• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.583-585
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• 2001

방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.2
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• pp.9-16
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• 2004

Recently, lattice conditional independence models(LCIMs) have been introduced for the analysis of non-monotone missing data patterns and of non-nested dependent regression models. This approach has been successfully applied to solve various problems in data pattern analysis, however, it suffers from computational burden to search LCIMs. In order to cope with this drawback, we propose a new scheme for finding LCIMs based on the essential graph. Also, we show that the class of LCIMs coincides with the class of all transitive acyclic directed graph(TADG) models which are Markov equivalent to a specific acyclic directed graph(ADG) models.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2003.11a
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• pp.55-55
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• 2003

Ferroelectric 물질은 고유전성, 자발분극과 전기장에 따른 유전상수의 변화 등의 특성을 가지고 있으므로 많은 연구가 진행중이다. 이러한 ferroelectric 물질의 유전 특성에 미치는 요소로는 물질의 조성비, 박막의 스트레스, 결정성 등이 있다. 특히 스트레스에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 연구에서 산화물 인공격자를 이용하여 단일박막에서 얻을 수 없는 격자변형도를 얻어 격자 변형이 박막의 유전특성에 미치는 영향을 연구하였다. BaTiO$_3$ (BTO)/SrTiO$_3$ (STO) 산화물 인공격자를 Pulsed laser deposition (PLD)법으로 (La,Sr)CoO$_3$ 전극이 코팅된 MGO (100) 단결정 기판위에 증착시켰다. 적층 주기에 변화를 주어 BTO와 STO 각각 1.01~1.095와 0.925 ~ 1.003의 단일 막에서는 얻을 수 없는 격자 변형도를 얻었다. 이 실험적 데이터를 기초로 하여 density functional theory (DFT)라고 불리는 범함수밀도론를 기초한 제일원리적 계산 방법을 통하여 격자 변형된 SrTiO$_3$의 구조적, 전기적 특성을 계산하였다. SrTiO$_3$와 BaTiO$_3$ 격자의 안정성을 분석하기 위하여 Vienna Ab-intio Simulation Package (VASP) code가 사용되었다. SrTiO$_3$와 BaTiO$_3$ 산화물 격자의 안정성 분석 후, frozen-phonon 계산 방법을 사용하여 zone-centered optical phonon mode가 계산되었으며, mode effective charge는 Berry-phase polarization 으로부터 얻어졌다. SrTiO$_3$ 격자가 격자변형이 일어나지 않은 상태로부터 c/a= 0.985로 격자 변형 이 일어남에 따라 optical phonon mode는 점차 hardening되었다. BaTiO$_3$ 격자의 경우 SrTiO$_3$ 격자와는 달리 격자 변형이 1.01~1.023으로 진행됨에 따라 optical phonon mode의 증가를 가져왔으나 Born effective charge의 증가하였으며, 더 이상 격자 변형이 진행됨에 따라 optical phonon mode의 감소를 가져왔으나 Born effective charge의 증가 유전상수는 증가했다. 격자 변형이 SrTiO$_3$ 와 BaTiO$_3$ 산화물 격자의 optical phonon mode와 Born effective charge에 크게 영향을 미쳤다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.14-14
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• 2015

공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.1
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• pp.23-30
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• 2023

Peter Shor의 양자 컴퓨터를 이용하여 다항식 시간 안에 인수분해 문제를 해결할 수 있는 알고리즘이 제안됨에 따라, 다양한 수학적 난제를 기반으로 한 새로운 양자내성암호에 대한 연구가 진행되었다. 현재 가장 많이 연구되고 있으며 유망한 양자내성암호는 격자 기반 암호이고, 격자 기반 암호의 안전성을 입증하기 위해 격자 암호 분석 알고리즘들 또한 함께 연구되고 있다. 본 논문에서는 격자 암호 분석 알고리즘 및 양자 탐색 알고리즘을 적용한 격자 암호양자 분석 기술들에 대해서 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.955-957
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• 2004

DNA 마이크로어레이(microarray)란 새로운 개념의 기술이 도입되면서, 이를 이용하여 유전체(genome)를 탐색하거나, 동시에 수천 개의 유전자간의 상호작용을 관찰 할 수 있게 되었다. 이러한 이점으로 인하여, 많은 DNA 마이크로어레이 실험이 시행되고 있다. DNA 마이크로어레이 실험으로 생성되는 이미지 데이터는 그 양이 방대하고, 분석하는 연구자에 따라 판정이 달라질 수 있으므로, 이를 효율적으로 분석할 수 있는 방법들이 필요하게 되었다. 하지만, 마이크로어레이 이미지 데이터는 반점(Spot) 위치의 변동이나 반점의 모양, 크기가 고르지 않는 것과 칼은 다양한 문제로 인하여 자동적으로 분석하기는 어렵다. 본 논문에서는 마이크로어레이의 균일 격자(regular grid) 구조 탐색을 이용하여 새로운 주소 결정 알고리즘을 소개한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.58-59
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• 2000

현재 고속 판독률(fast-readout-rate)과 고밀도(high-capacity) 디지털 데이터 정보저장을 위해 불륨 홀로그래피(volume holography) 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 이러한 특징들은 다중 데이터 페이지(mulitple data page)들을 중첩(superposition)시킴으로서 이루어지며, 각각의 페이지들은 100만 픽셀이상의 정보를 가지고 page/msec의 속도로 병렬 엑세스가 가능하다. 최근 연구논문에서는 10,000 페이지의 충첩 홀로그램,$^{[1]}$ 데이터 추출을 위한 디지털 처리기술의 사용,$^{[2]}$ 광학적인 데이터 접근$^{[3]}$ , 박막 매질을 이용한 높은 면적 밀도(10bits/$mu extrm{m}$$^2$)$^{[4]}$ 등이 구현되었다. 그러나 이들 실험들은 대량의 병렬 데이터 페이지들의 실질적인 광-전 변환(optical-electrical conversion)을 구현하지 못해 고밀도와 빠른 접근 속도를 동시에 만족시키지 못하고 있다. 이러한 원인중에 하나로 출력의 CCD 픽셀 격자위에 입력의 SLM픽셀 격자를 정확하게 결상시키는데 어려움이 있기 때문이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.93-93
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• 2016

