Earticle

Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.

The performance of edge detection often relies on its ability to correctly determine the dissimilarities of connected pixels. For grayscale images, the dissimilarity of two pixels is estimated by a scalar difference of their intensities and for color images, this is done by using the vector difference (color distance) of the three-color components. The Euclidean distance in the RGB color space typically measures a color distance. However, the RGB space is not suitable for edge detection since its color components do not coincide with the information human perception uses to separate objects from backgrounds. In this paper, we propose a novel method for color edge detection by taking advantage of the HSV color space and the Mahalanobis distance. The HSV space models colors in a manner similar to human perception. The Mahalanobis distance independently considers the hue, saturation, and lightness and gives them different degrees of contribution for the measurement of color distances. Therefore, our method is robust against the change of lightness as compared to previous approaches. Furthermore, we will introduce a noise-resistant technique for determining image gradients. Various experiments on simulated and real-world images show that our approach outperforms several existing methods, especially when the images vary in lightness or are corrupted by noise.

We describe a new way of implementing absolute displacement measurements by exploiting the optical comb of a femtosecond pulse laser as a wavelength ruler, The optical comb is stabilized by locking both the repetition rate and the carrier offset frequency to an Rb clock of frequency standard. Multiwavelength interferometry is then performed using the quasi-monochromatic beams of well-defined generated wavelengths by tuning an external cavity laser diode consecutively to preselected light modes of the optical comb. This scheme of wavelength synthesizing allows the measurement of absolute distances with a high precision that is traceable to the definition of time. The achievable wavelength uncertainty is $1.9{\times}10^{-10}$, which allows the absolute heights of gauge blocks to be determined with an overall calibration uncertainty of 15 nm (k = 1). These results demonstrate a successful industrial application of an optical frequency synthesis employing a femtosecond laser, a technique that offers many possibilities for performing precision length metrology that is traceable to the well-defined international definition of time.

본 연구는 맘퀴스트(Malmquist) 생산성지수를 이용하여 2004-2005년 및 2005-2006년의 총요소생산성의 변화와 이의 구성성분을 이루는 다양한 효율성 변 화의 지표들을 39개 수협단위의 산지위판장을 대상으로 추정하였다. 투입요소로는 단위수협별 위판장의 수, 물리적 시설물로서 유개경매장, 인적 자원으로 중도매인 과경매사의 수 등 4개의 변수를 선정하였고 산출요소로서는 위판물량과위판금액 의 2개의 변수를 이용하였다. 그 분석결과을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 2004-2005년에는 총요소생산성이 13% 가까이 감소되었으나 2005-2006년 에는 8% 정도의 상승으로 반전되었다. 하지만 전체적으로는 분석기간 동안 연평 균 3% 정도의 총요소생산성의 감소를 경험하였다. 이러한 총요소생산성의 변화는 연6%의 기술적효율성의 상승과 연 9% 정도의 기술수준의 퇴보, 즉 생산가능곡성 의 하향이동을 통하여 나타났다. 기술적효율성의 경우도 규모의 효율성에는 변화 가 없었던 반면 위판장관리 및 운영상의 효율성의 상승을 보여준 순수기술적 효율 성이 연 6%씩 증가한 결과였다. 둘째, 2004-2005년의 기간에는 거제가 129%에 가까운 생산성의 향상으로 최대 값을 기록하였는데 5%에 해당하는 기술수준의 퇴보에도 불구하고 순수기술효율 성이 85%로 분석 DMU 가운데 역시 최대치로 증가한데 따른 결과였다. 이 기간 진동의 경우는 91%에 가까운 생산성의 최대 감소폭을 보여주었는데 이는 기술적 인 효율성이 51%, 기술수준이 81% 가까이 감소한 결과였다. 셋째, 2005-2006년의 기간에는 완도가 134%로 총요소생산성 향상의 최대값을 기록하였는데 이는 순수 기술적 효율성이 최대치인 148%로 향상된데 힘입은 바 크다. 이 기간 영흥은 35%에 가까운 생산성의 최대 하락폭을 기록하였으며 이는 순수기술효율성이 30% 가까이 하락한 데에 따른 것이었다. 넷째, 분석대상 39개 DMU들 가운데 목포, 해남군, 마산, 권현망, 부산시, 및 한 림의 6개는 분석기간 동안에 총요소생산성의 변화가 전적으로 기술수준의 변화에 의하여 결정되었으며 기술적인 효율성에는 아무런 변화가 없었던 DMU들로 나타 났다. 따라서 기술적인 효율성과 분리하여 기술수준의 진보 및 퇴보로 대표할 수 있는 효율변경 혹은 생산가능곡선의 전체적인 이동에 대한 정보의 열쇠를 쥐고 있 는 이들 6개 DMU들의 위판장 운영을 정밀 분석함으로써 기술수준의 향상에 관련 한 시사점을 도출할 수 있을 것이다.

