• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.1 no.3
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• pp.193-204
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• 2012

This paper specifies a low-cost global mobility management architecture and protocol procedure called LC-$GM^2$, which is based on Proxy Mobile IPv6. In LC-$GM^2$, mobility management is performed by the network entity. The benefit is the elimination of the wireless link data delivery tunnel overhead between a mobile node and the access router. To compare with the well-known Hierarchical Mobile IPv6 mobility management protocol and GPMIP, the location update, packet delivery, and total cost functions generated by a mobile node during its average domain residence time are formulated for each protocol based on Fluid-flow mobility model. Then, the impacts of various system parameters on the cost functions are analyzed. The analytical results indicate that the proposed global mobility management protocol can guarantee lower total costs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.206-206
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• 2016

최근 기상변동성 증가 및 기후변화로 인해 기존 한반도의 기상패턴과 다른 이상강우 현상이 증가하고 있다. 이러한 변동성 증가는 수자원 계획을 수립하는데 있어 불확실성을 가중시키기고 있다. 이러한 점에서 수문 시계열의 변화양상을 효과적으로 인지할 수 있으며, 유역단위에서 일관된 변화를 평가할 수 있는 변동성 분석 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존 변동성 분석방법에 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian) 기법을 연계하여 유역단위에서 변동점 해석을 위한 모형을 개발하였다. 한강유역의 30년 이상의 강우 자료를 활용하여 연강우량 자료를 구축하였으며, 본 연구를 통해 개발된 모형의 적합성을 평가하였다. 분석결과, 약 2000년대를 기준으로 강우의 변화 양상을 확인할 수 있었으며, 과거에 비해 강우의 증가 특성을 효과적으로 평가할 수 있었다. 이와 같은 수문기상자료에 대한 변동성 분석은 미래에 발생 가능한 홍수나 가뭄과 같은 사상을 모의함에 있어 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.6
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• pp.436-441
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• 2015

There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.247-256
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• 1996

In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.952-955
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• 2014

본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.20 no.4
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• pp.61-76
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• 2015

In general, we have utilized the hierarchical concept tree as a crucial data structure for indexing huge amount of textual data. This paper proposes a generality rank-based method that can automatically develop hierarchical concept structures with the Wikipedia data. The goal of the method is to regard each of Wikipedia articles as a concept and to generate hierarchical relationships among concepts. In order to estimate the generality of concepts, we have devised a special ranking function that mainly uses the number of hyperlinks among Wikipedia articles. The ranking function is effectively used for computing the probabilistic subsumption among concepts, which allows to generate relatively more stable hierarchical structures. Eventually, a set of concept pairs with hierarchical relationship is visualized as a DAG (directed acyclic graph). Through the empirical analysis using the concept hierarchy of Open Directory Project, we proved that the proposed method outperforms a representative baseline method and it can automatically extract concept hierarchies with high accuracy.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.537-547
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• 2017

현재 우리나라의 GDP 대비 R&D 투자 규모는 세계최고의 수준에 이르렀다. 이러한 연구개발 예산의 양적인 확대 및 성장과 함께 상대적으로 연구개발 예산의 효율적 활용이 중요한 과학기술정책 이슈로 부각되고 있다. 본 연구는 정부 R&D사업 유사영역의 효율성 제고를 위한 정책, 전략의 수립 및 실행의 의사결정을 돕는 데이터 기반의 객관적인 지표들을 제시하였다. 그 후 본 연구에서 제시한 효율성 지표들을 NTIS에서 추출한 2015년 정부출연연구기관 R&D 사업 데이터와 연계하여 실질적으로 측정과 사용이 가능한 정량적 지표들만을 따로 선별하였다. 또한 정부 R&D사업 효율성 지표들의 가중치를 측정하기 위하여 계층분석기법(analytic hierarchy process)을 수행하였으며 계층분석기법의 결과로 나온 가중치를 효율성 지표들에 적용하여 과제 우선순위를 도출하였다. 이를 통해 정책의 수립, 실행 및 조정 시 고려해야 할 지표의 우선순위를 설정하여 유사연구영역 관련 정부 R&D 정책수립에서 실행까지의 연계를 강화시키고 국가적으로 한정된 자원의 효율적 사용을 위한 방안을 제시하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.3
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• pp.13-24
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• 2018

For government and public institutions, civil complaints containing direct requirements of citizens can be utilized as important data in developing policies. However, it is difficult to draw accurate requirements using text mining methods since the nature of the complaint text is unstructured. In this study, a new method is proposed that draws the exact requirements of citizens, improving the previous text mining in analyzing the data of civil complaints. The new text-mining method is based on the principle of Co-Occurrences Structure Map, and it is structured by two-step association analysis, so that it consists of the first-order related word and a second-order related word based on the core subject word. For the analysis, 3,004 cases posted on the electronic bulletin board of Busan City for the year 2016 are used. This study's academic contribution suggests a method deriving the requirements of citizens from the civil affairs data. As a practical contribution, it also enables policy development using civil service data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.890-893
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• 2008

자율성 및 이동성 갖는 네트워크 구조의 하나인 MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)은 각 node들은 그 특성에 따라서 clustering service을 한다. node의 전송과정 중 path access에 대하여 중요성 또한 강조되고 있다. 일반적인 무선 네트워크 상에서의 node들은 clustering을 하게 되는데 그 과정에서 발생되는 여러 가지 문제점을 가지고 전송이 이루어진다. 모든 node들이 송, 수신상의 전송 범위(Beam forming area)가지고 있으며, 이러한 각 node들의 전송범위 내에 전송이 이루어지는 전통적인 전송기술 mechanism을 찾는다. 이러한 전송상황에서의 송신하는 node와 수신된 node간에 발생되고 있는 중복성의 문제점으로 즉, 상호적용에 의한 네트워크 duplicate(overlapping)이 크게 우려가 되고 있다. 이러한 전송상의 전송 범위 중첩, node간의 packet 간섭현상, packet의 중복수신 및 broadcasting의 storming현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 상황정보의 속성을 이용한 계층적 상호 head node들의 접근된 위치와 연계되는 전송속도, 보존하고 있는 head node들의 에너지 source value, doppler효과를 통한 head node의 이동방향 등 분석한다. 분석된 방법으로 전송상의 계층적 path가 구성된 경험적 path 속성을 통한 네트워크 connectivity 신뢰성을 극대화 할 뿐만 아니라 네트워크의 전송 범위 duplicate을 사전에 줄일 수 있고 전송망의 최적화를 유지할 수 있는 기법의 하나인 상황정보를 이용한 ad hoc network의 ODDMRP(Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol) clustering 기법을 제안한다.

• 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.