• 한국통신학회논문지
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• 제33권3B호
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• pp.123-134
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• 2008

본 논문에서는 센서 노드의 에너지 소모의 효율성을 증대시키는 무선 센서 네트워크에 대한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 센서 노드는 멀티 홉 센서 필드에서 최초의 플러딩 과정을 통해 싱크 노드로의 최소 홉수를 나타내는 플러딩 레벨 값을 얻는다. 이 값은 싱크 노드로의 연결을 보장하고 클러스터를 구성하는 동안 사용되며 라우팅 과정에서 효과적으로 사용되어 에너지 효율성을 증가시킨다. 이 알고리즘은 분석과 많은 실험을 통해 성능평가가 이루어진다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1693-1713
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• 2018

An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.47-56
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• 2012

본 연구에서는 센서 네트워크용 병렬 시뮬레이터인 PASENS(Parallel SEnsor Network Simulator)를 이용하여 센서 네트워크에 이용되는 라우팅 알고리즘 중에서 계층적 라우팅 프로토콜의 대표적인 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 그의 변형인 TL-LEACH(Two Level Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), M-LEACH(Multihop Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), 그리고 LEACH-C(LEACH-Centralized)의 전력 소모량과 데이터의 수신율을 비교하고 분석하였다. 시뮬레이션을 이용한 분석 결과에 따르면, M-LEACH 라우팅 프로토콜의 경우에는 여러 센서 노드들을 통하여 데이터가 전달되기 때문에 일정한 크기 이상의 넓은 공간에서 높은 수신율을 보였으며, LEACH-C 라우팅 프로토콜은 싱크 노드(서버)가 전체 센서 노드의 잔여 에너지와 위치를 고려하여 클러스터 헤드를 결정하기 때문에 좁은 공간에서 보다 오랜 수명을 필요로 하는 센서 네트워크를 구축하는데 가장 효율적이라는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권5호
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• pp.473-481
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• 2015

In this study, we propose a clustering algorithm to enhance the performance of wireless sensor and actuator networks (WSANs). In each cluster, a multi-level hierarchical structure can be applied to reduce energy consumption. In addition to the cluster head, some nodes can be selected as intermediate nodes (INs). Each IN manages a subcluster that includes its neighbors. INs aggregate data from members in its subcluster, then send them to the cluster head. The selection of intermediate nodes aiming to optimize energy consumption can be considered high computational complexity mixed-integer linear programming. Therefore, a heuristic lowest energy path searching algorithm is proposed to reduce computational time. Moreover, a channel assignment scheme for subclusters is proposed to minimize interference between neighboring subclusters, thereby increasing aggregated throughput. Simulation results confirm that the proposed scheme can prolong network lifetime in WSANs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4883-4901
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• 2016

Energy efficiency in Wireless Sensor Networks (WSNs) is very appealing research area due to serious constrains on resources like storage, processing, and communication power of the sensor nodes. Due to limited capabilities of sensing nodes, such networks are composed of a large number of nodes. The higher number of nodes increases the overall performance in data collection from environment and transmission of packets among nodes. In such networks the nodes sense data and ultimately forward the information to a Base Station (BS). The main issues in WSNs revolve around energy consumption and delay in relaying of data. A lot of research work has been published in this area of achieving energy efficiency in the network. Various techniques have been proposed to divide such networks; like grid division of network, group based division, clustering, making logical layers of network, variable size clusters or groups and so on. In this paper a new technique of group based WSNs is proposed by using some features from recent published protocols i.e. "Energy-Efficient Multi-level and Distance Aware Clustering (EEMDC)" and "Energy-Efficient Multi-level and Distance Aware Clustering (EEUC)". The proposed work is not only energy-efficient but also minimizes the delay in relaying of data from the sensor nodes to BS. Simulation results show, that it outperforms LEACH protocol by 38%, EEMDC by 10% and EEUC by 13%.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권5호
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• pp.381-392
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• 2003

Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ～ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.357-365
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• 2022

냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.23-36
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• 2023

이 연구는 내용 분석 기법과 해밍 거리 측정 방법을 적용하여 <흥부전> 이본의 계열과 계통을 미시적, 거시적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. <흥부전>의 28개 이본을 내용 단락으로 분절하고 각 단락마다 내용 유형에 따라 내용 유형의 값을 인코딩하여서, 모든 이본의 유형 차이를 비교하였다. 28개 이본의 내용 단락 유형에 따른 차이를 종합하여서 이본의 친소 관계를 분석하기 위하여 거리 행렬로 변환하였다. 거리 행렬은 차원 축소 기법의 일종인 다차원 척도법을 적용하였고 그 결과 거리 행렬을 2차원 공간으로 축소하여 2차원 좌표를 구하였다. 다차원 척도법 분석 결과를 시각화하여서 흥부전 이본은 크게 2가지 계통으로 구분이 된다는 것을 확인하였다. 동일한 거리 행렬을 활용하여 28개 이본의 친소 관계 군집을 분석하기 위한 방법으로는 계층적 군집 분석과 계통분기분석방법을 적용하였다. 그 결과 2개의 이본 계통은 친소 관계의 미시적 분석 결과에 따라 5개의 계열이 존재하는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 디지털 인문학 연구 방법을 적용하여 고전 문학 이본의 내용을 인코딩하고 그 데이터를 분석하는 방법을 적용하여 문헌의 내용 유사도에 따른 군집 분석 기법이 유용함을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.77-85
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• 2015

최근 무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해 사용되고 있으며 센서 필드의 정보 수집을 위해 소형의 저전력, 저가격 센서를 사용한다. 본 논문은 이러한 센서 노드의 에너지 효율성을 고려한 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 LEACH에 기반하며 슬립 기법과 전송 모드의 변경을 통해 네트워크와 노드의 수명을 연장할 수 있다. 제안 알고리즘에서 노드는 이웃 노드들과의 거리를 기반으로 자신의 클러스터링 참여 값을 구하고 자신의 주위에 노드들이 많이 존재한다면 슬립 모드로 대기하도록 한다. 또한 BS로의 데이터 전달에 기존의 싱글 홉 전송만 사용하는 것이 아니라 클러스터 헤드의 에너지 수준에 따라 멀티 홉 전송으로 변경할 수 있도록 하여 에너지를 보존하도록 한다 제안 기법의 성능을 확인하기 위해 LEACH와 비교 실험을 수행하였으며 특히 불균일하게 노드가 배치된 네트워크에서 제안기법의 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1696-1702
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• 2008

한정된 용량의 배터리에 의존하는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 LEACH와 같은 클러스터 기반의 동적 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 본 논문에서는 클러스터 내의 각 노드가 가지는 속성을 고려하여 클러스터를 생성하고 노드를 관리하는 TICC(Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안한 TICC은 노드의 속성 중의 하나인 베터리 값 즉 에너지 값으로 노드의 에너지 레벨을 분류한다. 그리고 분류된 에너지 레벨에 대응하는 시간차 컨트롤 기법을 이용하여 클러스터링 과정을 수행하거나 노드들을 관리한다. 특히 제안한 TICC 알고리즘은 MANET에서 클러스터의 생성, 재생성, 진입 노드 및 이탈 노드의 검출과 관리를 통해 노드의 에너지 관리 효율을 향상시키고 클러스터의 Lifetime을 증가시키는 결과를 보여주었다.