• 제목/요약/키워드: network clustering

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무선 센서네트워크의 에너지 효율적 집단화에 관한 연구 (A Study of Energy Efficient Clustering in Wireless Sensor Networks)

  • 이상학;정태충
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제11C권7호
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    • pp.923-930
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    • 2004
  • 무선 센서네트워크는 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경데이터를 응용 서비스와 연결하여 상황인지를 가능케 하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술이다. 하지만 자원이 제한된 노드를 이용해서 역동적인 애드 혹 네트워크를 유지하며 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해서는 네트워크 계층에서 효율적인 에너지 사용 방법을 필요로 한다. 집단화(Clustering)를 통한 데이터의 병합과 전송은 센서 네트워크의 구조와 데이터 특성에 비추어 에너지 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 싱크로부터의 거리 정보를 이용해 분산된 방법으로 집단을 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집단 구성에 따르는 추가적인 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 노드간의 에너지 소모를 균등하게 유지할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 기존의 센서네트워크를 위해 제안된 확률적 집단 구성과 비교해 에너지 사용에 보다 효율적이었으며 이를 통해 네트워크의 생존시간을 늘릴 수 있었다.

A Survey of Advances in Hierarchical Clustering Algorithms and Applications

  • Munshi, Amr
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권5호
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    • pp.17-24
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    • 2022
  • Hierarchical clustering methods have been proposed for more than sixty years and yet are used in various disciplines for relation observation and clustering purposes. In 1965, divisive hierarchical methods were proposed in biological sciences and have been used in various disciplines such as, and anthropology, ecology. Furthermore, recently hierarchical methods are being deployed in economy and energy studies. Unlike most clustering algorithms that require the number of clusters to be specified by the user, hierarchical clustering is well suited for situations where the number of clusters is unknown. This paper presents an overview of the hierarchical clustering algorithm. The dissimilarity measurements that can be utilized in hierarchical clustering algorithms are discussed. Further, the paper highlights the various and recent disciplines where the hierarchical clustering algorithms are employed.

상황정보를 이용한 ad hoc network의 ODDMRP clustering 기법에 관한 연구 (A study on ODDMRP clustering scheme of Ad hoc network by using context aware information)

  • 지삼현;이강환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.890-893
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    • 2008
  • 자율성 및 이동성 갖는 네트워크 구조의 하나인 MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)은 각 node들은 그 특성에 따라서 clustering service을 한다. node의 전송과정 중 path access에 대하여 중요성 또한 강조되고 있다. 일반적인 무선 네트워크 상에서의 node들은 clustering을 하게 되는데 그 과정에서 발생되는 여러 가지 문제점을 가지고 전송이 이루어진다. 모든 node들이 송, 수신상의 전송 범위(Beam forming area)가지고 있으며, 이러한 각 node들의 전송범위 내에 전송이 이루어지는 전통적인 전송기술 mechanism을 찾는다. 이러한 전송상황에서의 송신하는 node와 수신된 node간에 발생되고 있는 중복성의 문제점으로 즉, 상호적용에 의한 네트워크 duplicate(overlapping)이 크게 우려가 되고 있다. 이러한 전송상의 전송 범위 중첩, node간의 packet 간섭현상, packet의 중복수신 및 broadcasting의 storming현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 상황정보의 속성을 이용한 계층적 상호 head node들의 접근된 위치와 연계되는 전송속도, 보존하고 있는 head node들의 에너지 source value, doppler효과를 통한 head node의 이동방향 등 분석한다. 분석된 방법으로 전송상의 계층적 path가 구성된 경험적 path 속성을 통한 네트워크 connectivity 신뢰성을 극대화 할 뿐만 아니라 네트워크의 전송 범위 duplicate을 사전에 줄일 수 있고 전송망의 최적화를 유지할 수 있는 기법의 하나인 상황정보를 이용한 ad hoc network의 ODDMRP(Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol) clustering 기법을 제안한다.

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Homogeneous Centroid Neural Network에 의한 Tied Mixture HMM의 군집화 (Clustering In Tied Mixture HMM Using Homogeneous Centroid Neural Network)

  • 박동철;김우성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권9C호
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    • pp.853-858
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    • 2006
  • 음성인식에서 TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model)은 자유 매개변수의 수를 감소시키기 위한 좋은 접근이지만, GPDF(Gaussian Probability Density Function) 군집화 오류에 의해 음성인식의 오류를 발생시켰다. 본 논문은 TMHMM에서 발생하는 군집화 오류를 최소화하기 위하여 HCNN(Homogeneous Centroid Neural Network) 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CNN(Centroid Neural Network)을 TMHMM상의 음향 특징벡터에 활용하였으며, 다른 상태에 소속된 확률밀도가 서로 겹쳐진 형태의 이질군집 지역에 더 많은 코드벡터를 할당하기 위해서 본 논문에서 새로 제안이 제안되는 이질성 거리척도를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 한국어 고립 숫자단어의 인식문제에 적용한 결과, 기존 K-means 알고리즘이나 CNN보다 각각 14.63%, 9,39%의 오인식률의 감소를 얻을 수 있었다.