This study is to estimate total factor productivity changes in Korean fisheries port markets utilizing the input-oriented Malmquist distance functions of DEA. The study investigated 39 port markets with 4 input and 2 output factors for the period of both year 2004-2005 and year 2005-2006. In the period of 2004-2005 PM26 had recorded the highest MPI of 2.2853 with the highest PECI of 1.8536. On the other hand, PM35 had recorded the lowest MPI of 0.0925 with the lowest scores of TECI as 0.4926. There had been, on the average, almost 13% of deterioration of total factor productivity among 39 DMU's. On the next period, year 2005-2006, PM14 had the hightest MPI of 2.3404 with the highest TECI of 2.6001 and PECI of 2.4814 while PM4 had showed the lowest MPI of 0.6444. There had been, on the average, 8% increase in total factor productivity. However, the entire study period had showed us 3% annual decrease in productivity over all. The study could identify 6 DMU's like PM12 which had the same values for both TCI and MPI while TECI, PECI and SECI were all remained 1, meaning that no changes in these figures of efficiency. This means that the Technical changes resulted in entire changes in total factor productivity without any changes in any kind of efficiency. These results suggest us that close investigation of these DMU's might provide the keys to the information on technical changes represented by shifts of efficient frontiers.

The purpose of this study is to analyze the impact of neighborhood environment characteristics and regional characteristics on the elderly’s non-commuting distance using the ‘KT Life Movement Data in Seoul’. The results of the study are as follows. First, the characteristics of the neighborhood environment that affect the elderly’s non-commuting distance were identified. Second, this study, which examined the distance of traffic, differed from the existing study targeting the amount of traffic in terms of influencing factors. Third, regional characteristics should also be considered when creating a neighborhood environment suitable for the elderly who travel non-commuting around their residence. The results of these studies can contribute as basic data for realizing the policy goal of the concept of walking daily rights.

원격 학습을 통해서 교육의 수요자는 자신의 필요에 따라 어느 공간에서나 자신이 편리한 시간에 필요한 학습을 할 수 있게 되는데 효과적인 학습을 하기 위해선 학습의 과정과 결과가 상호 보완적이어야 하고, 교사와 학생 간에 즉각적인 상호 작용이 이루어 질 수 있어야 한다. 이를 가장 효율적으로 사용할 수 있는 방법으로 대화형 프로그램에 프로그래밍 작성 화면을 공유하여 교수자와 학습자가 대화를 하면서 프로그래밍 언어 학습을 할 수 있도록 하는 프로그램을 구현하였다. 본 연구에서는 학습자가 교수자의 수정사항을 시각적으로 확인할 수 있도록 소스 코드 시각화 기법을 사용하여 학습자가 효과적으로 수정사항을 인지할 수 있게 하였다. 이는 대화형 프로그램의 장점인 사용자간의 상호작용을 프로그래밍 언어교육에 혼합한 것으로 면대면 학습효과에 버금가는 효과가 나올 것이라 기대한다.

Distance learning makes it possible for educational consumers to study anywhere or anytime. In order to provide effective distance learning, it requires not only educational process and educational results to be closely correlated but also a method for teachers and students to communicate immediately. We devised a dialogue system like a chatting program containing an editor. With this program, students can learn a programming practice by chatting between a teacher and a student. We also incorporated a source code visualization technique based on diff algorithm so that the visualization technique makes it possible for students to recognize the remedies by teachers visually. The result comes by mixing the merits of a dialogue system giving a close interrelationship among users into a programming language education. We expect that the successful result would be tantamount to a face-to-face education.

