• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.6
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• pp.1077-1094
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• 2011

We accomplish clustering analyses for yeast cell cycle microarray expression data. To reflect the characteristics of a time-course data, we screen the genes using the test statistics with Fourier coefficients applying a FDR procedure. We compare the results done by model-based clustering, K-means, PAM, SOM, hierarchical Ward method and Fuzzy method with the yeast data. As the validity measure for clustering results, connectivity, Dunn index and silhouette values are computed and compared. A biological interpretation with GO analysis is also included.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.76-84
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• 2012

Visualizations have played an important role in understanding new insights of users of social network for social network analysis. Most of the previous works of visualization focus on representing user's relationship on social network by a complex multi dimension graph. However, this method is difficult to identify the important of relationship to focus on personal user intuitively. Besides, the user's messages to reflect the interrelation between users is insufficient, since most of visualization methods represent the user relationship using information of interaction between nodes on networks. In order to resolve above problem, this paper proposes a new visualization method to visualize user based hierarchy that uses internal relationship of users by fuzzy relational product and external access information of network.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.130-133
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• 2007

본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 웅집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG(Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP(Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집 합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성올 정의 하는 분광 공간(spectral space)내의 다중창을 사용하였고 RNV(Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어 진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 생성된 dendrogram을 이용한 nested-hierarchical 분석을 통하여 피복 형태의 계층적 관계를 해석한다. 이러한 해석은 피복 형태의 정확한 분류를 위한 의사 결정에 중요한 정보를 공급한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.10
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• pp.1354-1369
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• 2004

This paper presents a logical structure analysis method which transforms Web documents into XML ones. The proposed method consists of three phases: visual grouping, element identification, and logical grouping. To produce a logical structure more accurately, the proposed method defines a document model that is able to describe logical structure information of topic-specific document class. Since the proposed method is based on a visual structure from the visual grouping phase as well as a document model that describes logical structure information of a document type, it supports sophisticated structure analysis. Experimental results with HTML documents from the Web show that the method has performed logical structure analysis successfully compared with previous works. Particularly, the method generates XML documents as the result of structure analysis, so that it enhances the reusability of documents.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.09a
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• pp.171-174
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• 2002

지구적 차원의 물부족 현상은 우리에게도 심각한 사회적 문제로 대두되고 있으며, 이에 대처하기 위한 방안의 하나로 지표수-지하수 연계이용이 거론되고 있다. 지표수와 지하수 연계이용은 유역의 지표 및 지하수자원을 수문학적 순환 사이클의 통합적 관점에서 파악하는 것으로부터 시작한다. 본 연구는 국내에서 지금까지 이렇다 할 사례가 없는 지표수-지하수 연계이용의 첫 단계로서 연계이용 가능지역을 선정하기 위한 체계적인 적지분석 방법론에 관한 것이다. 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 나누어 분석하는 기법(AHP)이 채택되었고, 분석에 필요한 의사결정인자가 도출되었다. 각 인자의 상대적 중요도가 정량화 된 후, 이를 바탕으로 특정 지역의 지표수-지하수 연계이용 적합도가 산정될 수 있다. 개발된 방법론을 국내 두 개 지역에 적용하여 그 적용성을 예시하였다 개발된 방법론에 의한 적합도 분석은 중앙정부나 지자체가 특정 지역의 연계이용 사업의 추진과 관련된 의사결정을 내릴 수 있도록 판단근거를 제공할 것이며, 지역 간 연계이용 우선순위를 평가하는데도 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.2
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• pp.143-153
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• 2006

Microarray which enables us to obtain hundreds and thousands of expression of gene or genotype at once is an epoch-making technology in comparative analysis of genes. First of all, we have to measure the intensity of each gene in an microarray image from the experiment to gain the expression level of each gene. But it is difficult to analyze the microarray image in manual because it has a lot of genes. Meta-gridding method and various auto-gridding methods have been proposed for this, but thew still have some problems. For example, meta-gridding requires manual-work due to some variations in spite of experiment in same microarray, and auto-gridding nay not carried out fully or correctly when an image has a lot of noises or is lowly expressed. In this article, we propose Hierarchical Grid Alignment algorithm for new methodology combining meta-gridding method with auto-gridding method. In our methodology, we necd a meta-grid as an input, and then align it with the microarray image automatically. Experimental results show that the proposed method serves more robust and reliable gridding result than the previous methods. It is also possible for user to do more reliable batch analysis by using our algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.3
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• pp.459-466
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• 2011

This article addresses robust Bayesian modeling for meta analysis which derives general conclusion by combining independently performed individual studies. Specifically, we propose hierarchical Bayesian models with unknown variances for meta analysis under priors which are scale mixtures of normal, and thus have tail heavier than that of the normal. For the numerical analysis, we use the Gibbs sampler for calculating Bayesian estimators and illustrate the proposed methods using actual data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.157-160
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• 2005

유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.135-142
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• 2009

Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for analysis of large data sets. The major techniques used in data mining are mining association rules, classification and clustering. Since these techniques are used individually, it is necessary to develop the methodology for rule extraction using a process of integrating these techniques. Rule extraction techniques assist humans in analyzing of large data sets and to turn the meaningful information contained in the data sets into successful decision making. This paper proposes an autonomous method of rule extraction using clustering and rough set theory. The experiments are carried out on data sets of UCI KDD archive and present decision rules from the proposed method. These rules can be successfully used for making decisions.