센서 네트워크에서의 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법 (Dynamic-size Multi-hop Clustering Mechanism in Sensor Networks)

  • 임유진;안상현
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제12C권6호
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    • pp.875-880
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    • 2005
  • 제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 쑤어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 및 후보 CH 노드들로부터 주어지는 통신 부하(load)와 잔여 에너지 양에 대한 정보를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시켜 클러스터 내의 노드 밀도에 상관없이 각 CH에게 주어지는 부담을 일정하게 유지시키는 새로운 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 단일홉 모드나 고정 크기 다중홉 모드 클러스터링 방법보다 우수함을 보였다.

Scalable Search based on Fuzzy Clustering for Interest-based P2P Networks

  • Mateo, Romeo Mark A.;Lee, Jae-Wan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제5권1호
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    • pp.157-176
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    • 2011
  • An interest-based P2P constructs the peer connections based on similarities for efficient search of resources. A clustering technique using peer similarities as data is an effective approach to group the most relevant peers. However, the separation of groups produced from clustering lowers the scalability of a P2P network. Moreover, the interest-based approach is only concerned with user-level grouping where topology-awareness on the physical network is not considered. This paper proposes an efficient scalable search for the interest-based P2P system. A scalable multi-ring (SMR) based on fuzzy clustering handles the grouping of relevant peers and the proposed scalable search utilizes the SMR for scalability of peer queries. In forming the multi-ring, a minimized route function is used to determine the shortest route to connect peers on the physical network. Performance evaluation showed that the SMR acquired an accurate peer grouping and improved the connectivity rate of the P2P network. Also, the proposed scalable search was efficient in finding more replicated files throughout the peer network compared to other traditional P2P approaches.

계층적 센서 네트워크에서 균등한 에너지 소비를 위한 클러스터링 기법에 관한 연구 (A Study on clustering method for Banlancing Energy Consumption in Hierarchical Sensor Network)

  • 김요섭;홍영표;조영일;김진수;은종원;이종용;이상훈
    • 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.

다목적 클러스터링 시스템을 위한 고속 메시징 계층 구현 (Implementation of High Performance Messaging Layer for Multi-purpose Clustering System)

  • 박준희;문경덕;김태근;조기환
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.909-922
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    • 2000
  • High sped messaging layer for application's feeling of low level network performance is needed by Clustering System based on high speed network fabrics. It should have the mechanism to directly pass messages between network card and application space, and provide flexible affodabilities for many diverse applications. In this paper, CROWN (Clustering Resources On Workstations' Network) which is designed and implemented for multi-purpose clustering system will be introduced briefly, and CLCP(CROWN Lean Communication Primitives)which is the high speed messaging layer for CROWN will be followed. CLCP consists of a firmware for controlling Myrinet card, device drier, and user libraries. CLCP supports various application domains as a result of pooling and interrupt receive mechanism. In case of polling based receive, 8 bytes short message, and no other process, CLCP has 262 micro-second response time between two nodes, and IM bytes large message, it shows 442Mbps bandwidth.

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Subtractive Clustering 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 뉴럴네트워크의 동정 (Genetically Optimization of Fuzzy C-Means Clustering based Fuzzy Neural Networks)

  • 최정내;오성권;김현기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.239-240
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    • 2008
  • 본 논문에서는 Subtractive clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN)의 규칙 수를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. FRBFNN은 멤버쉽 함수로써 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 Fuzzy C-Means clustering 알고리즘에서 사용하는 거리에 기한 멤버쉽 함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정하는 구조이다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 하는 Subtractive clustering 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙의 수와 같은 의미를 갖는 분할할 입력공간의 수와 분할된 입력공간의 중심값을 동정하며, Least Square Estimator (LSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정 한다.

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순차적 클러스터링을 이용한 지역별 그룹핑 (Regional Grouping of the interconnected network system through Sequential Clustering)

  • 김현홍;송형용;김진호;박종배;신중린
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.252-254
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    • 2007
  • This paper introduces the method of sequential clustering as a tool for the effective clustering of mass unit electrical systems. The interconnected network system retains information about the location of each line. With this information, this paper aims to carry out initial clustering through the transmission usage rate, compare the results of similarity measures for regional information with similarity measures for regional price, and introduce the technicalities of the clustering method. This transmission usage rate used power flow based on congestion costs and modified similarity measurements using the FCM algorithm. This paper also aims to prove the propriety of the proposed clustering method by comparing it with existing clustering methods that use the similarity measurement system. The proposed algorithm is demonstrated through the IEEE 39-bus RTS.

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