• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.127-132
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• 2008

무선 센서 네트워크 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 적용이 가능하다. 무선 센서 네트워크는 그 특성상 한 번 배포되면 배터리의 교환이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계되는 것이 매우 중요하다. 이러한 목적을 달성하기 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 에너지 소비는 전송거리와 보내고자 하는 데이터에 비례한다. LEACH-C와 같은 클러스터 기반라우팅 기법들은 센서 노드들의 클러스터링을 통하여 데이터 전달 거리를 최소화시킴으로서 에너지의 효율성을 얻는다. 하지만 LEACH-C에서는 클러스터링을 구성할 때 클러스터 구성 노드들의 거리 총합만을 고려한다. 본 논문에서는 에너지 사용에 큰 영향을 미치는 기지국과 클러스터 헤드간의 거리를 고려한 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 LEACH-C에 비해 기지국의 위치가 일정 거리 이상 떨어져 있을 경우평균$4{\sim}7%$의 성능 향상 결과를 제공하였다. 이 결과는 클러스터 기반 라우팅 알고리즘에서 클러스터 헤드와 기지국간의 거리를 고려하는 것이 라이프타임 성능 측면에 영향을 미칠 수 있음을 보여 주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.83-89
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• 2010

확장성을 제공하는 라우팅 알고리즘은 대규모 MANETs를 운영하는데 중요한 요소 중 하나이다. 현재까지 개발된 라우팅 알고리즘의 성능은 네트워크내의 노드의 수에 종속적이거나 노드의 위치정보를 알아야 하는 등 여러 가지로 제한적이었다. 라우팅 알고리즘의 성능이 네트워크내의 노드의 수에 종속적이어서 노드의 밀도가 증가하는 경우 기존의 알고리즘들은 성능이 현저히 떨어지는 결과를 보인다. 본 논문에서는 확장성 제공을 위한 클러스터링 기반의 Dynamic Source Routing 알고리즘을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능분석을 수행하여 기존의 DSR과 비교하였다. 단위 메시지 당 전송한 경로발견에 사용된 메시지의 수의 경우 DSR과 비교하여 90% 이상 향상된 성능개선을 보였다. 또한 네트워크내의 노드 밀도와 네트워크 사이즈를 변화하면서 성능분석을 수행한 결과 제안된 알고리즘은 동작이 단순하고, 목적지까지의 경로 획득에 있어서 메시지나 경로 획득 수행시간의 복잡도가 네트워크 내의 노드의 수가 증가하더라도 일정한 성능을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권7호
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• pp.1274-1292
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• 2011

Due to the variety of household electric devices and different power consumption habits of consumers at present, general home energy management (HEM) systems suffer from the lack of dynamic identification of various household appliances and a unidirectional information display. This study presented a set of intelligent interconnection network systems for electric appliances, which can measure the power consumption of household appliances through a current sensing device based on OSGi platform. The system establishes the characteristics and categories of related electric appliances, and searches the corresponding cluster data and eliminates noise for recognition functionality and error detection mechanism of electric appliances by applying the clustering algorithm. The system also integrates household appliance control network services so as to control them according to users' power consumption plans or through mobile devices, thus realizing a bidirectional monitoring service. When the system detects an abnormal operating state, it can automatically shut off electric appliances to avoid accidents. In practical tests, the system reached a recognition rate of 95%, and could successfully control general household appliances through the ZigBee network.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.623-626
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• 2006

Group of genes controls the functioning of a cell by complex interactions. These interacting gene groups are called Gene Regulatory Networks (GRNs). Two previous data mining approaches, clustering and classification have been used to analyze gene expression data. While these mining tools are useful for determining membership of genes by homology, they don't identify the regulatory relationships among genes found in the same class of molecular actions. Furthermore, we need to understand the mechanism of how genes relate and how they regulate one another. In order to detect regulatory relationships among genes from time-series Microarray data, we propose a novel approach using frequent pattern mining and chain rule. In this approach, we propose a method for transforming gene expression data to make suitable for frequent pattern mining, and detect gene expression patterns applying FP-growth algorithm. And then, we construct gene regulatory network from frequent gene patterns using chain rule. Finally, we validated our proposed method by showing that our experimental results are consistent with published results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.330-333
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• 2004

Microsensor nodes is energy limited in sensor networks. If nodes had been stop in working, sensor network can't acquire sensing data in that area as well as routing path though the sensor can't be available. So, it's important to maximize the life of network in sensor network. In this paper, we look at communication protocol, which is modified by LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy). We extend LEACH's stochastic cluster-head selection algorithm by a Position-based Selection (PB-Leach). This method is that the sink divides the topology into several areas and cluster head is only one in an area. PB-Leach can prevent that the variance of the number of Cluster-Head is large and Cluster-Heads are concentrated in specific area. Simulation results show that PB-Leach performs better than leach by about 100 to $250\%.$

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.356-361
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• 1998

