무선 센서 네트워크는 정보를 수집하고자 하는 구역에 배포된 센서 노드를 이용한 네트워크이다. 센서 노드들은 배터리 교체가 어렵기 때문에 한정된 에너지로 동작하기 위해서는 에너지 효율과 전송 효율이 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드 간의 거리에 따라 클러스터를 구성한 뒤 이동 에이전트를 이용하여 효율적으로 데이터를 수집하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 가능한 노드간의 전송 충돌을 줄이고 최저 지연 시간을 보장하기 위하여 거리에 기반한 토폴로지를 구성한 후, 이를 이용하여 클러스터를 구성한다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 기존의 이동 에이전트를 이용한 데이터 수집 알고리즘인 GCF, LCF, TBID와 비교한 결과, 노드가 300개 일 때 기존의 알고리즘보다 네트워크 수명이 각 각 194배, 124.6배, 1.46배 향상되었으며 데이터 병합 시 각 87.5%, 85%, 45%의 에너지 효율 상승을 보여주었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.131-135
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2007
In this paper, The proposed algorithm consists of three steps. In the first step, TD(Transition Density) calculation has to be performed. a CLB-based CPLD low-power technology mapping algorithm considered a Trade-off is proposed. To perform low-power technology mapping for CPLDs, a given Boolean network has to be represented in a DAG. Total power consumption is obtained by calculating the switching activity of each node in a DAG. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions: the number of inputs and outputs, the number of OR terms for CLB within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. In the final step, low-power technology mapping based on the CLBs packs the feasible clusters. The proposed algorithm is examined using SIS benchmarks. When the number of OR terms is five, the experiment results show that power consumption is reduced by 30.73% compared with TEMPLA, and by 17.11 % compared with PLA mapping.
Ultra-dense small cell networks (UD-SCNs) have been identified as a promising scheme for next-generation wireless networks capable of meeting the ever-increasing demand for higher transmission rates and better quality of service. However, UD-SCNs will inevitably suffer from severe interference among the small cell base stations, which will lower their spectral efficiency. In this paper, we propose a software-defined networking (SDN)-based hierarchical agglomerative clustering (SDN-HAC) framework, which leverages SDN to centrally control all sub-channels in the network, and decides on cluster merging using a similarity criterion based on a suitability function. We evaluate the proposed algorithm through simulation. The obtained results show that the proposed algorithm performs well and improves system payoff by 18.19% and 436.34% when compared with the traditional network architecture algorithms and non-cooperative scenarios, respectively.
The Toothbrush radio relic associated with the merging cluster 1RXS J060303.3 is presumed to be produced by relativistic electrons accelerated at merger-driven shocks. Since the shock Mach number inferred from the observed radio spectral index, Mradio ≈ 2.8, is larger than that estimated from X-ray observations, MX ≲ 1.5, we consider the re-acceleration model in which a weak shock of Ms ≈ 1.2 - 1.5 sweeps through the intracluster plasma with a preshock population of relativistic electrons. We find the models with a power-law momentum spectrum with the slope, s ≈ 4.6, and the cutoff Lorentz factor, γe,c ≈ 7-8×104 can reproduce reasonably well the observed profiles of radio uxes and integrated radio spectrum of the head portion of the Toothbrush relic. This study confirms the strong connection between the ubiquitous presence of fossil relativistic plasma originated from AGNs and the shock-acceleration model of radio relics in the intracluster medium.
Recently, models in STL files are widely used in reverse engineering processes, CAD systems and analysis systems. However the models have poor geometric quality and include only triangles, so the models are not suitable for the finite element analysis. This paper presents a general method that generates finite element mesh from STL file models. Given triangular meshes, the method estimates triangles and makes clusters which consist of triangles. The clusters are merged by some geometric indices. After merging clusters, the method applies plane meshing algorithm, based on domain decomposition method, to each cluster and then the result plane mesh is projected into the original triangular set. Because the algorithm uses general methods to generate plane mesh, we can obtain both tri and quad meshes unlike previous researches. Some mechanical part models are used to show the validity of the proposed method.
Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high-volume datasets because of case retrieval time. To overcome this problem, previous research suggested clustering a case base into several small groups and retrieving neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performance than the conventional CBR. This paper proposes a new case-based reasoning method called the clustering-merging CBR (CM-CBR). The CM-CBR method dynamically indexes a search pool to retrieve neighbors considering the distance between a target case and the centroid of a corresponding cluster. This method is applied to three real-life medical datasets. Results show that the proposed CM-CBR method produces similar or better predictive performance than the conventional CBR and clustering-CBR methods in numerous cases with significantly less computational cost.
A multi-stage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, has been proposed in this paper for classifying the hyperspectral data .. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using a context-free similarity measure. This study applied the multistage hierarchical clustering method to the data generated by band reduction, band selection and data compression. The classification results were compared with them using full bands.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.188-190
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2006
A multistage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, was suggested in this paper for classifying large remotely-sensed imagery. The multistage algorithm consists of two stages. The local segmentor of the first stage performs regiongrowing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure of CN-chain with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. This stage uses a sliding window strategy with boundary blocking to alleviate a computational problem in computer memory for an enormous data. The global segmentor of the second stage has not spatial constraints for merging to classify the segments resulting from the previous stage. The experimental results show that the new approach proposed in this study efficiently performs the segmentation for the images of very large size and an extensive number of bands
In this paper, a CLB-based CPLD low-power technology mapping algorithm is proposed. To perform low power technology mapping for CPLD, a given Boolean network have to be represented to DAG. The proposed algorithm are consist of three step. In the first step, TD(Transition Density) calculation have to be performed. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions: the number of output, the number of input and the number of OR-terms for CLB(Common Logic Block) within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. In the final step, low power technology mapping based on the CLBs is packing the feasible clusters into the several proper CLBs. Therefore the proposed algorithm is proved an efficient algorithm for a low power CPLD technology mapping.
Although most of observed properties of giant radio relics detected in the outskirts of galaxy clusters could be explained by relativistic electrons accelerated at merger-driven shocks, a few significant puzzles remain. In some relics the shock Mach number inferred from X-ray observations is smaller than that estimated from radio spectral index. Such a discrepancy could be understood, if either the shock Mach number is nder-estimated in X-ray observation due to projection effects, or if pre-existing electrons with a flat spectrum are re-accelerated by a weak shock, retaining the flat spectral form. In this study, we explore these two scenarios by comparing the results of shock acceleration simulations with observed features of the so-called Toothbrush relic in the merging cluster 1RXS J060303.3. We find that both models could reproduce reasonably well the observed radio flux and spectral index profiles and the integrated radio spectrum. Either way, the broad transverse relic profile requires additional post shock electron acceleration by downstream turbulence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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