• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 2009

이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 원격지의 환경에 대한 정확한 모니터링 또는 제어를 가능하게 한다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는, 상황인식 기반의 적응적이며 계층적 클러스터링 기법인 CACH(Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식을 분산 클러스터링 기반으로 구성하였다. CACH는 또한 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 수정하는 새로운 기법을 이용하여, 네트워크의 수명을 연장하고 지연시간을 줄일 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.213-217
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• 2012

Fuzzy k-means clustering is an attractive alternative to the ordinary k-means clustering in analyzing multivariate data. Fuzzy versions yield more natural output by allowing overlapped k groups. In this study, we modify a fuzzy k-means clustering algorithm to be used for undirected social networks, apply the algorithm to both real and simulated cases, and report the results.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권12호
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• pp.1493-1503
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• 1999

ATM Clustering System과 같이 SAN(System Area Network) 환경에서 동작하는 시스템은 낮은 지연시간과 넓은 대역폭의 네트워크가 필수적이나 기존의 에러 복구 프로토콜들은 이러한 요구를 충족시키기에는 큰 오버헤드를 가지고 있다. 제안된 새로운 에러 복구 프로토콜은 ATM Clustering System 환경에서 최적의 성능을 나타내는 light-weight 프로토콜로 에러가 없는 상황과 에러 복구가 진행중인 상황에 따라 acknowledgement 주기를 적응적으로 변화시키는 adaptive acknowledgement scheme를 제안하여 적용하였다. 제안된 프로토콜은 상용 툴인 SDT를 이용한 논리 검증 받았고, DEVSim++ 환경에서의 성능 분석을 통해 프로토콜이 최상의 성능을 보이기 위한 파라메터 값을 찾았고, 이 값을 적용하였을 때의 성능을 기존의 프로토콜과 비교하여 제안된 프로토콜이 더 우수함을 확인하였다.Abstract While a system working with SAN, such as ATM Clustering System, requires a network with low latency and wide bandwidth, the previous error recovery protocols have a serious network overhead to satisfy this requirement. The suggested error recovery protocol is a light-weight protocol which can shows its best performance at ATM Clustering System and uses a newly suggested adaptive acknowledgement scheme. In the adaptive acknowledgement scheme, the period of acknowledgement is dynamically changed depending on the state of the network. We proved the logical correctness of our protocol with SDT and did performance analysis with DEVSim++. From the analysis, we found the optimal parameter values for best performance and showed that our protocol works better than the previous error recovery protocols.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.115-115
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• 2020

Water network partitioning (WNP) is an initiative technique to divide the original water distribution network (WDN) into several sub-networks with only sparse connections between them called, District Metered Areas (DMAs). Operating and managing (O&M) WDN through DMAs is bringing many advantages, such as quantification and detection of water leakage, uniform pressure management, isolation from chemical contamination. The research of WNP recently has been highlighted by applying different methods for dividing a network into a specified number of DMAs. However, it is an open question on how to determine the optimal number of DMAs for a given network. In this study, we present a method to divide an original WDN into DMAs (called Clustering) based on community structure algorithm for auto-creation of suitable DMAs. To that aim, many hydraulic properties are taken into consideration to form the appropriate DMAs, in which each DMA is controlled as uniform as possible in terms of pressure, elevation, and water demand. In a second phase, called Sectorization, the flow meters and control valves are optimally placed to divide the DMAs, while minimizing the pressure reduction. To comprehensively evaluate the WNP performance and determine optimal number of DMAs for given WDN, we apply the framework of multiple-criteria decision analysis. The proposed method is demonstrated using a real-life benchmark network and obtained permissible results. The approach is a decision-support scheme for water utilities to make optimal decisions when designing the DMAs of their WDNs.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.389-395
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• 2022

A Mobile Sensor Network is widely used in real time applications. A critical need in Mobile Sensor Network is to achieve energy efficiency during routing as the sensor nodes have scarce energy resource. The nodes' mobility in MWSN poses a challenge to design an energy efficient routing protocol. Clustering helps to achieve energy efficiency by reducing the organization complexity overhead of the network which is proportional to the number of nodes in the network. This paper proposes"EERA: Energy Efficient Routing Algorithm for Mobile Sensor Network" is divided into five phases. 1, Cluster Formation 2.Cluster head and Transmission head selection 3.Path Establishment / Route discovery and 4,Data Transmission. Experimental Analysis has been done and is found that the proposed method performs better than the existing method with respect to four parameters.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.27-30
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• 2005