본 연구는 코로나바이러스감염증-19 특별재난지역의 간호대학생들을 대상으로 웹기반 원격 방문간호교육 프로 그램을 적용하여 학생들의 방문간호 지식, 지각된 동기, 학습 몰입에 미치는 효과를 검증하기 위해 수행되었다. K시 소재 일개 간호대학생 49명에게 비동등성 대조군 전 · 후 실험설계의 유사 실험연구를 수행하였으며, 개발한 웹기반 원격 방문간호교육 프로그램을 2주간 실시하였다. 자료 수집 기간은 2020년 6월 1일부터 6월 12일까지이며, 수집된 자료는 SPSS PC＋ 19.0을 이용하여 Fisher' exact test, Wilcoxon rank sum test, ANCOVA 분석을 하였다. 효과를 검증한 결과 실험군이 대조군보다 방문간호 지식, 지각된 동기, 학습 몰입에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 웹기반 원격 방문간호교육 프로그램은 간호대학생의 학습 몰입 중재를 통해 지각된 동기를 유발하 여 방문간호 지식을 높이는 데 효과적인 프로그램으로 사용될 수 있을 것이다.

This study examined the effect of using web-based distance program in home health education for nursing college students in COVID-19 special disaster area. The study was carried out according a nonequivalent control group pretest-posttest design. The study subjects were 49 nursing college students from K City, Gyeongsangbuk-do. The web-based distance program was conducted for 2 weeks. The data collection period was from June 1, 2020 to June 12, 2020. Collected data were analyzed using SPSS PC＋ 19.0 with the Fisher' exact test, Wilcoxon rank sum test, ANCOVA with pretest value as covariate. The experimental group had significantly different in knowledge related home health nursing, perceived motivation, and learning commitment in comparison to the control group. This suggests that the web-based distance program in the COVID-19 special disaster area can be applied as a way to increase nursing students' knowledge related home health nursing, perceived motivation, and learning commitment.

LOD-기반 추천 시스템은 보통 DBpedia와 같은 LOD 데이터세트 내에서 사용가능한 데이터를 활용하여 최종 사용자에게 영화, 책, 음악과 같은 아이템을 추천한다. 이러한 시스템은 링크드 데이터 리소스 쌍 간의 일치 정도를 측정하는 의미 유사도 알고리즘을 사용한다. 이 논문에서는 LOD 그래프의 링크에 사용자 평가 등급을 변환한 가중치를 할당하여 LOD-기반 추천 시스템에서 의미 거리를 측정하는 새로운 접근방식을 제안했다. 이 논문에서 제안된 의미 거리 측정 모델은 가중치 계산을 통해 그래프가 사용자에게 개인화되는 처리 단계와 이러한 가중치를 LDSD에 적용하 는 방법을 기반으로 한다. 실험 결과는 다른 유사한 방법들과 비교하여 제안된 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 추천 시스템의 의미 거리 측정의 범위를 넓혀서 유사도 향상에 기여하였다. 향후 연구로는 다른 방법의 LOD-기반 유사도 측정을 사용하여 모델에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 한다.

LOD-based recommender systems usually leverage the data available within LOD datasets, such as DBpedia, in order to recommend items(movies, books, music) to the end users. These systems use a semantic similarity algorithm that calculates the degree of matching between pairs of Linked Data resources. In this paper, we proposed a new approach to measuring semantic distance in an LOD-based recommender system by assigning weights converted from user ratings to links in the LOD graph. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a processing step in which a graph is personalized to a user through weight calculation and a method of applying these weights to LDSD. The Experimental results showed that the proposed method showed higher accuracy compared to other similar methods, and it contributed to the improvement of similarity by expanding the range of semantic distance measurement of the recommender system. As future work, we aim to analyze the impact on the model using different methods of LOD-based similarity measurement.

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리 측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

The social network service (SNS) is one of the important marketing channels, so many companies actively exploit SNSs by posting SNS messages with appropriate content and style for their customers. In this paper, we focused on the psychological distances embedded in the SNS messages and developed a method to measure the psychological distance in SNS message by mixing a traditional content analysis, natural language processing (NLP), and machine learning. Through a traditional content analysis by human coding, the psychological distance was extracted from the SNS message, and these coding results were used for input data for NLP and machine learning. With NLP, word embedding was executed and Bag of Word was created. The Support Vector Machine, one of machine learning techniques was performed to train and test the psychological distance in SNS message. As a result, sensitivity and precision of SVM prediction were significantly low because of the extreme skewness of dataset. We improved the performance of SVM by balancing the ratio of data by upsampling technique and using data coded with the same value in first content analysis. All performance index was more than 70%, which showed that psychological distance can be measured well.

