• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.103-108
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• 2015

무선 센서 네트워크에서는 효율적으로 에너지를 사용해서 전체 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요한 이슈이다. 기존의 라우팅 프로토콜에서는 클러스터 헤드를 단순히 센서노드들과 가까운 노드로 선택했기 때문에, 경우에 따라서는 클러스터 헤드와 Base Station(BS) 위치가 센서노드와 BS사이의 위치보다 멀어서 거리에 따른 불필요한 에너지 소모가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 구성과 클러스터 헤드를 노드들의 위치 정보에 따라서 선정하는 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 알고리즘보다 네트워크 시간이 연장되어 에너지를 효율적으로 사용함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.491-493
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• 2011

Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.629-630
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• 2008

MANET is depended on the property as like variable energy, high degree of mobility, location environments of nodes etc. So, in this paper, we propose an algorithm techniques which is TICC (Time Interval Clustering Control) based on energy value in property of each node for solving cluster problem. It provides improving cluster energy efficiency how can being node manage to order each node's energy level. TICC is clustering method. It has shown that Node's energy efficiency and life time are improved in MANET.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.775-782
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• 2017

현 경비 함정의 위치는 해양사고 위치와의 접근성이 떨어져 있어 합리적이고 과학적인 기준이 아닌 주관적인 판단으로 배치되어 있다. 이에 본 연구에서는 과거 해양사고 데이터를 기반으로 정량적으로 최적의 경비 함정 배치 위치를 도출하고자 한다. 연구 해역은 포항 연안을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 k-평균 군집화 알고리즘으로 경비 함정의 배치 위치를 도출한 후, 보로노이 다이어그램으로 각 경비 함정 간 경비 구역을 구획하였다. 연구 결과, 해양사고 1건당 경비 함정의 평균 항해 거리는 4.4해리, 평균 도착 시간은 13.2분이 개선될 수 있었다. 경비 함정을 유동적으로 배치 수를 달리해야 할 경우 본 연구에서 적용한 기법을 활용하여 최적 배치가 가능하며, 신속한 구조 지원 체계가 더욱 확보될 것으로 판단된다.

• 전기학회논문지
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• 제58권10호
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• pp.1902-1910
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• 2009

This paper presents a graphical windows-based program for the education and training for novel network reduction. The object of developed simulator is to provide users with a simple and useable tool for gaining an intuitive feel for power system analysis. The developed simulator consists of the main module (MMI,GUI), the location marginal price module (LMP), the clustering module and network reduction module. Each module has a separate graphical and interactive interfacing window. The developed simulator needs with the PSS/E input data format, generator cost function, location information. Line admittances of reduced network was determined by using the power flow method(Newton-Raphson). So line flow of reduced network is almost same to original power system. Results of reduced network are compared on the window in the tabular format. Therefore, the developed simulator can be utilized as a useful tool for effective education and training for power system analysis.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1269-1273
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• 2010

일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-96
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• 2015

위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.

• ETRI Journal
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• 제41권3호
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• pp.326-336
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• 2019

A wireless power transfer technique can solve the power capacity problem in wireless rechargeable sensor networks (WRSNs). The charging strategy is a wide-spread research problem. In this paper, we propose a demand-based charging strategy (DBCS) for WRSNs. We improved the charging programming in four ways: clustering method, selecting to-be-charged nodes, charging path, and charging schedule. First, we proposed a multipoint improved K-means (MIKmeans) clustering algorithm to balance the energy consumption, which can group nodes based on location, residual energy, and historical contribution. Second, the dynamic selection algorithm for charging nodes (DSACN) was proposed to select on-demand charging nodes. Third, we designed simulated annealing based on performance and efficiency (SABPE) to optimize the charging path for a mobile charging vehicle (MCV) and reduce the charging time. Last, we proposed the DBCS to enhance the efficiency of the MCV. Simulations reveal that the strategy can achieve better performance in terms of reducing the charging path, thus increasing communication effectiveness and residual energy utility.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.166-167
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• 2008

• 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.