• International Journal of Contents
• /
• 제8권2호
• /
• pp.13-18
• /
• 2012

In wireless sensor networks, an energy efficient data gathering scheme is one of core technologies to process a query. The cluster-based data gathering methods minimize the energy consumption of sensor nodes by maximizing the efficiency of data aggregation. However, since the existing clustering methods consider only uniform network environments, they are not suitable for the real world applications that sensor nodes can be distributed unevenly. To solve such a problem, we propose a balanced multi-hop clustering scheme in non-uniform wireless sensor networks. The proposed scheme constructs a cluster based on the logical distance to the cluster head using a min-distance hop count. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing clustering schemes in sensor networks. Our experimental results show that our proposed scheme prolongs about 48% lifetime over the existing methods on average.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2007

발달된 인터넷 환경과 데이터 교환 표준 언어로서 확정되고 있는 XML을 기반으로 하여 대량의 웹 문서들이 생산되면서 정보 추출의 대상은 자연스럽게 웹 문서로 이동하게 되었다. 이에 따라 급속히 증가하고 있는 XML 문서에 대한 구조, 통합 및 검색을 위한 연구들이 있다. 이 논문에서는 XML 문서들에 대한 질의 처리, 검색 등을 효율적으로 처리하기 위한 기반으로써 빈발구조 중심의 XML 문서를 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 첫째 XML 문서를 트리 구조로 표현하여 분리하고 분리된 구조들을 대상으로 빈발하게 발생하는 구조들을 추출한다. 둘째 각 XML 문서에서 추출된 빈발 구조들을 트랜잭션의 항목으로 취급하여 클러스터링을 수행한다. 클러스터링을 수행할 때 각 클러스터의 생성 및 생성된 전체 클러스터의 응집도를 함께 고려하는 주요항목 가중치를 이용한다. 셋째 기존연구와의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권2호
• /
• pp.117-128
• /
• 2001

유사도 측정자 (similarity measure)에 따라 문의자 (query)의 최적 정합자 (the best match)를 찾는 최적 검색 (optimal retrieval)을 위해서는 데이터베이스의 모든 영상들에 대해 전역 탐색 (exhaustive search)을 수행해야 한다. 그러나, 일반적인 전역 탐색은 방대한 계산량을 요구한다. 그 계산량을 줄이기 위해, 본 논문은 영상 데이터베이스의 클러스터링 (clustering)에 기반한 고속 다 해상도 전역 탐색 기법을 제안한다. 먼저 데이터베이스 내의 모든 영상들을 일정 수의 클러스터 (cluster)들로 나눈다. 각 클러스터는 유사한 특징 (feature)을 갖는 영상들로 구성된다. 그리고, 각 클러스터와 문의자 간 거리 (distance)의 하계(lower bound)를 구하고, 가능성이 전혀 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거한다. 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 후보 영상들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 또한, 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위해 다 해상도 데이터 구조에 기반한 거리 부등식 성질 (distance inequality property)을 유도하여, 탐색 과정에 적용한다. 제안한 기법은 고속 다 해상도 전역 탐색 기법으로서 단일 최적 정합자뿐만 아니라 다수의 상위 최적 정합자들도 정확하게 찾을 수 있다. 가장 보편적인 밝기 히스토그램 (luminance histogram)특징을 사용하여, 제안한 기법이 고속의 탐색 속도와 함께 최적 검색을 보장함을 증명해 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제2권2호
• /
• pp.67-75
• /
• 2006

In order to acquire a precise and quick response to an analytical query, proper selection of the views to materialize in the data warehouse is crucial. In traditional view selection algorithms, all relations are considered for selection as materialized views. However, materializing all relations rather than a part results in much worse performance in terms of time and space costs. Therefore, we present an improved algorithm for selection of views to materialize using the clustering method to overcome the problem resulting from conventional view selection algorithms. In the presented algorithm, ASVMRT (Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced Table), we first generate reduced tables in the data warehouse using clustering based on attribute-values density, and then we consider the combination of reduced tables as materialized views instead of a combination of the original base relations. For the justification of the proposed algorithm, we reveal the experimental results in which both time and space costs are approximately 1.8 times better than conventional algorithms.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.151-155
• /
• 2009

본 논문은 비음수 행렬 분해와 군집 방법을 이용하여 개인화된 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색 문서에 군집 방법을 이용하여 문서의 주제와 세부 주제를 반영한 문장을 추출하며, 비음수 행렬 분해에 의해 분해된 문서의 고유 의미 특징을 이용하여 사용자의 흥미가 잘 반영된 문장을 추출한다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.3689-3696
• /
• 2011