Neural Networks, modeled succinctly from the real nervous system of a living body, can be categorized into two folds; artificial neural network(ANN) and biological neural network(BNN). While the former has been developed to solve practical problems using function approximation capability, pattern classification) clustering algorithm, etc, the latter has been focused on verifying the information processing capability to which brain research gives an impetus, by mimicking real biological systems. However, BNN suffers Iron severe nonlinearities dealt with. A bridge between two neural networks is chaotic neural network(CNN), which simply delineate the real nor-vous system and comprises almost all the ANN structures by selecting parameters. Main research theme of this area is to develop an explanation tool to clarify the information processing mechanism in biological systems and its extension to engineering applications. The CNN has a Gaussian-shaped refractory function with hysteresis effect and the chaotic responses of it have been observed fur a wide range of parameter space. Through the examination of the coupling effects of excitatory and inhibitory connections, the secrets of information processing and memory structure will appear.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제40권5_6호
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• pp.1151-1165
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• 2022

Key drive of information quarrying is to digest liked information starting possible information. With the colossal amount of realities kept in documents, information bases, and stores, in the medical care area, it's inexorably significant, assuming excessive, arising compelling resources aimed at examination besides comprehension like information on behalf of the withdrawal of gen that might assistance in independent direction. Classification is method in information mining; it's characterized as per private, passing on item toward a specific course established happening it is likeness toward past instances of different substances trendy the data collection. In pre-owned recycled four Classification algorithm that incorporate Multi-Layer perception, KSTAR, Bayesian Network and PART to fabricate the grouping replicas arranged the malaria data collection and analyze the replicas, degree their exhibition through Waikato Environment for Knowledge Analysis introduced to Java Development Kit 8, then utilizations outfit's technique trendy promoting presentation of the arrangement methodology. The outcome perceived that Bayesian Network return most elevated exactness of 50.05% when working on followed by Multi-Layer perception, with 49.9% when helping is half, then, at that point, Kstar with precision of 49.44%, 49.5% when supporting individually and PART have lesser precision of 48.1% when helping, The exploration recommended that Bayesian Network is awesome toward remain utilized on Malaria data collection in our sanatoriums.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2B호
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• pp.36-43
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• 2005

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 특성을 가진 웹 클러스터링 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크 구조를 응용하여 효율적인 최적의 부하분산 알고리즘 모델을 제안한다. 기본적으로 리눅스 환경의 웹 클러스터 시스템을 바탕으로 하였으며 이는 부하를 실제 서버(리얼서버)로 분배해주는 로드밸런서와 그 하단에 실제 부하를 처리하는 여러 대의 리얼서버로 구성된다. 기존의 부하분산 방법에서는 각각의 리얼서버들에 대한 접속수 등 단편적인 판단정보를 기준으로 부하분산을 결정하였다. 즉, 리얼서버의 네트워크 처리량 중 입력에 관련된 정보만으로 부하분산을 결정하였으므로 실제 시스템 성능 향상에 적당하지 않다. 이에 대한 대안으로 리얼서버의 시스템 상태 정보로 네트워크 부하량의 입 출력 두 가지 측면 모두를 기준으로 판단한다. 즉, 로드밸런서가 리얼서버에게 요청을 전달할 때의 리얼서버 상태(접속수) 및 그 요청에 대해 클라이언트에게 응답을 보낼 때의 리얼서버 상태 등을 종합적으로 고려한다. 또한 그에 따른 시스템의 CPU 상태로만 한정하여 부하분산을 결정하지 않고 각 리얼서버의 CPU 및 메모리 상태를 모두 고려하여 보다 효과적인 부하분산 스케줄링 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 좀 더 향상된 최적화 모델을 구축하며 보다 나은 지능형 로드밸런서 모델을 생성함을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1236-1243
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• 2017

본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 LSI-based ClusterTextRank 기법과 추출된 키워드를 Latent Semantic Indexing(LSI)을 이용한 연관망 구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 문서집합을 단어-문서 행렬로 표현하고, 이를 LSI를 이용하여 저차원의 개념 공간으로 차원을 축소한다. 그 다음 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최대신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 그리고나서 추출된 키워드들 간에 유사도를 LSI 기법을 통해 구한 단어-개념 행렬을 이용하여 계산한 후, 이를 키워드 연관망으로 활용한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 14% 가량 개선됨을 보인다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권3호
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• pp.41-46
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• 2010

무선 센서 네트워크는 다수의 센서들로 구성되며 일단 배치되면 전원의 교환 충전이 어렵기에 한정된 센서의 배터리를 효율적으로 이용하여 전체 네트워크의 수명을 최대한 길게 하는 것이 중요한 문제이다. 네트워크를 계층적으로 분할하여 관리하는 클러스터링 기법으로 대표적인 LEACH 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 좋은 방법 중 하나이며 셋업과 안정 상태로 분할되는 라운드 단위로 구성된다. 본 논문에서는 셋업 단계 자체를 최소화하여 셋업 단계 시 소비하는 에너지를 절약하며 데이터의 특성을 고려할 수 있는 비교 기법을 적용하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식을 적용하여 시뮬레이션 수행한 결과 기존 LEACH에 비해 시간 흐름에 따른 생존 노드 수가 증가하였으며 노드의 평균 에너지 소비량도 감소함을 확인하였다.