• 한국항행학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.419-425
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 인해 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 이에 따라서 수신된 메일을 효율적이고 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류 기술들은 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 이메일의 다원분류 방법중 군집(clustering)을 이용한 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지고 분류 레이블이 없는 단점이 있으며, 분류(classification)를 이용한 방법은 미리 분류 레이블을 사용자가 지정해야 하며 학습시켜야 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PCA (Principal Component Analysis)를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 계층 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1093-1105
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• 2007

본 논문에서는 XML 데이터베이스의 색인구조로 다차원 화일구조를 이용하는 다차원 타입상속 색인기법인 MD-TIX를 제안한다. 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 XML 데이터베이스 색인기법에서는 타입상속계층과 중첩요소가 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원하지 못한다. MD-TIX에서는 XML 데이터베이스의 중첩요소에 대한 색인기법을 위하여 이차원 타입상속 계층 색인기법(2D-THI)을 다차원으로 확장하여 사용한다. 2D-THI는 타입상속 계층의 단순요소에 대한 색인기법으로 킷값 도메인과 타입식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상에서 요소들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 본 논문의 MD-TIX에서는 색인된 중첩요소를 표현하는 경로상의 각 타입상속 계층마다 하나의 타입식별자 도메인을 할당하여 구성된 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다룬다. 따라서 HD-TIX에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위가 타입상속 계층상의 임의의 타입들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합요소들의 도메인이 타입상속 계층상의 임의의 타입들로 제한되는 경우에도 잘 지원할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1437-1459
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• 2020

Wireless Sensor Networks (WSN) is a distributed Sensor network whose terminals are sensors that can sense and check the environment. Sensors are typically battery-powered and deployed in where the batteries are difficult to replace. Therefore, maximize the consumption of node energy and extend the network's life cycle are the problems that must to face. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is an adaptive clustering topology algorithm, which can make the nodes in the network consume energy in a relatively balanced way and prolong the network lifetime. In this paper, the novel multi-objective LEACH protocol is proposed, in order to solve the proposed protocol, we design a multi-objective coupling algorithm based on bat algorithm (BA), glowworm swarm optimization algorithm (GSO) and bacterial foraging optimization algorithm (BFO). The advantages of BA, GSO and BFO are inherited in the multi-objective coupling algorithm (MBGF), which is tested on ZDT and SCH benchmarks, the results are shown the MBGF is superior. Then the multi-objective coupling algorithm is applied in the multi-objective LEACH protocol, experimental results show that the multi-objective LEACH protocol can greatly reduce the energy consumption of the node and prolong the network life cycle.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.358-365
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• 2010

We develop a low complexity cooperative diversity protocol for low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) based wireless sensor networks. A cross layer approach is used to obtain spatial diversity in the physical layer. In this paper, a simple modification in clustering algorithm of the LEACH protocol is proposed to exploit virtual multiple-input multiple-output (MIMO) based user cooperation. In lieu of selecting a single cluster-head at network layer, we proposed M cluster-heads in each cluster to obtain a diversity order of M in long distance communication. Due to the broadcast nature of wireless transmission, cluster-heads are able to receive data from sensor nodes at the same time. This fact ensures the synchronization required to implement a virtual MIMO based space time block code (STBC) in cluster-head to sink node transmission. An analytical method to evaluate the energy consumption based on BER curve is presented. Analysis and simulation results show that proposed cooperative LEACH protocol can save a huge amount of energy over LEACH protocol with same data rate, bit error rate, delay and bandwidth requirements. Moreover, this proposal can achieve higher order diversity with improved spectral efficiency compared to other virtual MIMO based protocols.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권2호
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• pp.150-156
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• 2008

정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 K-Means 알고리즘을 이용하여 효율적으로 정보 검색을 하고 검색결과를 계층적으로 볼 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 더 나은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3472-3480
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• 2010

에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드와 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 HEED(Hybrid, Energy-Efficient Distributed Clustering Approach)의 클러스링 기법에 대하여 분석하고 이를 토대로 데드노드의 최대 지연 발생과 네트워크 라이프 타임을 증가하기 위한 새로운 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 방식은 클러스터 헤드가 각 멤버노드의 잔여에너지 정보와 싱크노드와의 위치 정보를 기반으로 최적의 전송 효율을 위한 노드를 선출 하고, 선출된 노드는 이후 데이터 전송과정에서 클러스터 헤드로부터 데이터를 전송받아 싱크노드로 전송하는 방식으로, 네트워크를 형성하는 개별 노드의 에너지 소비를 균등하게 하여 네트워크의 전체 수명을 증가시키는데 본 연구의 목적이 있다. 제안한 방식의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 비교 분석하였다. 그 결과, 기존의 기법에 비해 네트워크의 생명주기가 약 5~10% 향상되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1044-1049
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• 2006

Multiple sequence alignment is a method to compare two or more DNA or protein sequences. Most of multiple sequence alignment tools rely on pairwise alignment and Smith-Waterman algorithm to generate an alignment hierarchy. Therefore, in the existing multiple alignment method as the number of sequences increases, the runtime increases exponentially. In order to remedy this problem, we adopted a parallel processing suffix tree algorithm that is able to search for common subsequences at one time without pairwise alignment. Also, the cross-matching subsequences triggering inexact-matching among the searched common subsequences might be produced. So, the cross-matching masking process was suggested in this paper. To identify the function of the clusters generated by suffix tree clustering, BLAST and CDD (Conserved Domain Database)search were combined with a clustering tool. Our clustering and annotating tool consists of constructing suffix tree, overlapping common subsequences, clustering gene sequences and annotating gene clusters by BLAST and CDD search. The system was successfully evaluated with 36 gene sequences in the pentose phosphate pathway, clustering 10 clusters, finding out representative common subsequences, and finally identifying functional domains by searching CDD database.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.265-278
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• 2006

본 논문에서는 XML 데이터베이스의 타입상속 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하는 이차원 타입상속 색인기법인 2D-THI를 제안한다. XML 스키마는 타입상속을 지원하는 XML 문서를 위한 스키마 모델 중에 하나이다. 기존의 XML 데이터베이스를 위한 색인기법은 XML 스키마상의 타입상속 계층에 대한 XML 질의를 지원하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의의 타입상속 계층을 지원하기 위한 색인기법으로 다차원 파일구조를 이용하는 이차원 색인구조를 구성한다. 이차원 색인구조에서 한 축은 색인된 엘리먼트의 킷값 도메인으로 구성하고 다른 한 축은 타입상속 계층의 타입 식별자 도메인으로 구성한다. 이와 같은 이차원 색인구조를 이용함으로써 사용자 질의 패턴에 따라 두 도메인 사이에서 객인 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 2D-THI의 성능 평가를 위하여, 비용 모델을 개발하고 이를 통하여 2D-THI를 기존의 객체지향 데이터베이스에서 사용하고 있는 CH-index와 CG-tree와 같은 클래스 계층 색인기법들과 색인의 성능을 비교평가 한다. 성능평가의 결과로서, CH-index와 CG-tree에서는 특정 형태의 XML 질의의 경우에만 좋은 성능을 보인 반면, 본 논문에서 제안한 2D-THI에서는 주어진 질의 형태에 따라 최적의 질의처리 성능을 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.529-542
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• 2000

최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.