• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권5호
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• pp.569-578
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• 2020

Various graph clustering methods have been introduced to identify communities in social or biological networks. This paper studies the entropy-based and the Markov chain-based methods in clustering the undirected graph. We examine the performance of two clustering methods with conventional methods based on quality measures of clustering. For the real applications, we collect the mathematical subject classification (MSC) codes of research papers from published mathematical databases and construct the weighted code-to-document matrix for applying graph clustering methods. We pursue to group MSC codes into the same cluster if the corresponding MSC codes appear in many papers simultaneously. We compare the MSC clustering results based on the several assessment measures and conclude that the Markov chain-based method is suitable for clustering the MSC codes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.215-225
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• 2004

A multistage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, was suggested in this paper for classifying large remotely-sensed imagery. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure of CN-chain with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using the conventional agglomerative approach. Using simulation data, the proposed method was compared with another hierarchical clustering technique based on 'mutual closest neighbor.' The experimental results show that the new approach proposed in this study considerably increases in computational efficiency for larger images with a low number of bands. The technique was then applied to classify the land-cover types using the remotely-sensed data acquired from the Korean peninsula.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.9-14
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• 2003

A Bayesian model-based clustering method is proposed for clustering objects on the basis of dissimilarites. This combines two basic ideas. The first is that tile objects have latent positions in a Euclidean space, and that the observed dissimilarities are measurements of the Euclidean distances with error. The second idea is that the latent positions are generated from a mixture of multivariate normal distributions, each one corresponding to a cluster. We estimate the resulting model in a Bayesian way using Markov chain Monte Carlo. The method carries out multidimensional scaling and model-based clustering simultaneously, and yields good object configurations and good clustering results with reasonable measures of clustering uncertainties. In the examples we studied, the clustering results based on low-dimensional configurations were almost as good as those based on high-dimensional ones. Thus tile method can be used as a tool for dimension reduction when clustering high-dimensional objects, which may be useful especially for visual inspection of clusters. We also propose a Bayesian criterion for choosing the dimension of the object configuration and the number of clusters simultaneously. This is easy to compute and works reasonably well in simulations and real examples.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권7호
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• pp.1735-1755
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• 2012

Wireless sensor networks (WSNs) are becoming increasingly attractive for a variety of applications and have become a hot research area. Routing is a key technology in WSNs and can be coarsely divided into two categories: flat routing and hierarchical routing. In a flat topology, all nodes perform the same task and have the same functionality in the network. In contrast, nodes in a hierarchical topology perform different tasks in WSNs and are typically organized into lots of clusters according to specific requirements or metrics. Owing to a variety of advantages, clustering routing protocols are becoming an active branch of routing technology in WSNs. In this paper, we present an overview on clustering routing algorithms for WSNs with focus on differentiating them according to diverse cluster shapes. We outline the main advantages of clustering and discuss the classification of clustering routing protocols in WSNs. In particular, we systematically analyze the typical clustering routing protocols in WSNs and compare the different approaches based on various metrics. Finally, we conclude the paper with some open questions.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.715-729
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• 2021

비트코인은 분산되고 투명하며 강력한 암호화를 통해 데이터 수정이 불가능한 암호화폐 중 하나이다. 그러나 익명성으로 인해 다크웹 등에서 불법 거래를 위한 지불 수단으로 사용되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 비트코인 트랜잭션의 특성을 기반으로 하는 클러스터링 기법이 제안되었으나 기존 휴리스틱 기법에서는 여전히 클러스터링 되지 못하고 있는 경우가 존재한다. 이러한 거짓 부정을 줄이기 위해 비트코인 트랜잭션의 특성뿐만 아니라 오프체인 데이터를 이용한 휴리스틱을 제안한다. 우리는 오프체인 데이터를 수집하고 활용하기 위해 Silk Road 4의 리뷰 데이터를 분석하여 리뷰 데이터의 31.68%가 실제 비트코인 트랜잭션으로 매치시킬 수 있음을 발견했고 수집된 데이터에 대해 91.7%까지 거짓 부정을 줄일 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.43-50
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• 2019