본 논문에서는 기존의 BIC(Bayesian Information Criterion) 기반 화자변화의 성능 향상을 위하여 GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리를 활용한 화 자변화 검증을 제안하였다. 정보량의 차이에 민감한 기존의 BIC 기반 화자변화검출 알고리즘을 상대적으로 정보량 차이에 견인한 KL 거리 알고리즘으로 검증하였고, 정보량의 비대칭을 보상하기 위해서 GMM-UBM을 활용하였다. 기존의 BIC 기반 화자변화 검출은 1단계로 비유사도 d가 양수인 구간의 국소 최댓값인 지점을 화자변화 후보지점으 로 검출하였고, 2단계로 검출된 화자변화 후보지점 중 ΔBIC가 양수인 지점을 화자변화지점으로 결정하였다. 본 논 문에서는 BIC 기반 화자변화 검출에 의해 결정된 화자변화지점에 대하여 GMM-UBM 기반 KL 거리 D가 문턱치 (threshold)보다 높은 지점을 최종 화자변화 지점으로 검증하였다. 실험결과, MDR(Missed Detection Rate)이 0인 조건에서 문턱치 0.028일 때 FAR(False Alarm Rate) 60.4%로 성능이 향상되었다.

In this paper, we proposed a verification of speaker change utilizing the KL distance based on GMM-UBM to improve the performance of conventional BIC based Speaker Change Detection(SCD). We have verified Conventional BIC-based SCD using KL-distance based SCD which is robust against difference of information volume than BIC-based SCD. And we have applied GMM-UBM to compensate asymmetric information volume. Conventional BIC-based SCD was composed of two steps. Step 1, to detect the Speaker Change Candidate Point(SCCP). SCCP is positive local maximum point of dissimilarity d. Step 2, to determine the Speaker Change Point(SCP). If ΔBIC of SCCP is positive, it decides to SCP. We examined verification of SCP using GMM-UBM based KL distance D. If the value of D on each SCP is higher than threshold, we accepted that point to the final SCP. In the experimental condition MDR(Missed Detection Rate) is 0, FAR(False Alarm Rate) when the threshold value of 0.028 has been improved to 60.7%.

본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 wm를 적용한 KL 거리 Ds를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 Ds를 적용하였다. 실험 데이터베이 스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.

In this paper, we have experimented to improve the verification performance of speaker change detection on broadcast news. It is to enhance the input noisy speech and to apply the KL distance Ds using the SNR-based weighting function wm. The basic experimental system is the verification system of speaker change using GMM-UBM based KL distance D(Experiment 0). Experiment 1 applies the input noisy speech enhancement using MMSE Log-STSA. Experiment 2 applies the new KL distance Ds to the system of Experiment 1. Experiments were conducted under the condition of 0% MDR in order to prevent missing information of speaker change. The FAR of Experiment 0 was 71.5%. The FAR of Experiment 1 was 67.3%, which was 4.2% higher than that of Experiment 0. The FAR of experiment 2 was 60.7%, which was 10.8% higher than that of experiment 0.

본 논문은 스마트공장과 같은 산업 현장에서 작업자가 산업용 중장비나 로봇과의 충돌하는 등의 안전사고를 예방하기 위한 딥러닝 기반 거리 추정 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법은 고속 푸리에 변환 정보를 기반으로 대상물의 거리를 추정하는 Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) 레이더를 통해 수집된 데이터를 학습한 딥러닝 모델을 활용하여 특정 대상 물과의 거리 정보를 추정한다. 한편 제안된 기법은 여러 개의 학습 모델 중 하나 이상의 모델을 선택한 후 적용하는 과정을 포함 하고자 하였다.

In order to share train safety information when trains pass through long tunnels, steep curves and single tracks, it is important to develop a real-time two-way auxiliary communications system. This study would examine the possibility of the rail tracks as the transmission lines of PLC (Power Line Communication). Moreover, the data transmission characteristics of rail track PLC by distance were evaluated. Sustainable channel transmissions were 12 to 20 MHz and 25 to 33 MHz. Furthermore, experimental results showed that the signal attenuation at each frequency of 5, 10, 15, and 20 MHz is constant within 5%. This result shows that PLC, when using 50 m of rail track, can be applied commercially within the signal attenuation threshold of -70 dBm.

