• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.578-591
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• 2016

본 논문에서는 HEVC 부호화기의 속도를 향상시키기 위하여, 움직임 벡터의 군집화를 통한 코딩 블록의 최대 분할 깊이를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어 HM은 최적의 코딩 블록 구조를 찾기 위해 다양한 코딩 블록의 깊이들에 대한 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate-Distortion Optimization)를 수행한다. 하지만 이는 부호화기의 높은 복잡도를 차지하는 요소 중 하나로 보고된다. 본 논문에서는 최적의 코딩 블록 구조를 움직임 벡터의 군집화 된 결과에 따라 결정함으로써, 부호화 과정에서 코딩 블록 구조를 찾기 위한 RDO의 복잡도를 줄임으로써 부호화기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 원본 영상에 대한 움직임 벡터 계산, 이를 통한 계층적 군집화를 수행하여, 군집화된 경향을 기반으로 코딩 블록의 최대 깊이를 결정한다. 본 논문의 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 평균 1.45% BD-rate 손실이 있었으며 평균 16%의 부호화 속도 향상을 보였다. 또한, 기존의 고속화 방법과 함께 적용한 경우 1.84% BD-rate 손실과 45.13%의 평균 부호화 속도 향상을 나타냈다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.487-487
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• 2023

농업 분야에서 미생물은 영양분 가용화, 유기물 분해 등 토양 영양분 공급에 중요한 역할을 하며, 토양 건강성 증진, 식량 안보 및 식품 건강 면에서 많은 활용 가능성을 지니고 있다. 최근 유역 환경 건강성, 생물 다양성 보존, 효율적인 고품질 농산물 생산에 대한 관심이 커져, 지속 가능한 농업 중 하나인 유기농업과 관행농업 토양의 이화학적 및 생물학적 특성에 관한 비교 연구가 진행되고 있다. 미생물은 지속 가능한 농업 발전의 중요한 요소 중 하나로써, 미생물 다양성이 풍부할수록 토양 비옥도, 작물 성장 면에서 긍정적인 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 연구는 이에 대한 기초 데이터를 제공하기 위해 논 경작지를 대상으로 유기 및 관행농업 토양의 미생물 군집조성과 Alpha diversity analysis(Chao1, Shannon, Simpson index)을 통해 비교하였다. 경기도 양평군에서 유기 및 관행 논 지역을 각각 1지점씩 선정하였으며, 8월부터 11월까지 총 4회 현장 조사를 진행하였다. 미생물 분석은 차세대염기서열분석을 실시하였으며, bacteria는 16S rRNA V3-4 영역, fungi는 ITS 3-4 영역을 sequencing 하였다. 미생물 군집조성은 문수준에서는 큰 차이가 없었으나, 속수준에서는 fungi 군집조성에 차이를 보였다. 예로 Ustilaginoidea 속은 관행 논 토양에서만 발견되었으며, 벼 이삭누룩병을 일으키는 병원균으로 과도한 질소 비료 시비가 원인으로 추정된다. 종 다양성은 bacteria diversity의 경우 관행 논 토양에서 높게 측정되는 반면, fungi diversity의 경우 유기 논 토양에서 높게 측정되었다. 결론적으로 체계적인 시비 관리 통해 미생물 군집은 조절될 수 있으며, 관행농업은 적절한 시비를 통해 토양 건강성 및 식품 건강성 면에서 유기농업과 비슷한 효과를 보여줄 가능성이 있다고 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.191-197
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• 2011

직관적 퍼지 c-평균 군집화 모델을 이용하는 자기공명 영상의 분할 방법이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 채택하는 fuzzy c-means with intuition (FCM-I)은 잡음의 영향을 줄이기 위하여 직관이라는 척도를 사용한다. 실제적 자기 공명 영상에 대해 영상 분할의 실험을 수행하고 기존의 몇몇 군집화 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 모델들과 성능을 비교한 결과, FCM-I 기반의 분할 방법은 잡음과 필요한 계수의 선택에 대해 상대적으로 강인하여, 영상 분할에 유용한 모델이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.612-614
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• 2022

본 논문은 이동 노드간 클러스터링을 함에 있어 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기 위한 딥러닝의 자율학습에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분 이동 노드의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 새롭게 입력되거나 변경된 데이터가 비교정보에서 오염된 정보로 분류될 경우 기존 분류된 클러스터링으로부터 오염된 정보로 이해되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용 할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 학습 모델을 제시 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.227-228
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• 2013

