• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제47권5호
• /
• pp.9-17
• /
• 2010

본 논문에서는 이동 Ad-hoc 네트워크를 지원하여 확장성과 광대역의 무선 환경을 제공하는 무선 메쉬 네트워크인 무선 하이브리드 메쉬 구조를 고려하여, 이에 효율적으로 적용될 수 있는 무선 하이브리드 메쉬 네트워크를 위한 계층구조의 라우팅 기법을 제안하였다. 무선 하이브리드 메쉬 네트워크상에서 효율적인 토폴로지 관리와 소스노드에서 목적노드로 라우팅 패스를 설정할 시에 발생하는 트래픽을 감소시키고 노드간 링크 안정성을 고려하고, 노드의 문제 또는 링크간 장애로 인한 잦은 라우팅 재설정 문제를 해결하는 계층구조의 라우팅 기법을 제안하였다. 또한 case study를 통하여 본 논문에서 제안된 계층구조의 라우팅 기법을 이용하여 네트워크 클러스터링 및 토폴로지 관리의 효율성을 인지할 수 있었으며, 성능분석 결과에서는 제안된 방법을 적용하였을 때, 링크의 상태가 좋지 않을 경우 기존 HOLSR (hierarchical optimized link state routing) 방법보다 데이터 전송에 따른 종단간 지연시간이 감소되고 aggregate goodput과 packet delivery ratio가 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
• /
• 대한인간공학회 1996년도 추계학술대회논문집
• /
• pp.197-205
• /
• 1996

Unification of neural network with a hierarchical pattern recognition is presented for recognizing large set of objects. A two-step identification procedure is developed for pattern recognition: coarse and fine identification. The coarse identification is designed for finding a class of object while the fine identification procedure is to identify a specific object. During the training phase a course neural network is trained for clustering larger set of reference objects into a number of groups. For training a fine neural network, expert neural network is also trained to identify a specific object within a group. The presented idea can be interpreted as two step identification. Experimental results are given to verify the proposed methodology.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.889-897
• /
• 2014

무선 통신과 센서 기술의 발달과 더불어 센서 네트워크의 응용이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서 네트워크 환경에서 센서의 전력 소비를 최소화하는 것은 시스템의 수명을 연장하기 위한 중요한 요인 중의 하나이다. 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 전력 소모는 헤드(싱크) 노드와의 통신 방법에 따라 달라 질 수 있다. 본 연구에서는 각 센서의 전력 소모를 최소하기 위한 새로운 계층적 통신 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할 정복 기법을 사용하여 센서 네트워크의 영역을 네 개의 영역으로 구분하고 각 영역에서 헤드 노드와 가장 가까운 노드를 그 노드의 자식 노드로 구성한다. 다음에 더 이상 영역이 분할되지 않을 때까지 같은 방법을 반복적으로 적용하여 계층적 트리를 구성한다. 각 센서 노드는 이러한 계층적 트리를 이용하여 헤드 노드와 통신을 수행한다. 본 연구에서 제안된 결과는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법과 비교하였으며 그 결과 센서 네트워크의 에너지 효율에서 우수한 결과가 도출됨을 보였다.

• 센서학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2017

The advanced driver assistant system (ADAS) requires the collection of a large amount of information including road conditions, environment, vehicle status, condition of the driver, and other useful data. In this regard, large-scale sensor networks can be an appropriate solution since they have been designed for this purpose. Recent advances in sensor network technology have enabled the management and monitoring of large-scale tasks such as the monitoring of road surface temperature on a highway. In this paper, we consider the estimation and fusion problems of the large-scale sensor networks used in the ADAS. Hierarchical fusion architecture is proposed for an arbitrary topology of the large-scale sensor network. A robust cluster estimator is proposed to achieve robustness of the network against outliers or failure of sensors. Lastly, a robust hierarchical data fusion scheme is proposed for the communication channel between the clusters and fusion center, considering the non-Gaussian channel noise, which is typical in communication systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권12호
• /
• pp.4293-4304
• /
• 2014

In order to ensure the wireless connectivity and seamless service to mobile users, the next generation network system will be an integration of multiple wireless access networks. In a heterogeneous wireless access system, bandwidth allocation becomes crucial for load balancing to avoid network congestion and improve system utilization efficiency. In this article, we propose a new dynamic bandwidth allocation scheme for hierarchical wireless network systems. First, we derive a multi-objective decision criterion for each access point. Second, a bargaining strategy selection algorithm is developed for the dynamic bandwidth re-allocation. Based on the intervenient Stackelberg game model, the proposed scheme effectively formulates the competitive interaction situation between several access points. The system performance of proposed scheme is evaluated by using extensive simulations. With a simulation study, it is confirmed that the proposed scheme can achieve better performance than other existing schemes under widely diverse network environments.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.76-82
• /
• 2002

