• 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.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.208.2-208.2
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• 2010

폐기물 가스화는 생산된 합성가스를 이용하여 발전 등 직접적인 에너지원으로 이용할 수 있으며, 고부가가치 화합물의 원료 공급원으로도 이용할 수 있다. 폐기물 가스화를 이용한 고부가가치 화합물 제조의 경우 기존 화합물 제조공정에 폐기물 가스화 공정이 연계되어, 하나의 복합시스템으로 운영이 된다. 따라서 기존 공정과 최적으로 연계될 수 있는 폐기물 가스화 시스템의 개발 또는 선정이 필요하며, 이를 위하여 폐기물 가스화 시스템에 대한 분석 평가가 적절하게 이루어져야 한다. 본 연구에서는 시스템공학 개념을 적용하여 폐기물 가스화 시스템의 체계적인 분석 평가를 위한 프레임워크를 개발하였다. 시스템공학은 요건분석, 기능분석, 합성(통합), 분석/관리 프로세스를 통하여 시스템을 성공적으로 구현하기 위한 다학제적인 접근방법이다. 이러한 시스템공학의 개념 및 기본 프로세스를 적용 조정하여 폐기물 가스화 분석 평가 프레임워크를 개발하였으며, 개발된 프레임워크는 계층구조로 표현이 된다. 계층구조는 분석관점, 분석항목, 분석지표로 구성이 되며 분석된 데이터에 대한 평가는 AHP를 통하여 계산된 가중치를 적용하여 이루어진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.227-227
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• 2012

본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.147-149
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• 2011

본 연구는 선박사고의 발생과 선박이 지닌 특성(선종/톤수/국적)간에 연관이 있을 것으로 가정하여 관제전문가를 대상으로 하는 설문조사 및 사고통계 분석을 통해 각 특성 별 가중치를 계량화하여 기준점수표를 마련하고자 하였다. 가중치 산정은 분석적 계층화 과정(AHP: Anlaytic Hierachy Process)를 거쳤으며 이를 통해 얻은 기준점수표를 바탕으로 인천항의 1일간 입항선에 적용하여 결과를 준사고이력 보유선박군의 점수와 비교하여 양 집단 간 높은 위험지수 해당선박 존재 비율을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.185-186
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• 2021

해양사고 분석을 위한 해양사고 재결서는 중요한 정보제공의 원천이며 재발방지를 위한 개선사항을 제시한 자료이다. 하지만 이는 보고서 형태로 구성되어 수량화 하여 데이터로 활용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 해양사고 재결서를 원인요소와 결과요소로 구분하여 계층화작업을 시행하였다. 이를 통해 충돌사고에서 선박조우상황과 충돌부위와의 상관관꼐를 증명하기 위한 기초자료로 사용하고자 한다. .

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.556-578
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• 2020

There are many different researches about how to analyze issues based on real-time news streams. But, there are few researches which analyze issues hierarchically from news articles and even a previous research of hierarchical issue analysis make clustering speed slower as the increment of news articles. In this paper, we propose a hierarchical and incremental clustering for semi real-time issue analysis on news articles. We trained siamese neural network based weighted cosine similarity model, applied this model to k-means algorithm which is used to make word clusters and converted news articles to document vectors by using these word clusters. Finally, we initialized an issue cluster tree from document vectors, updated this tree whenever news articles happen, and analyzed issues in semi real-time. Through the experiment and evaluation, we showed that up to about 0.26 performance has been improved in terms of NMI. Also, in terms of speed of incremental clustering, we also showed about 10 times faster than before.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.448-451
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• 2007

매일 방대한 양의 다양하고 복잡한 데이터가 발생하는 오늘날 정보의 홍수 속에서 유용한 정보를 추출하기 위해서는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체단위의 정보를 추출, 분석하여 동치관계를 기반으로 클래스계층구조로 표현하는 클래스계층화 분석기법을 소개한다. 또한, 다양하고 복잡한 실세계 데이터들 속에 숨겨져 있는 개념들과 관계들을 파악하여 수월하게 클래스계층구조를 구축하기위하여, 본 연구에서 개발 중인 3가원소 컨텍스트를 토대로하는 클래스계층화분석 자동화지원도구를 제안한다.

• 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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.93-101
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• 2007

In heterogeneous networks SVC (Scalabile Video Coding) will be used for IPTV service. This paper analyses how to determine the optimal inter-layer reference scheme according to final level to be displayed in hybrid scalable coding which consists of spatial, quality and temporal layer. It determines where to stop layering quality layer stacks in lower spatial layer according to the relationship between noise induced by loss of high frequency component eliminated by filter in order to get rid of aliasing when spatial layering is processed and noise induced by quantization when quality layering is processed. This paper shows the choice of the level of layering between spatial and quality to get better coding efficiency and then presents what is needed for determining it.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.8
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• pp.159-172
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• 2012

In the recent, due to explosion of Digital Universe, the performance of computer and storage system is reducing. Therefore, the upgrade and capacity expansion needs is growing. Countermeasure for this problem is required fundamental and long-term solutions rather than piecemeal expansion. In this paper, we establish a data management policy for an enterprise through the operational status of storage system and the analysis of data value of it, and implement ILM-based tiered storage system on the basis of these. The results of this study shows the overall throughput was improved about 21% compared to the existing system, it is very effective to maintain continuous quality and reduce operating costs in the long term aspect.