최근 증가하고 있는 기후변화에 의해 설계빈도를 상회하는 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이로 인한 도시유역의 내수범람 피해가 증가하고 있다. 도시유역에서 발생하는 침수 피해의 경우 인적 물적 자원이 집중되어 있는 도시의 특성으로 인해 침수로 인한 직접적 피해 규모가 상당할 뿐만 아니라 침수 발생 후 세균 및 박테리아에 의해 발생하는 수인성 전염병의 유행 등과 같은 2차적 피해 또한 심각한 사회적 비용을 초래할 수 있어 도시유역의 침수 피해를 저감시키기 위한 대책이 절실히 요구되어지고 있다. 도시유역의 침수를 예방하기 위한 대책은 구조적 비구조적 대책으로 구분되어 질 수 있으며 구조적 대책의 경우 침수 피해 예방에 직접적인 효과를 낼 수 있다는 장점이 있으나 대규모 사업예산 및 사업 기간으로 인해 직접적 효과를 보기까지 상대적으로 긴 시간이 필요할 뿐만 아니라 사업 진행 중 대상지역 거주민들의 민원으로 인한 갈등 조정 등으로 인해 사업실행에 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 비구조적 대책의 일환인 수치해석을 통한 침수피해 재현 및 침수원인 파악을 통한 구조개선 제안은 구조적 대책의 단점을 보완할 수있는 좋은 대안이 될 수 있다. 도시유역의 경우 비도시유역과 대조적인 차이점으로는 높은 비율의 불투수층, 복잡한 지형, 다수의 인공 구조물 및 배수관망 시스템 등을 들 수 있으며, 침수해석 모형의 정확도를 높이기 위해서는 복잡한 지형의 효율적인 처리가 무엇보다 중요하다. 일반적으로 이용되는 2차원 침수해석 모형들은 직교구조 격자 또는 비구조 격자를 이용하여 지형을 묘사하고 있으며 DEM 자료를 직접 사용하는 직교구조 격자의 경우 지형 데이터 생성이 상대적으로 쉽다는 장점이 있으나 복잡한 지형을 표현하기 위해서는 불필요한 지역까지 높은 해상도를 이용해야 하며 이로 인하여 모의시간이 지나치게 길어지는 문제점이 발생한다. 비구조 격자의 경우 상대적으로 복잡한 도시 유역을 잘 묘사할 수 있다는 장점이 있으나 격자망 생성에 필요한 데이터가 많고 격자망 생성에 지나치게 많은 시간과 노력이 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 두 가지 방법의 장점만을 취할 수 있도록 메쉬 세분화 기법을 이용한 2차원 침수해석 모형을 개발 하여 복잡한 지형은 고해상도 메쉬를 이용하여 보다 자세히 묘사하고 상대적으로 복잡하지 않은 지형은 저해상도 메쉬를 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 수치해석 기법으로는 엇갈림 격자를 이용하는 Leap-Frog 기법과 유한차분 (Finite difference Method)기법을 이용하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.1
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• pp.25-33
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• 2016

In order to visualize point based Location-Based Social Network Services(LBSNS) data on multi-scaled tile map effectively, it is necessary to apply tile-based clustering method. Then determinating reasonable numbers and size of tiles is required. However, there is no such criteria and the numbers and size of tiles are modified based on data type and the purpose of analysis. In other words, researchers' subjectivity is always involved in this type of study. This is when Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) occurs, that affects the results of analysis. Among LBSNS, geotagged Twitter data were chosen to find the influence of MAUP in scale effects perspective. For this purpose, the degree of spatial autocorrelation using spatial error model was altered, and change of distributions was analyzed using Morna's I. As a result, positive spatial autocorrelation showed in the original data and the spatial autocorrelation was decreased as the value of spatial autoregressive coefficient was increasing. Therefore, the intensity of the spatial autocorrelation of Twitter data was adjusted to five levels, and for each level, nine different size of grid was created. For each level and different grid sizes, Moran's I was calculated. It was found that the spatial autocorrelation was increased when the aggregation level was being increased and decreased in a certainpoint. Another tendency was found that the scale effect of MAUP was decreased when the spatial autocorrelation was high.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.5 s.108
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• pp.633-640
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• 2006

Spatial clustering, which groups similar objects based on their distance, connectivity, or their relative density in space, is an important component of spatial data mining. Density-based and grid-based clustering are two main clustering approaches. The former is famous for its capability of discovering clusters of various shapes and eliminating noises, while the latter is well known for its high speed. Clustering large data sets has always been a serious challenge for clustering algorithms, because huge data set would make the clustering process extremely costly. In this paper, we propose an enhanced Density-Grid based Clustering algorithm for Large spatial database by setting a default number of intervals and removing the outliers effectively with the help of a proper measurement to identify areas of high density in the input data space. We use a density threshold DT to recognize dense cells before neighbor dense cells are combined to form clusters. When proposed algorithm is performed on large dataset, a proper granularity of each dimension in data space and a density threshold for recognizing dense areas can improve the performance of this algorithm. We combine grid-based and density-based methods together to not only increase the efficiency but also find clusters with arbitrary shape. Synthetic datasets are used for experimental evaluation which shows that proposed method has high performance and accuracy in the experiments.