Network based video proxy server can store the videos in order to minimize initial latency and network traffic significantly. However, due to the limited storage space in video proxy server, an appropriate video selection method is needed to store the videos which are frequently requested by clients. Thus, we propose a temporal distance based particle domain selection method using concurrent request pattern in large scale streaming system. We exploit the short-term temporal locality of two consecutive requests on an identical video. If the video is requested by user, it is temporarily stored during the predefined interval and then, delivered to the user. Due to the limited storage area in video proxy server, it is often required to replace the old video which is not serviced for long time with the newly requested one. This replacement causes the severe service delay and increase of network traffic. To circumvent these problems, we also propose an efficient storage space partitioning technique in order to stably store videos and present a time based free-up storage space technique using the expected variation of video data in order for avoiding the overflow on a video proxy server in advance. In order to verify the effectiveness and efficiency of the proposed method, we conduct a variety of simulations and demonstrate that our particle domain selection method leads to better performance.

쇼트/역쇼트라는 지배적 도식은 인물, 인물 관계, 서사, 주제 등에 적합한 표현 요소의 구성 준칙을 수립하고, 이것을 일관성 있게 ‘반복’하고 ‘변화’시킴으로써, 전체 영화의 구조적 통일성을 달성하는 스타일로써 기능할 수 있다. 영화 <킹스 스피치>의 1:1 대화 장면은 쇼트/역쇼트라는 도식을 ‘모사’하지 않고 ‘수정’하는 전략을 취한 결과물이다. 영화 속 1:1 대화 장면들은 서 사 전개의 기본적 기능뿐만 아니라 인물, 인물의 내면, 인물 관계, 주제 등을 효과적으로 시각화한다. 영화 <킹스 스피치>의 1:1 대화 장면 연출 스타일은 다음과 같이 네 가지로 정리할 수 있다. 스타일1. 원 쇼트, 오버 더 숄더 쇼트를 이용한 쇼트/역 쇼트는 인물 관계를 표현한다. 스타일2. 인물과 인물 간의 거리 설정 및 그 변화를 통해 인물 관계를 표현한다. 스타일3. 인물 과 프레임 간의 거리는 인물 관계와 인물의 내면(상대방에 대한 심리적 거리감)을 표현한다. 스타일4. 카메라의 동적 움직임 은 인물 내면의 ‘심리적 동요’를 표현한다.

The ‘dominant schema’, called the shot/reverse-shot can function, is a style that achieves structural unity of an entire film by establishing the composition rules of expression elements suitable for the characters, relationships, narratives, and themes, and consistently ‘repeating’ and ‘changing’. The 1:1 conversation scenes in the movie The King’s Speech represent the result of a strategy to ‘correct’ the schematic of shot/reverse-shot without ‘imitation’. The 1:1 conversation scenes in the movie effectively visualize not only the basic functions of narrative development but also the characters, the characters' inner sides, the character relationships, and the themes. The style of directing the 1:1 conversation scenes in the movie The King’s Speech can be summarized into four types, as follows. Style 1: the shot/reverse-shot type using one shot and over-the-shoulder shots expresses the character relationship. Style 2: the character relationship is expressed through the distances between characters and changes in the distances between the characters. Style 3: the distance between the characters and the frames expresses the character relationship and the inner state of the character (psychological distance to other characters). Style 4: the dynamic movement of the camera expresses the 'psychological agitation' inside the character.

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 공간을 둘로 나누어 멀리 있는 층의 클러스터 헤드의 전송 거리를 줄여 SEP 센서 네트워크의 수명을 개선하는 방법을 제안하고자 한다. 기지국은 노드의 위치 정보를 참고하여, 기지국으로부터 가장 가까운 노드 거리와 가장 먼 노드 거리의 중간 지점을 기준으로 층을 나눈 후, 기지국으로부터 먼 바깥쪽 층의 클러스터 헤드는 안쪽 층의 클러스터 헤드를 경유하여 기지국으로 데이터를 전송한다. 즉, 바깥쪽 층의 클러스터 헤드의 전송 거리를 줄임으로써 에너지 소비를 최소화하는 Layered SEP를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 기존의 SEP와 비교하여 검증하였다.

In this paper, we propose a method for improving the lifetime of the sensor network SEP through the wireless sensor network divided into two spaces by reducing the transmission distance of the cluster head in the layer in the distance. With reference to the position information of the node, the base station divides the layer based on the midpoint of the nearest node and the furthest distance away from the base station node. And the cluster head in the outer layer far from the base station is transmitted the data to the base station via the cluster head in the inner layer base station to transmit data. That is, we are proposed the layered SEP by reducing the transmission distance of the cluster head in the outer layer for the energy consumption to a minimum. The proposed algorithm is verified by comparison with the existing SEP.