• 한국통신학회논문지
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• 제33권7B호
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• pp.528-537
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• 2008

본 논문은 NoC 시스템에서 수행되는 멀티미디어 application에서 deadlock과 패킷 drop율을 최소화하기 위한 hybrid 구조의 네트워크 토폴로지와 job distribution 알고리듬을 제안한다. 제안된 NoC 시스템은 멀티미디어 application에 따라 패킷 drop율이 최소화될 수 있는 네트워크 토폴로지를 적용하여 sub-cluster에 배정하고, 수행되는 application은 sub-cluster 내의 네트워크 상황을 고려하여 동적 round-robin 방식의 스케줄링을 수행한다. 본 연구에서는 hybrid 네트워크 토폴로지와 동적인 job distribution을 통해 네트워크에 발생하는 트래픽을 분산시킴으로써 패킷 deadlock과 패킷 drop율을 최소화하는 알고리듬을 제시하였다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 임베디드 시스템에서 사용되는 멀티미디어 application 중 MPEG4 동영상 재생, MPEG1 audio layer-3(MP3) 재생, GPS 위치 계산, OFDM 복조를 대상으로 실험하였다. 실험결과 제안된 job distribution 알고리듬에 적용된 시스템은 기존의 APSRA 알고리듬에 비해 패킷 drop율이 평균 13% 감소하고 면적은 2.7% 증가하였다. 또한 deadlock 감소의 비교 대상으로 흔히 사용되는 XY 알고리듬을 본 구조에 맞게 변경한 알고리듬에 대해 패킷 drop율은 평균 23.9% 감소하고 면적은 3.0% 증가하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-7
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• 2022

IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1873-1893
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• 2023

The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제6권4호
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• pp.297-306
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• 2006

In this paper, We presented the algorithm for estimating a reliability between nodes in wireless distributed sensor networks (DSN). To estimate the reliability between nodes, we first modeled DSN as probability graph. Links of the graph are always reliable and the probability of node failure is independent. After all possible simple path which can be established between two nodes are examined, we perform sharp operation to remove repetition event between two nodes. Using probability for each variable of the minimized Boolean equation, we present the reliability formula.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.56-63
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• 2012

WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태 없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 싱크노드는 고정 싱크노드와 모바일 싱크노드로 구분되고 모바일 싱크노드는 전체 네트워크의 에너지 소모를 분산시켜 고정싱크 노드보다 네트워크의 라이프 타임이 증가하는 장점이 있다. 센서노드의 제한된 에너지 자원은 WBAN의 에너지 효율측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 모바일 싱크노드 기반의 WBAN 환경에서 효율적인 데이터 전송을 위한 클러스터 토폴로지 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 그리드 기반의 라우팅 프로토콜 및 TDMA 기반의 스케줄링 알고리즘의 장점을 바탕으로 인접한 클러스터의 중첩영역을 최소화하고 클러스터 헤더의 데이터 부담을 감소시켜 수집지연 및 오버헤드가 빈번하게 발생하는 WBAN 환경의 무선 센서 네트워크에서 우수한 성능을 보였다.