의사결정 지원시스템에서 작업자들은 대량의 데이터 집계 연산을 요구하며, 데이터에 대한 정확한 응답보다는 경향 분석에 더 많은 관심을 가진다. 그러므로 정확한 응답보다 빠른 근사 질의응답을 제공하는 것이 필요하며 그것을 실현하기 위한 근사질의 응답 기법의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 보안하고 근사 응답의 정확성을 향상시킬 수 있는 Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 기반 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)을 이용한 근사 질의응답 기법을 제안한다. FCM-ANFIS을 이용한 근사 질의응답 기법은 다차원 데이터의 지식 표현 모델을 생성함으로써 거대한 다차원 데이터 큐브에 직접적인 접근 없이 집계 질의 수행이 가능하다. 비교실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 NMF 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.79-88
• /
• 2015

The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제40권3호
• /
• pp.171-180
• /
• 2003

내용기반 이미지검색이란 색상, 형태 및 질감 등의 저-수준 특징정보를 이용하여 이미지 데이터베이스를 구축하고, 이미지에 대한 검색요구가 발생했을 때 사용자가 찾고자 하는 이미지와 유사한 이미지를 제공하는 시스템으로 정의된다. 데이터베이스의 구축시간과 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간을 나누어 고려할 때, 사용자는 반응시간에 보다 관심을 갖는 것이 일반적이다. 내용기반 이미지검색 시스템에서 질의이미지와 데이터베이스 내의 이미지와의 유사도 비교시간이 전체 반응시간 중에서 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 이러한 유사도 비교시간을 최소화하기 위해 특징벡터의 클러스터링 기법을 적용한 2단계 탐색방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 2단계 탐색방법으로 대용량의 이미지 데이터베이스 내의 전체 이미지에 대한 원 특징정보와 비교하는 전체검색에 비해, 동일한 적합성을 보장하면서 평균적으로 2배 이상의 검색속도 향상을 확인하였으며, 이미지의 수가 더욱 커질수록 효과적임을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제32권3호
• /
• pp.254-262
• /
• 2005

이 논문은 다차원 범위 질의를 위한 순차 색인 기법인 세그먼트-페이지 색인(SP-색인)이라는 새로운 색인 기법을 제안한다. SP-색인의 목표는 (1) 다차원 색인 기법에서의 범위 질의의 성능 향상, (2) 과도한 색인의 재구성 없이 색인의 클러스터링이라는 두 가지로 요약된다. 오랜 동안의 데이타베이스 연구 결과로 다양한 다차원 색인 기법이 개발 되었지만, 대부분의 연구가 데이타 레벨의 클러스터링에 초점을 맞추었고, 색인 자체의 클러스터링에는 거의 관심을 두지 않았다. 따라서 대부분의 관련된 색인 노드가 디스크에 분산되고, 질의 처리 시에 많은 무작위 디스크 접근이 발생한다. SP-색인은 관련된 노드를 연속적인 디스크 페이지로 구성되는 하나의 세그먼트에 저장하여 노드들의 분산을 피하고, 세그먼트 내에서의 순차 접근을 통해 질의 처리 성능을 높인다. 실험 결과에 따르면 SP-색인은 페이지 기반의 전통적인 색인기법에 비해 수행 시간 면에서 수 배의 성능 향상을 보이고, 단순히 큰 페이지를 사용에 따른 디스크 대역폭 낭비를 줄인다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권1호
• /
• pp.171-179
• /
• 2016

제한된 배터리를 사용하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비 문제는 중요한 이슈이다. 이 논문에서는 네트워크의 수명을 연장하기 위해 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 된 알고리즘은 싱크노드 주변의 병목 현상을 방지하고 에너지를 절약하기 위해 싱크노드에 여러 자식 노드를 분산 배치한다. 알고리즘은 subscription query, query relay, position aware and cluster head selection의 네 단계를 거치면서, 제어 트래픽 오버 헤드를 줄일 수 있는 동적 클러스터를 생성한다. 이를 통해 수명을 연장하고 네트워크의 효율을 증대시킬 수 있다. 알고리즘 검증을 위해 가장 잘 알려진 집중화 알고리즘과 비교 분석 및 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고, 수명의 관점에서 양호한 성능을 달성하는 것을 보여준다.