• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.681-684
• /
• 2000

본 논문은 Client & Server 모델을 기반으로 선로 이용률과 응답시간을 분석, 조합하여 웹 상에서 해당 목적지 경로 사이에 있을 수 있는 bottleneck 구간을 탐지하기 위한 시스템을 설계하였다. 이를 위해 traceroute를 이용하여 사용자와 해당 목적지 경로 사이의 인터페이스들을 추적하였다. 추적된 인터페이스들의 IP로 TCP/IP 표준 네트워크 망 관리 프로토콜인 SNMP Polling을 하여 인터페이스로부터 각종 MIB 정보들을 가져와 각 인터페이스간의 선로 이용률을 분석해냈으며, 또한 정확한 bottleneck 구간을 알아내고자 각 라우터로 ping을 실행시켜 응답시간을 계산하였다. 이렇게 얻은 선로 이용률과 응답시간으로 보다 정확한 트래픽 정보와 bottleneck 구간을 분석해낼 수 있었다. 이러한 분석 시스템으로 인해 사용자들은 전문적인 지식 없이 단지 자신의 컴퓨터의 웹브라우저를 통한 서버 분석 시스템 접속만으로도 해당 구간의 어떤 부분이 bottleneck 구간인지를 탐지, 분석할 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권6호
• /
• pp.778-790
• /
• 2023

Although density peak clustering can often easily yield excellent results, there is still room for improvement when dealing with complex, high-dimensional datasets. One of the main limitations of this algorithm is its reliance on geometric distance as the sole similarity measurement. To address this limitation, we draw inspiration from the information bottleneck theory, and propose a novel density peak clustering algorithm that incorporates this theory as a similarity measure. Specifically, our algorithm utilizes the joint probability distribution between data objects and feature information, and employs the loss of mutual information as the measurement standard. This approach not only eliminates the potential for subjective error in selecting similarity method, but also enhances performance on datasets with multiple centers and high dimensionality. To evaluate the effectiveness of our algorithm, we conducted experiments using ten carefully selected datasets and compared the results with three other algorithms. The experimental results demonstrate that our information bottleneck-based density peaks clustering (IBDPC) algorithm consistently achieves high levels of accuracy, highlighting its potential as a valuable tool for data clustering tasks.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1467-1486
• /
• 2017

Fuzzy co-clustering is sensitive to noise data. To overcome this noise sensitivity defect, possibilistic clustering relaxes the constraints in FCM-type fuzzy (co-)clustering. In this paper, we introduce a new possibilistic fuzzy co-clustering algorithm based on information bottleneck (ibPFCC). This algorithm combines fuzzy co-clustering and possibilistic clustering, and formulates an objective function which includes a distance function that employs information bottleneck theory to measure the distance between feature data point and feature cluster centroid. Many experiments were conducted on three datasets and one artificial dataset. Experimental results show that ibPFCC is better than such prominent fuzzy (co-)clustering algorithms as FCM, FCCM, RFCC and FCCI, in terms of accuracy and robustness.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제16C권5호
• /
• pp.621-628
• /
• 2009

무선 센서망은 위험이 존재하는 환경에서 공공 기관이나 군사적 목적의 신뢰성 있는 모니터링을 위한 수단으로 사용되어 왔다. 위험 상황이나 위험 물질이 존재하는 환경에서 사용된다는 특성 때문에, 망의 수명이 기존 무선망에서보다 더욱 중요한 성능 요소로 간주된다. 망 전체의 수명을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 수명을 다하는 최초의 노드가 얼마나 이른 시간에 나타나느냐 하는 것이고, 이 최초의 노드는 망에 존재하는 병목 노드일 확률이 높다. 무선망의 병목 노드를 찾아내기 위한 방법으로 MINCUT 알고리즘이 대표적이나, 이는 중앙 집중형 방법이어서 많은 수의 노드로 이루어진 무선 센서망에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 알고리즘의 계산 복잡도를 낮추어 매우 짧은 시간 내에 병목 노드를 탐지해 내는 분산형 방법을 제안한다. 수학적 분석과 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존 방법보다 훨신 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 정보통신설비학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.170-181
• /
• 2009

When a slow-moving vehicle occupies one of the lanes of a multi-lane highway, it often causes queuing behind, unlike one is caused by an actual stoppage on that lane. This happens when the traffic flow rate upstream from the slow vehicle exceeds a certain critical value. This phenomena is called as the Moving Bottleneck, defined by Gazis and Herman (1992), Newell (1998) [3], and Munoz and Daganzo (2002), who conducted the flow estimates of upstream and downstream and considered slow-moving vehicle speed and the flow ratio exceeding slow vehicle and the microscopic traffic flow characteristics of moving bottleneck. But, a study of delay on moving bottleneck was not conducted until now. So this study provides a average delay time model related to upstream flow and the speed of slow vehicle. We have chosen the two-lane highway and homogeneous traffic flow. A slow-moving vehicle occupies one of the two lanes. Average delay time value is a result of AIMSUN[9], the microscopic traffic flow simulator. We developed a multiple regression model based on that value. Average delay time has a high value when the speed of slow vehicle is decreased and traffic flow is increased. Conclusively, the model is formulated by the negative exponential function.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.33-39
• /
• 2019

