-LEACH)는 BS이 고정된 개수의 클러스터 헤드노드를 선출하여 네트워크 전체에 통보하기 때문에 클러스터링 구성과정의 네트워크 트래픽량을 줄일 수 있고, 네트워크의 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 제안한 i-LEACH와 LEACH를 시뮬레이션 한 결과 i-LEACH에서는 클러스터 헤드노드의 선출과정이 제외되었기때문에 LEACH 보다 소비된 전력량은 25%, 네트워크 트래픽 량은 16% 향상되었다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.17-33
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• 2005

자기공명영상과 계층적 신경망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 하였다. 내원한 231명의 데이터를 분석하였으며, 각 단계별 분류는 정상,1, 2, 3단계로 분류하였다. TI강조 자기공명 간 영상으로부터 정상 간 실질과 간 경변 결절을 추출하고, 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간 경변 분류기 구현은 계층적 신경망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간 경변으로 구분하였다. 제안한 신경망 분류기는 오류 역전파 알고리듬을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 $100\%$, 1 단계는 $82.8\%$, 2 단계는 $87.1\%$, 3 단계는 $84.2\%$의 분류율을 나타내었다. 신경망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간 경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경망으로도 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1B호
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• pp.10-15
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• 2009

최근 센서 네트워크에 대한 중요성이 강조 되면서 응용분야도 점차 증가하고 있는 추세이다. 센서 네트워크를 위한 다수의 프로토콜들이 개발되었고 계층구조망을 위한 연구들이 에너지 효율적인 면에서 좋은 평가를 받고 있다. 계층구조망을 위한 라우팅 프로토콜 중 가장 대표적인 프로토콜이 LEACH이다. 하지만 LEACH관련 프로토콜은 메시지 전송 시 네트워크 전체 단위로 통신을 함으로서 발생하는 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 LEACH관련 기법들의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서노드의 메모리 제약성을 역으로 이용하여 클러스터링을 구성한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법은 LEACH에 비해 네트워크의 균형 있는 클러스터 분산을 제시할 수 있었고, LEACH보다 약 1.8배 오랜 네트워크 생존기간을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1284-1294
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• 2010

USN을 구성 하는 중요 기술로 평가 받고 있는 ZigBee는 근거리 통신을 지원하는 IEEE 802.15.4 표준 가운데 하나로, 라우팅 방식으로 주소 할당 방식을 바탕으로 한 계층적 라우팅과 라우팅 테이블에 기반을 둔 요구형 경로 탐색 방식을 지원한다. 계층적 라우팅은 라우팅 테이블을 사용하지 않고, 자식 노드 또는 부모 노드를 중간 노드로 선택 하여 데이터를 전달하기 때문에 네트워크 토폴로지가 전체적인 네트워크 성능을 좌우하게 된다. 본 논문에서는 ZigBee 네트워크 구성 시 깊이와 편차가 큰 LQI 값만을 이용하여 부모 노드를 선택하는 방식에서 신뢰 모델을 추가 하여 좀 더 신뢰성 있는 네트워크 토폴로지를 구성하는 알고리즘과 신뢰 모델을 활용하여 전체적인 네트워크의 신뢰도를 측정하는 방법을 제안하였고 NS-2를 이용한 네트워크 시뮬레이션과 MG2400 ZigBee 보드로 구현하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.633-641
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• 2009

본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2815-2822
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• 2011

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 병합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 본 논문에서는 클러스터 그룹 모델을 이용한 계층적 불균형 클러스터링 기법을 제안한다. 이 기법은 전체 네트워크를 두 개의 계층으로 나누어 클러스터 그룹으로 형성된 2계층의 데이터를 병합해서 1계층으로 보내고, 다시 1계층에서 데이터를 병합하여 기지국으로 보낸다. 이와 같이 제안된 기법은 다중 홉 통신 구조와 클러스터 그룹 모델을 같이 이용함으로써 전체 에너지 소모량을 줄인다. 이러한 방식은 다중 홉 통신이지만 불균형 클러스터를 구축하여 핫 스팟 문제를 어느 정도 해결하고 있다. 실험을 통하여 제안된 계층적 불균형 클러스터링 기법이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권5C호
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• pp.486-495
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• 2002

본 논문에서는 프레임 기반 패킷 전송 스케쥴링을 위한 지연 감축 방안을 제안한다. ATM과 같은 초고속 통신망은 사용자에게 대역폭과 패킷 지연과 같은 성능을 보장하여야 한다. 스케쥴링 방법에 있어 프레임 기반 구조는 사용자에게 요구되는 대역폭의 지원과 간단한 레이트-제어 방법을 제공하지만 나쁜 지연 특성을 가지게 된다. 본 논문에서 제안한 지연 감축 방법은 HRR (Hierarchical Round-Robin)과 같은 계층적 프레임 구조를 사용하지만 지연 특성을 좋게 하기 위해 고정된 우선순위를 갖는 라운드 로빈 방식을 사용하지 않고, 동적으로 우선순위를 변화시킴으로써 광대역과 협대역 연결간의 지연에 있어서의 불평등을 해소하였다. 해석적 비교 및 모의실험 결과 제안된 HFIFO 방법이 기존의 HRR과 같은 프레임 구조의 장점을 그대로 따르면서, 연결간 공정한 지연품질 제공하며 전체 지연 값을 줄일 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12B호
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• pp.1514-1523
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• 2009

현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.