Kim, Keun-hwan;Kim, Kang-hoe;Lee, Ho-shin;Shim, We
Asian Journal of Innovation and Policy
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제5권3호
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pp.293-314
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2016
Patent information as a proxy measure of technological capability has been utilized to establish technological strategies of firms. It is important to monitor what competitors' plans for direction on research and development in the initial stage of new industry. Cancer metabolism has been considered as a beacon of hope for cancer research because it is anticipated that the research field will play a central role in developing effective cancer therapies. There is little attention given to understanding the status quo of organizational configurations. By utilizing network analysis, six sub-groups of cancer metabolism were categorized and the relationship between an individual field and participants were analyzed based on cluster and entire network-level. Although the largest drug and biotech companies tried to take an initiative across the whole fields, the differences in technological capabilities between them was discovered. This paper attempts to improve the validity of the suggested procedure and is significant in that it looks at the entire structure of cancer metabolism research from a strategic perspective for the first time.
오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.
알려지지 않은 암호통신 프로토콜은 개인 및 데이터 프라이버시를 보장한다는 장점이 있을 수 있으나, 악의적 목적에 사용될 경우 기존의 네트워크 보안 장비를 이용하여 이를 식별하고 대응하는 것이 불가능에 가깝다. 특히, 실시간으로 오가는 방대한 양의 트래픽을 수작업으로 분석하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 머신러닝 기법을 활용하여 알려지지 않은 암호통신 프로토콜의 패킷 식별과 패킷의 필드 구분을 시도한다. 순차 패턴과 계층적 군집화, 그리고 피어슨 상관계수를 활용하여 알려지지 않은 암호통신 프로토콜이라 하더라도 그 구조를 자동화하여 분석할 가능성을 확인한다.
협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.384-389
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2012
In this paper, we examine the problems of the low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol and present ideas for improvement by selecting the cluster head node. The main problem with LEACH lies in the random selection of cluster heads. There exists a probability that the formed cluster heads are unbalanced and may remain in one part of the network, which makes some part of the network unreachable. In this paper, we present a new version of the LEACH protocol called the improved LEACH (ILEACH) protocol, which a cluster head is selected based on its ratio between the current energy level and an initial energy level, and multiplies by the root square of its number of neighbor nodes. The simulation results show that the proposed ILEACH increases the energy efficiency and network lifetime.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3468-3495
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2015
In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.43-46
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2008
Centrality has been actively studied in network analysis field. In this paper we show a calculation method of closeness centrality for WSN. Since nodes in a sensor network are very scarce in energy and computation capability the calculation of the closeness is done in two tiers by dividing network into clusters. In first step closeness centrality for cluster heads is calculated. In the second step closeness of member nodes of the chosen cluster is computed in respect to that cluster itself.
This paper presents a new trust evaluation scheme in an ad hoc network. To overcome the limited information about unfamiliar nodes and to reduce the required memory space, we propose a cluster-based trust evaluation scheme, in which neighboring nodes form a cluster and select one node as a cluster head. The head issues a trust value certificate that can be referred to by its non-neighbor nodes. In this way, an evaluation of an unfamiliar node's trust can be done very efficiently and precisely. In this paper, we present a trust evaluation metric using this scheme and some operations for forming and managing a cluster. An analysis of the proposed scheme over some security problems is also presented.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.67-72
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2021
Wireless sensor networks (WSNs) require an enormous number of sensor nodes (SNs) to maintain processing, sensing, and communication capabilities for monitoring targeted sensing regions. SNs are generally operated by batteries and have a significantly restricted energy consumption; therefore, it is necessary to discover optimization techniques to enhance network lifetime by saving energy. The principal focus is on reducing the energy consumption of packet sharing (transmission and receiving) and improving the network lifespan. To achieve this objective, this paper presents a novel improved energy-efficient cluster-based routing protocol (IECRP) that aims to accomplish this by decreasing the energy consumption in data forwarding and receiving using a clustering technique. Doing so, we successfully increase node energy and network lifetime. In order to confirm the improvement of our algorithm, a simulation is done using matlab, in which analysis and simulation results show that the performance of the proposed algorithm is better than that of two well-known recent benchmarks.
본 논문에서는 클러스터링 방식을 사용하는 무선 센서네트워크(WSN)에서 센서노드의 위치정보에 따라 클러스터의 크기를 다르게 설정하여, 네트워크의 수명을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 각 클러스터에서 수집된 정보는 클러스터 간(Inter-cluster) 통신으로 멀티 홉을 통하여 싱크노드에 전달된다. 싱크노드에 가까운 곳에 위치한 클러스터 헤더(CH)일수록 멀리 있는 클러스터 헤더보다 데이터 전달에 많이 관여하게 되어 에너지를 더욱 많이 소모하며 이로 인해서 네트워크의 수명이 줄어든다. 제안된 알고리즘은 싱크노드에 가까이 위치한 클러스터의 크기를 줄여서, 해당 클러스터 헤더에서의 에너지 소모를 최소화하고, 또한 싱크로 향하는 데이터들의 전송 경로를 다양화하여 클러스터 헤더의 통신 부담을 경감시킴으로써 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안된 알고리즘은 수학적인 분석 과정을 통해 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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