본 연구에서는 계층적 신경회로망을 사용하여 정상, 후두질환(polyp, nodule, palsy 등), 후두질환 중 성문암 시기별 감별진단이 가능한 후두질환 감별진단 분류기를 구현하였다. 후두질환을 가진 환자군과 정상군, 그리고 성문암의 각 시기별에 해당되는 환자군으로부터 /a/, /e/, /i/, /o/, /u/ 모음에 따른 분류작업을 수행하였다. 각 모음별 분류 실험을 수행한 결과 모든 입력 파라미터에 대해서 /a/모음이 다른 모음에 비해 우수한 분류율을 나타내므로, /a/모음만을 사용하여 후두질환을 감별진단하기 위한 계층적 신경회로망을 구현하였다. 구현된 계층적 신경회로망은 각 계층별로 서로 다른 파라미터들을 적용하여 여러 후두질환을 감별진단하도록 구성되었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권3호
• /
• pp.1319-1327
• /
• 2015

As wind power farm (WPF) installations continue to grow, monitoring and controlling large-scale WPFs presents new challenges. In this paper, a hierarchical network architecture is proposed in order to provide remote monitoring and control of large-scale WPFs. The network architecture consists of three levels, including the WPF comprised of wind turbines and meteorological towers, local control center (LCC) responsible for remote monitoring and control of wind turbines, and a central control center (CCC) that offers data collection and aggregation of many WPFs. Different scenarios are considered in order to evaluate the performance of the WPF communications network with its hierarchical architecture. The communications network within the WPF is regarded as the local area network (LAN) while the communication among the LCCs and the CCC happens through a wide area network (WAN). We develop a communications network model based on an OPNET modeler, and the network performance is evaluated with respect to the link bandwidth and the end-to-end delay measured for various applications. As a result, this work contributes to the design of communications networks for large-scale WPFs.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제9A권3호
• /
• pp.333-340
• /
• 2002

임베딩은 어떤 상호연결망 G를 다른 상호연결망 H에 사상시키는 것으로 연결망 G에서 개발된 알고리즘을 다른 연결망 H에서 시뮬레이션 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 먼저 Hierarchical Cubic Network HCN(n, n) and Hierarchical Folded-hypercube Network HFN(n, n) 사이의 임베딩 방법을 제시한다. HCN(n, n)과 HFN(n, n)은 하이퍼큐브에서 제안된 성질을 가지면서 하이퍼큐브의 망비용 (분지수$\times$지름)을 개선한 상호연결망이다. HCN(n, n)은 HFN(n, n)에 연장율 3, 밀집율 2로 임베딩되고 평균연장율이 2 이하임을 보인다. HFN（n, n）은 HCN（n, n）에 연장율 0(n)에 임베딩 되지만, 평균연장율이 2 이하임을 보인다. 마지막으로 HCN（n, n）의 고장허용도에 대해 논하고, HCN（n, n）이 최대 고장 허용도(maximally fault tolerant)를 가짐을 보인다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권1호
• /
• pp.88-98
• /
• 1994

A new neural network architecture called the Parallel. Self-Organizing Hierarchical Neural Network (PSHNN) is presented. The new architecture involves a number of stages in which each stage can be a particular neural network (SNN). The experiments performed in comparison to multi-layered network with backpropagation training and indicated the superiority of the new architecture in the sense of classification accuracy, training time,parallelism.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권7호
• /
• pp.905-916
• /
• 2004

자율구성 계층구조 에드혹 네트워크(Self-organizing hierarchical ad hoc network, SOHAN)는 편평구조 에드혹 네트워크의 확장성을 향상시키기 위해 설계된 새로운 형태, 즉, 액세스 포인트, 전달 노드, 이동 노드의 3 계층의 애드혹 노드로 구성된 네트워크 구조이다. 본 논문에서는 SOHAN의 자율구성을 위한 토폴로지 탐색과 라우팅 프로토콜을 소개한다. 또한 높은 전송 용량을 갖는 최적의 클러스터 기반 계층구조 토폴로지를 형성하기 위한 링크 품질 및 MAC 지연 시간 기반의 크로스레이어 설계방식의 경로 척도를 제안한다. 토폴로지 탐색 프로토콜은 2.5 계층에서 MAC 주소를 기반으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 위한 기본적인 정보를 제공한다. 이 라우팅 프로토콜은 AODV 프로토콜을 기반으로 하며, 계층구조의 장점을 활용하기 위해 토폴로지 탐색 프로토콜과 상호 연동하도록 설계된다. 시뮬레이션을 통해 전송용량, 종단간 지연시간, 패킷 전달률, 제어 오버헤드 관점에서 SOHAN의 우수한 성능과 확장성을 보인다.