• Elastomers and Composites
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• 제48권3호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 carboxylated SBR latex와 zinc oxide가 SBS 복합재의 내마모성과 debris 특성 개선에 미치는 영향을 관찰하였다. 실리카를 첨가한 SBS 복합재는 실리카 입자간의 수소 결합에 의한 강한 filler-filler interaction으로 인한 낮은 분산성 때문에 기계적 강도, NBS 내마모성, debris 특성이 전체적으로 감소하는 것으로 나타났다. carboxylated SBR latex를 첨가한 SBS 복합재는 carboxyl group과 실리카의 silanol group간의 결합을 통하여 filler-filler interaction이 감소하고 실리카의 분산성이 증가하기 때문에 기계적 강도, NBS 내마모성, debris 특성이 향상되는 것을 확인 하였다. carboxylated SBR latex와 zinc oxide를 동시에 첨가한 경우, carboxyl group에 의한 실리카의 분산성 향상과 더불어 zinc ion과 carboxyl group간의 ion cluster 형성을 통하여 물성이 크게 증가하였다. Zinc ion과 carboxyl group간의 ion cluster 형성은 $1550{\sim}1650cm^{-1}$의 zinc carboxylate group stretch 피크의 FT-IR 분석 결과로 확인하였다. carboxylated SBR latex와 zinc oxide를 첨가한(SC-4) 복합재의 경우, 인장강도 $156kgf/cm^2$, 신장율 936%, 인열강도 59.4kgf/cm의 우수한 기계적 강도를 나타내었으며, NBS 내마모성은 338%로 가장 우수한 특성을 나타내었다. 또한, 표면 마찰 시에 debris 발생 역시 크게 감소하며, 표면 마찰 저항의 증가로 파도 형태의 마모 특성을 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2383-2389
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• 2011

유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.

• 센서학회지
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• 제10권6호
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• pp.310-316
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• 2001

다양한 냄새를 인식하고 분석하기 위하여 metal oxide 형 센서어레이를 이용한 인공 냄새인식 시스템(전자 코 시스템)을 설계 제작하였다. 센서어레이로부터 측정되는 다차원 데이터를 관측자로 하여금 쉽게 구별 할 수 있도록 Euclidean distance를 기본으로 하는 unsupervised clustering 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주성분 분석법을 Sammon의 매핑법을 시작점으로 사용한 결합방법으로 특정냄새가 속해있는 cluster들에 대한 가정이 필요하지 않으며, 주성분 분석법에서 나타나는 차원축소로 인한 오차를 최소화하고 Sammon의 매핑법 사용으로 나타나는 데이터베이스의 입력순서에 따른 cluster들의 회전현상을 제거할 수 있다. 제안된 unsupervised clustering 방법으로 구현된 인공 냄새인식 시스템은 휘발성 유기화합물과 국산양주들의 냄새 차이를 각각 평가하는데 사용되어졌고 실험을 통하여 좋은 성능을 검증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.140-149
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• 2018

Social data such as users' comments are unstructured in nature and up-to-date technologies for analyzing such data are constrained by the available storage space and processing time when fast storing and processing is required. On the other hand, it is even difficult in using a huge amount of dynamically generated social data to analyze the user features in a high speed. To solve this problem, we design and implement a topic association analysis system based on the latent Dirichlet allocation (LDA) model. The LDA does not require the training process and thus can analyze the social users' hourly interests on different topics in an easy way. The proposed system is constructed based on the Spark framework that is located on top of Hadoop cluster. It is advantageous of high-speed processing owing to that minimized access to hard disk is required and all the intermediately generated data are processed in the main memory. In the performance evaluation, it requires about 5 hours to analyze the topics for about 1 TB test social data (SNS comments). Moreover, through analyzing the association among topics, we can track the hourly change of social users' interests on different topics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권1호
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• pp.157-176
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• 2011

An interest-based P2P constructs the peer connections based on similarities for efficient search of resources. A clustering technique using peer similarities as data is an effective approach to group the most relevant peers. However, the separation of groups produced from clustering lowers the scalability of a P2P network. Moreover, the interest-based approach is only concerned with user-level grouping where topology-awareness on the physical network is not considered. This paper proposes an efficient scalable search for the interest-based P2P system. A scalable multi-ring (SMR) based on fuzzy clustering handles the grouping of relevant peers and the proposed scalable search utilizes the SMR for scalability of peer queries. In forming the multi-ring, a minimized route function is used to determine the shortest route to connect peers on the physical network. Performance evaluation showed that the SMR acquired an accurate peer grouping and improved the connectivity rate of the P2P network. Also, the proposed scalable search was efficient in finding more replicated files throughout the peer network compared to other traditional P2P approaches.