Because of unreplenishable power resources, reducing node energy consumption to extend network lifetime is an important requirement in wireless sensor networks. In addition both path length and path cost are important metrics affecting sensor lifetime. We propose a dynamic clustering scheme based on location in wireless sensor networks. Our scheme can localize the effects of route failures, reduce control traffic overhead, and thus enhance the reachability to the destination. We have evaluated the performance of our clustering scheme through a simulation and analysis. We provide simulation results showing a good performance in terms of approximation ratios.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.322-325
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• 2002

본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권8호
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• pp.61-71
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• 2024

The dynamic nature of Online Social Networks (OSNs), especially on platforms like Twitter, presents challenges in identifying and responding to community attacks, particularly within Arabic content. The proposed integrated system addresses these challenges by achieving 91% accuracy in detecting real-time community event attacks while efficiently managing computational costs. This is accomplished through the use of specialized integrated approach clustering to detect both major and minor attacks. Additionally, the system leverages clustering algorithms, temporal modules, and social network graphs to identify events, map communities, and analyze online dynamics. An extensive parameter sensitivity analysis was conducted to fine-tune the algorithm, and the system's effectiveness was validated using a benchmark dataset, demonstrating substantial improvements in event detection.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1445-1458
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• 2016

본 논문에서는 1976년부터 2015년까지 40년 간, 59개 지역 기온 시계열을 대상으로 degrended cross-correlation analysis(DCCA) 방법을 이용한 상관 계수를 도출하였다. 4년 단위의 평균기온, 최고기온, 최저기온 시계열을 분석하여 상관계수 값이 0.9 이상이면 단위 기간 동안 두 지역의 온도 상관성이 존재하는 것으로 판단하고, 두 지역 간의 연결선을 만드는 방식으로 네트워크를 구축하였다. 이후 네트워크 이론을 바탕으로 평균 경로 길이, 결집 계수, 유사성, 모듈성 등의 값들을 도출하였다. 그 결과, 기온 네트워크는 좁은 세상 성질을 만족하고, 유사성과 모듈성이 높은 네트워크임을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.107-115
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• 2013

우리가 살고 있는 세계에는 다양한 네트워크들이 발견된다. 특히, 기술 및 학문과 밀접하게 관련 있는 지식 네트워크는 지식이 생산되는 방식을 이해하는데 도움을 주기 때문에 큰 의미를 갖는다. 이러한 중요성을 바탕으로 지금까지 지식 네트워크를 대상으로 한 많은 네트워크 분석들이 이루어져 오고 있다. 그 중에서 동종성 계수는 네트워크 내의 노드들이 비슷한 성향을 가진 노드들과 연결을 맺으려는 경향 수치로 나타낸다. 동종성 계수가 가지는 이러한 특성은 지식 네트워크로 간주 될 수 있는 키워드기반 특허 네트워크에서 기술이 어떻게 진화하는지 확인 하는데 도움을 줄 수 있다. 왜냐하면 지식 내트워크내 노드로 표현되는 키워드들 간의 관계들이 기술이 만들어지는 구조를 나타내기 때문이다. 본 연구에서는 키워드 네트워크에는 핵심 노드가 존재한다는 기존 연구 결과를 기반으로 두 가지 가설을 세우고 이에 대한 검증으로 동종성 분석을 수행 하였다. 첫 번째 가설은 키워드 기반 특허 네트워크는 시간 흐름에 따라 비동종성을 띌 것으로 예측 하며, 동종성 분석을 통해 특허 네트워크가 진화함에 따라 비동종성을 보이는 것을 확인 하였다. 다음으로, 키워드 기반 특허 네트워크가 비동종성을 보일수록 클러스터링 계수 또한 낮아 질 것으로 예측하는 두 번째 가설에 대한 동종성 분석 결과, 네트워크의 동종성 계수가 낮아질수록 클러스터링 계수 또한 낮아진다는 사실을 확인 할 수 있었다. 또한, 두 번째 가설의 검증과정에서 확인 한 흥미로웠던 결과로써, 동종성 계수가 감소함에 따라 클러스터링 계수가 낮아지는 정도는 네트워크가 동종성을 보일 때 보다 비동종성을 보일 때가 훨씬 높았다.