수많은 디바이스들이 무선 네트워크를 통해 연결 되고 있고, 이러한 연결을 효율적으로하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 많은 연구에서 효율적인 디바이스 관리를 위해 클러스터링을 사용하고 있지만 클러스터의 특정 노드에 부하가 집중되는 경우가 많아 전체 네트워크가 불안정해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 센서 노드의 효율적인 관리를 위해 중앙 집중식 불균등 체인 클러스터 스케줄링 모델을 제안한다. 클러스터의 구성을 위해 클러스터 헤드 범위와 기지국까지의 거리를 기반으로 하고, 기지국의 위치가 동일하지 않은 동심 체인 클러스터링을 구축하기 위해 주벡터 투사 기법을 사용한다. 데이터의 전송은 다중 무선 액세스 인터페이스인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)를 활용한다. 실험을 통해 클러스터 헤드의 에너지 소비를 줄이고 네트워크 수명이 향상됨을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3468-3495
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• 2015

In this paper, we present a multi-chain based hierarchical topology control algorithm (MCHTC) for wireless sensor networks. In this algorithm, the topology control process using static clustering is divided into sensing layer that is composed by sensor nodes and multi-hop data forwarding layer that is composed by leader nodes. The communication cost and residual energy of nodes are considered to organize nodes into a chain in each cluster, and leader nodes form a tree topology. Leader nodes are elected based on the residual energy and distance between themselves and the base station. Analysis and simulation results show that MCHTC outperforms LEACH, PEGASIS and IEEPB in terms of network lifetime, energy consumption and network energy balance.

• 품질경영학회지
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• 제47권2호
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• pp.381-395
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• 2019

Purpose: This study aims to conduct a systematic literature review to suitably identify wide and specific issues and topics on service quality in supply chain. Methods: This study is to investigate service quality in supply chain research using a systematic literature review methodology. In order to extract influential journals and papers, we used the SJR impact factor provided by the SCOPUS database. The collected 169 papers were analyzed using bibliometric analysis, citation analysis as well as keywords network. Results: We conducted a bibliometric analysis to identify top authors contributing to service quality in supply chain and their issues, and further examined important keywords and new emerging keywords. In addition, we extracted five influential papers by PageRank to clarify critical issues and divided into five clusters to identify topics of service quality in supply chain by using network-based approach. In order to examine comprehensive issues and topics of service quality in supply chain, we constructed a keyword network to observe difference in the classification of important keywords across network centrality measures. Conclusion: Our study reviewed literature on service quality in supply chain and explored the future directions and trends of service quality in supply chain.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.141-156
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• 2023

화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1273-1287
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• 2009

Chain-based protocol방법 중의 하나인 PEGASIS는 모든 노드들의 공평한 에너지 소모를 유도 할 수 있지만 BS(Base station)로부터 멀리 떨어진 노드들 중에서 HEAD가 선택될 경우에는 데이터 전송 시에 심각한 에너지 소모와 불필요한 노드들 간의 데이터 이동이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PEGASIS의 greedy알고리즘을 응용하고, BS를 기준으로 주변 node들과의 거리를 비교하여 에너지 소모를 줄일 수 있는 프로토콜인 DERP(Distance-based Energy efficient routing protocol)을 제안한다. DERP의 기법은 예비헤드(P-HD)노드를 선택하여 보다 효율적인 클러스터 구조를 생성할 수 있는 방법이다. 아울러 더 큰 센서 필드에서의 확장을 위해서 PEGASIS와 제안방법에서 기본이 되는 single-hop 기반의 통신을 HEAD와 BS와의 거리에 따른 relay노드를 선택함으로서 multi-hop 기반의 통신으로 변환하여 에너지 소모를 줄일 수 있는 방법을 추가하였다. DERP의 시뮬레이션 결과 값으로 에너지 효율은 기존의 PEGASIS방법에 비해 최고 80%정도까지의 에너지 효율이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 전송 지연 역시 감소하는 것으로 확인 되었다.