무선 센서 네트워크에서 LEACH와 같은 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이지만 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 따라서 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 량의 에너지 소모를 보인다. 따라서 본 논문은 소모되는 에너지의 효율성 증대를 위해 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서 서로 인접한 노드들은 intra cluster를 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 intra cluster는 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 setup단계에서 intra cluster들은 클러스터 헤드(intra cluster)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 intra cluster의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 intra cluster의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 또한 steady-state에서 각 intra cluster의 노드는 라운드 로빈 방식으로 데이터를 수집하며 network cluster의 클러스터 헤드에 전송한다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였다.
Resource sharing is a major advantage of distributed computing. However, a distributed computing system may have some physical or virtual resource that may be accessible by a single process at a time. The mutual exclusion issue is to ensure that no more than one process at a time is allowed to access some shared resource. The article proposes a token-based mutual exclusion algorithm for the clustered mobile ad hoc networks (MANETs). The mechanism that is adapted to handle token passing at the inter-cluster level is different from that at the intra-cluster level. It makes our algorithm message efficient and thus suitable for MANETs. In the interest of efficiency, we implemented a centralized token passing scheme at the intra-cluster level. The centralized schemes are inherently failure prone. Thus, we have presented an intra-cluster token passing scheme that is able to tolerate a failure. In order to enhance reliability, we applied a distributed token circulation scheme at the inter-cluster level. More importantly, the message complexity of the proposed algorithm is independent of N, which is the total number of nodes in the system. Also, under a heavy load, it turns out to be inversely proportional to n, which is the (average) number of nodes per each cluster. We substantiated our claim with the correctness proof, complexity analysis, and simulation results. In the end, we present a simple approach to make our protocol fault tolerant.
The advent of Wireless Sensor Networks (WSN) has led to their use in numerous applications. Sensors are autonomous in nature and are constrained by limited resources. Designing an autonomous topology with criteria for economic and energy conservation is considered a major goal in WSN. The proposed honey-hive clustering consumes minimum energy and resources with minimal transmission delay compared to the existing approaches. The honey-hive approach consists of two phases. The first phase is an Intra-Cluster Min-Max Discrepancy (ICMMD) analysis, which is based on the local honey-hive data gathering technique and the second phase is Inter-Cluster Frequency Matching (ICFM), which is based on the global optimal data aggregation. The proposed data aggregation mechanism increases the optimal connectivity range of the sensor node to a considerable degree for inter-cluster and intra-cluster coverage with an improved optimal energy conservation.
무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network, WMN)는 다중 인터페이스와 다중 채널을 지원함으로써 기존의 무선 네트워크에서 발생되는 여러 문제점을 해결할 수 있는 핵심적인 미래기술로 대두되고 있다. WMN에서 다중 채널의 사용은 무선 네트워크 노드들이 사용하는 대역폭을 본질적으로 증가시켜준다. 그러나 이러한 대역폭을 충분히 사용하기 위해서는 다중 채널 환경에서 발생할 수 있는 채널 간 간섭을 최소화하는 채널 할당 기법이 요구된다. 본 논문에서는 WMN의 성능 향상을 위하여 클러스터링 기반의 최소 간섭 채널 할당(Minimum Interference Channel Assignment, MI-CA) 알고리즘을 제안한다. MI-CA 알고리즘은 클러스터 간의 Inter-Cluster 채널 할당과 클러스터 내부의 Intra-Cluster 채널 할당으로 구성된다. Inter-Cluster 채널 할당에서는 전체 WMN을 위한 베어본 채널을 MST(Minimum Spanning Tree) 기반으로 클러스터 헤더와 보더 노드에 할당하고, Intra-Cluster 채널 할당에서는 클러스터 멤버들 간에 직교채널을 재 할당함으로써 간섭을 최소화 한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 MI-CA 알고리즘이 채널 간섭을 최소화함으로써 WMNs의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
The efficient design of a transport protocol contributes to energy conservation as well as performance improvement in wireless sensor networks (WSNs). In this paper, a node-density-aware transport protocol (NDTP) for intra-cluster transmissions in WSNs for monitoring physical attributes is proposed, which takes node density into account to mitigate congestion in intra-cluster transmissions. In the proposed NDTP, the maximum active time and queue length of cluster heads are restricted to reduce energy consumption. This is mainly because cluster heads do more works and consume more energy than normal sensor nodes. According to the performance evaluation results, the proposed NDTP outperforms the conventional protocol remarkably in terms of network lifetime, congestion frequency, and packet error rate.