In this paper, we propose deep convolutional neural network(CNN) with bottleneck structure which improves the performance of earthquake classification. In order to address all possible forms of earthquakes including micro-earthquakes and artificial-earthquakes as well as large earthquakes, we need a representation and classifier that can effectively discriminate seismic waveforms in adverse conditions. In particular, to robustly classify seismic waveforms even in low snr, a deep CNN with 1x1 convolution bottleneck structure is proposed in raw seismic waveforms. The representative experimental results show that the proposed method is effective for noisy seismic waveforms and outperforms the previous state-of-the art methods on domestic earthquake database.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제10C권7호
• /
• pp.923-928
• /
• 2003

본 논문은 그리드 네트워크의 패킷 지연시간단축을 위한 병목 링크 대역폭 측정 알고리즘을 제안하고자 한다. 병목 링크 대역폭 측정방법으로 packet pair 알고리즘과 Paced Probes가 있으나 이들은 pacer 패킷으로 cross traffic의 영향을 줄이면서 Paced probe 패킷들이 링크를 지날 때 발생하는 시간 차이를 이용하여 병목 링크 대역폭을 구한다. 그러나 경로상의 병목 링크 대역폭을 측정할 뿐이지 병목현상이 발생한 지점은 알 수 없는 문제점이 있다. 이를 hop-by-hop 측정에 기반한 병목 대역폭 측정을 제시하여 그리드 네트워크에서 전체적인 패킷 지연 개선을 이룰 수 있다. hop-by-hop의 병목 대역폭을 측정하기 위해 paced probe 패킷에 타임스탬프 옵션을 이용하며 병목현상 해소를 통하여 패킷 전송 지연의 단축을 시뮬레이션을 통해 알 수 있다. 본 논문에서 제시한 알고리즘으로 병목 링크의 대역폭과 위치를 파악하여 그리드 ETP나 실시간 QoS를 보장하는 데이터 전송에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.131-138
• /
• 2016

In this paper, we propose a simple linear bottleneck assignment problems (LBAP) algorithm to find the optimal solution. Generally, the LBAP has been solved by threshold or augmenting path algorithm. The primary characteristic of proposed algorithm is derived the optimal solution of LBAP from linear sum assignment problem (LSAP). Firstly, we obtains the solution for LSAP from the selected minimum cost of rows and moves the duplicated costs in row to unselected row with minimum increasing cost in direct and indirect paths. Then, we obtain the optimal solution of LBAP according to the maximum cost of LSAP can be move to less cost. For the 29 balanced and 7 unbalanced problem, this algorithm finds optimal solution as simple.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
• /
• pp.51-54
• /
• 2000

Due to the emerging of high-speed network, lots of interests of access to remote data have increased. Those interests motivate using of Cooperative Caching that uses remote cache like local cache by sharing other clients' cache. The conventional algorithm like GMS(Global Memory Service) has some disadvantages that occurred bottleneck and decreasing performance because of exchanges of many messages to server or manager. On the other hand, Hint-based algorithm resolves a GMS's server bottleneck as each client has hint information of all blocks. But Hint-based algorithm also causes some problems such as inaccurate information in it, if it has too old hint information. In this paper, we offer the policy that supplement bottleneck and inaccuracy； by using file identifier that can search for the lookup table and by exchanging oldest block information between each client periodically.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
• /
• pp.423-428
• /
• 2010

최근에는 사회구조가 복잡해 짐에 따라 각 분야의 전문성이 두드러지고 있다. 이러한 흐름은 음식점에도 영향을 주어 기존의 형식에서 벗어난 자신들만의 독특하고 차별성 있는 요리 메뉴의 개발을 가속화시켰다. 그로 인해 한식, 중식, 양식으로 구분하는 전통적인 음식점 분류 방식이 한계를 보였고, 기존의 분류를 포함하면서도 새로이 등장하는 음식점들을 다룰 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 최근 폭발적으로 늘어나는 음식점 추천 웹 사이트의 데이터를 토대로 자동적으로 음식점 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 각 음식점이 갖고 있는 특징을 메뉴 정보를 통해 파악하려 하였다. 음식점 사이트에서 수집한 2 천개의 음식점, 6 만개의 메뉴 정보를 미리 정의된 필터로 정제한 후 Sequential Information Bottleneck Clustering 알고리즘을 적용하여 구분해 보았다. 실험결과 제안한 방법이 다른 Clustering 방법에 비해 높은 성능을 보였으며 음식점주가 수동적으로 음식점 분류를 입력하는 수고를 줄일 수 있는 가능성을 보였다.