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 스테레오 입체 영상으로부터 2차원과 3차원의 특징을 결합하여 군집화함으로써 대상 물체를 보다 강건하게 분할하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 촬영된 장면의 좌우 영상으로부터 스테레오 정합 알고리즘을 이용해 영상의 각 화소별로 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 깊이와 색상 특징을 효과적으로 군집화하여 배경에 해당하는 영역을 제외하고, 전경에 해당하는 대상 물체를 감지한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 물체 분리 방법에 비해 보다 강건하게 대상물체를 분할함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-201
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• 2007

인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 것으로 인용 관계를 가진 사회연계망 구축시 필요한 기술의 하나이다. 인용 매칭의 전단계로써, 인용 레코드를 저자, 논문 제목, 게재지명, 발행연도 등의 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 고려될 수 있다. 본 논문은 인용 필드 분해(Citation Field Segmentation, CFS)와 인용 매칭의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 인용 필드 분해가 인용 매칭에 필수적인 단계인지를 밝히고 개별 인용 필드가 인용 매칭에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 통해 인용 필드 분해를 한 인용 매칭(CFS-based CM)이 인용 필드 분해를 적용하지 않은 인용 매칭(CFS-free CM)에 비해 1% 내외의 성능의 차이를 보이므로, 인용매칭의 성능에 크게 영향을 미친다고 보기 어려웠다. 이는 인용 레코드의 서로 다른 필드들 사이에서 어휘 중복 비율이 크게 낮기 때문에 따로 필드를 구별하지 않아도 필드가 구별되는 특성때문이었다.

• 유기물자원화
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• 제26권4호
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• pp.31-43
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• 2018

본 연구는 유기 농경지의 토양 및 양분관리 방법으로 가축분과 풋거름(헤어리베치)공급, 윤작 시스템. 그리고 경운 및 무경운 처리가 토양환경에 미치는 영향을 구명하고자 수행하였다. 신규 옥수수 재배 토양의 양분공급원으로 가축분 퇴비, 헤어리베치와 같은 유기물 공급이 화학비료 처리에 비해 토양 유기물 함량을 높이며 토양의 미생물 밀도와 미생물체량 C함량을 증가시키는 것을 알 수 있었다. 또한 토양 미생물 군집의 기능적 다양성이 증가하는 것을 확인하였다. 윤작재배 효과로 토양 화학성은 처리간의 차이가 뚜렷하게 나타나지 않았지만 옥수수-밀, 옥수수-헤어리베치 윤작 처리구가 옥수수 단작 처리구보다 토양의 미생물체량 C 함량과 종 다양성 지수가 높은 경향을 보였다. 경운 여부에 따른 토양 화학성은 처리간의 뚜렷한 차이를 나타내지 않았다. 토양 미생물 군집의 기질 이용에서 무경운이 경운처리 보다 다소 높게 나타났지만 통계적인 유의차는 없었다. 처리에 따른 토양의 화학성과 미생물상간의 요인간 상관관계 분석 결과, 토양 유기물 함량과 치환성 칼륨 함량은 기질 이용도, 기질 풍부도와 양의 상관관계를 보였다. 이러한 결과로부터 가축분 퇴비, 헤어리베치와 같은 유기물 시용으로 옥수수 재배 토양의 화학성 및 미생물상에 긍정적인 효과를 나타낸 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.111-121
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• 2006

분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 유사한 분광각을 가지며, 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 나타난 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였고, 군집 중심 계산에 있어서 각 중심을 이용하였다. 뿐만 아니라 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적, 정량적인 면에서 우수한 결과를 도출하였으며, 분광각을 이용한 군집 유효성 지수(Validity Index)를 제안함으로써 기존의 무감독 분광각 분류와 정량적 비교를 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.32-40
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• 2008

데이터 속성 값이 연속적이고 애매할 때 퍼지 규칙으로 분류규칙을 표현하는 것은 매우 유용하면서도 효과적이다. 그러나 효과적인 퍼지 분류규칙을 생성하기 위한 소속함수를 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도 군집화로 클래스 분포에 따라 초기 소속함수를 생성하고, 정확하고 간결한 규칙을 생성할 수 있도록 초기 소속함수를 진화시키는 방법이다. 또한 진화알고리즘의 시간에 대한 효율성을 높이기 위한 방법으로 데이터 분할 평가 진화 방법을 제안한다. 데이터 분할 평가 진화 방법은 전체 학습 데이터를 여러 개의 부분 학습 데이터들로 나누고 개체는 전체 학습 데이터 대신 부분 학습 데이터를 임의로 선택하여 평가하는 방법이다. UCI 벤치마크 데이터로 기존 방법과 비교 실험을 통해 평균적으로 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 또한 KDD'99 Cup의 침입탐지 데이터에서 KDD'99 Cup 우승자에 비해 1.54% 향상된 인식률과 20.8% 절감된 탐지비용을 보였고 데이터 분할 평가 진화 방법으로 개체평가 시간을 약 70% 감소시켰다.