본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크상에서 그룹 이동성이 있는 모바일 사용자들을 beacon 메시지 수신 상태 정보만을 이용하여 분산적인 방법으로 온라인 클러스터링 하는 기법과 그룹 내로 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 클러스터 헤드 노드를 선정하는 기법을 제시하고, 선정한 클러스터 헤드 노드를 통해 그룹 내부로 데이터를 전달할 수 있는 효율적인 그룹 라우팅 기법을 제안한다. ns-2를 이용하여 518개의 정적 노드와 20개의 동적 노드로 구성된 네트워크에 대해 성능 평가한 결과, 평균적으로 96 %의 높은 클러스터링 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 또한 그룹의 개념 없이 개별적으로 모바일 노드들로 일대일 라우팅을 한 경우에 비해 제안한 클러스터 기반 라우팅 기법을 사용했을 경우, 총 라우팅 비용이 1/20 정도로 감소하였으며, 그룹의 개념은 존재하지만 임의의 모바일 노드를 통해 intra-cluster 라우팅 했을 경우에 비해, 제안한 클러스터 헤드 노드를 통해 라우팅 했을 경우, 라우팅 비용이 평균적으로 1/2 정도로 감소함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크의 서비스 수명 보장을 위해 클러스터 기반의 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 무선 센서 멀티미디어 컴퓨팅 환경에서 에너지 소모를 줄이고 서비스 오류를 줄이기 위해 인트라 클러스터 라우팅과 인터 클러스터 라우팅을 수행한다. 또한 제안된 클러스터 라우팅은 라우팅 신뢰성을 향상시키고, 패킷 손실을 최소화하며, 관리 오버헤드를 최소화하고, 에너지 소모를 최소화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 기법이 DSR (Dynamic Source Routing) 기법, AODV(Adhoc On-demand Distance Vector routing) 기법에 비해서 효율성이 우수함을 보인다.
본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.
A representative group of 38 improved basmati lines including maintainers of sterile lines were studied for genetic diversity utilizing Mahalanobis $D^2$ statistics. A wide diversity was observed having ten clusters with high intra- and inter-cluster distance. Heterosis was estimated utilizing the cytoplasmic male sterile lines from the clusters having high intra- and inter-cluster distance. Highly heterotic hybrids were obtained from the hybridization programme. Cross combinations IR68281A/Pusa 1235-95-73-1-1, IR68281A/RP 3644-41-9-5, Pusa 3A/UPR 2268-4-1, IR 68281A/Pusa Basmati-1, IR68281A/BTCE 10-98, and IR58025A/HKR 97-401 were found to be highly heterotic for grain yield/plant with other agronomic and quality traits. Additionally, a positive association of intra-cluster distance with heterosis was observed, which could be utilized as a guideline for predicting heterosis in basmati hybrid rice breeding program. Also, a positive association between inter-cluster distance and heterosis was observed.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.447-450
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2004
This paper proposes remotely sensed image classification method by fuzzy c-means clustering algorithm using average intra-cluster distance. The average intra-cluster distance acquires an average of the vector set belong to each cluster and proportionates to its size and density. We perform classification according to pixel's membership grade by cluster center of fuzzy c-means clustering using the mean-values of training data about each class. Fuzzy c-means algorithm considered membership degree for inter-cluster of each class. And then, we validate degree of overlap between clusters. A pixel which has a high degree of overlap applies to the maximum likelihood classification method. Finally, we decide category by comparing with fuzzy membership degree and likelihood rate. The proposed method is applied to IKONOS remote sensing satellite image for the verifying test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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