• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.548-553
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• 2004

본 연구에서는 집단화 오차를 최소로 하기위해 개선된 LBG 알고리즘을 제안한다. 기존의 LBG 알고리즘은 화자확인 시스템에 적용시 소량의 학습 데이터의 분포가 가지는 특수성으로부터 기인하는 문제점들이 발생한다. 즉, 개인별 특성을 무시하고 항상 일정한 크기의 코드북을 생성해야 하는데서 기인하는 군집화 오류와 분할할 (Splitting) 방향을 잘못 선택하면서 발생하는 집단화의 오류가 전체 화자 인식율 저하의 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 개인별로 최적의 크기를 가지는 가변길이 코드북 생성 기법과 중심값으로부터 최외곽의 멤버 벡터 인덱스를 찾고 다시 최외곽 멤버 벡터에서 가장 먼 멤버 벡터 인덱스를 찾음으로써 분할할 방향을 인위적으로 지정해 주는 개선된 군집화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 화자확인 시스템이 기존의 LBG알고리즘을 사용한 시스템보다 오거부율(FR)은 3.165%, 오수락율 (FA)는 0.06%씩 각각 향상 되었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제9권1호
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• pp.13-19
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• 2004

망목 크기가 다른 네트를 사용하여 같은 지역에서 동시에 채집한 동물플랑크톤 자료를 비교하였다 작은 망목의 네트가 상대적으로 적은 종류의 분류군을 포함하였다. 그러나, 망목의 막힘 현상(clogging) 때문에 인양 거리가 짧아져 시료의 크기(sample size)가 작아진 점과 채집된 개체들이 대체로 작은 것이어서 분류상의 어려움으로 상위 분류군으로 검색된 점 때문에 망목 크기와 채집되는 분류군의 다양성 관계는 일반화하기 어려웠다. 개체수의 관점에서는 큰 망목의 네트가 크기가 큰 동물들을 보다 많이 채집하고, 작은 망목은 크기가 작은 동물을 보다 많이 채집하였으며, 작은 크기의 동물들이 한 order정도 더 많이 분포하는 것으로 판단되었다. 이러한 망목 차이에 기인한 선택적 채집 강도의 영향으로 인하여 주성분 분석을 통한 군집분석의 결과는 서로 달라짐을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권11호
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• pp.1119-1126
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• 2012

세균의 집단 행동은 생물막의 형성에 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 대장균(E. coli) 및 고초균(B. subtilis) 군집에서 형성된 유동성 생물막의 유체역학적 특성을 비교하고자 초기에 아가 플레이트 내에서 층을 이루다가 성장하는 군집 표면 위로 자발적으로 분포되는 200 nm의 형광입자를 가시화 하였다. 대장균 군집에서는 유동하지 않는 200 nm 크기의 형광입자를 이용하여 성장하는 세균 군집의 3차원 형상 프로파일을 측정하였다. 고초균 군집의 경계에서 나타나는 와류 패턴은 고초균이 분비하는 계면활성제 내에서 유동하는 형광입자를 추적하여 가시화하였다. 본 연구는 세균의 생리 기능을 조절하는 새로운 물리적인 요소를 밝혀내고 세균의 증식 및 군집 이동에 영향을 미치는 유동성 생물막의 효과를 파악하는 첫걸음이 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권3호
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• pp.233-243
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• 2015

이군집 응집현상은 수자원환경에서 점착성 유사가 결합-해체의 과정을 통해 응집핵-응집체의 이군집 입자크기분포 (Biomodal Floc Size Distribution)를 형성하는 일련의 과정을 의미한다. 본 연구는 저난류 및 고난류 두 가지 조건에서 수행한 응집-침전관 실험결과를 바탕으로 이군집 응집모형(TCPBE: Two Class Population Balance Equation)의 적용성을 단일군집 응집모형(SCPBE: Single Class Population Balance Equation) 및 다군집 응집모형(MCPBE: Multi Class Population Balance Equation)과 비교 평가하였다. 기존 SCPBE에 비하여, TCPBE는 응집핵-응집체의 상호작용 및 침강속도차에 따른 응집 기작을 모의할 수 있었다. 또한, 3개의 연립미분방정식을 가진 TCPBE는 30개 미분방정식을 가진 다군집 응집모형(MCPBE: Multi Class Population Balance Equation)과 대등한 모의 결과를 나타내었다. 따라서 TCPBE는 이군집 응집현상을 모의 할 수 있는 가장 단순한 모델로 검증되었고, 향후 수자원환경이나 수처리 공정에 다양하게 적용할 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.103-106
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• 2008

본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.313-321
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• 2012

시흥시 토지이용유형별 야생조류 군집 특성을 분석하기 위하여 43개조사구를 선정하여 2009년 3월부터 2010년 2월까지 계절별로 군집구조 조사를 실시하였다. 조사는 정점조사법을 활용하였으며 군집분류는 TWINSPAN과 DCA기법을 활용하였다. 군집분류 결과 4개의 군집으로 분류되었으며 첫 번째 분류는 흰뺨검둥오리(Anas poecilorhyncha), 중대백로(Egretta alba)와 같은 물새류를 식별종으로 하여 나뉘어졌다. 분류된 2개 군집은 각각 논병아리(Tachybaptus ruficollis)와 참새(Passer montanus)를 식별종으로 다시 분류되어 총 4개의 군집으로 분류되었다. 분류된 군집은 토지 이용유형에 따라 나뉘어졌으며, 군집 I은 산림지역, 군집 II는 시가화지역과 반자연지역 일부(하천, 논습지)를 포함하였다. 군집 III은 하천과 논습지, 군집 IV는 저수지이었다. 하천과 논습지는 동일 토지이용유형이 서로 다른 군집으로 구분되었으나, 논습지와 주변 하천 규모에 따라 차이가 나타나고 있어 동일 토지이용유형의 면적 크기가 군집의 종 구성에 영향을 미침을 확인하였다. 종다양도지수는 군집 III(대규모 논습지와 주변 하천)이 가장 높았고, 군집 IV가 낮았다. 최대종다양도나 균등도도 군집 III이 높은 것으로 나타났다. 연구결과, 비오톱 유형화의 경우 도심 내 논습지 및 도시공원의 규모, 하천변의 토지이용형태를 고려할 경우 최소면적기준의 적용이 필요하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.203-210
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• 2000

본 논문에서는 패턴분류문제를 해결하기 위한 새로운 무감독학습 신경망 및 경쟁학습 알고리즘을 제한한다. 제아하는 신경망은 입력 데이터의 군집을 분류하기 위한 거리측도로서 군집들 상호간의 상대유사도(relative similarity)를 기반으로 하고 있다. 이러한 까닭에 제안하는 신경망과 알고리즘을 상대유사 신경망 (relative similarity network; RSN)및 학습 알고리즘이라 이름한다. 상대유사도를 정의하고 가중벡터 학습 규칙을 구성함으로써, RSN의 구조를 설계하고 학습알고리즘을 구현하기 의한 의사코드를 기술한다. 일반적인 패턴분류에 RSN을 적용한 결과, 초기 학습률이 없음에도 불구하고 기존이 경쟁학습 신경망인 WTAdlsk SOM고 동등한 성능을 나타내었다. 반면 기존 경쟁학습 신경망의 분류성능이 저하되었던 군집이 경걔가 불분명한 패턴, 그리고 군집이 밀집도와 군집의 크기가 다른 패턴들에 대한 실험에서는 기존의 경쟁학습망보다 효과적인 분류결과를 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.106-114
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• 2009

본 논문에서 K-Means 군집화 알고리즘을 빠르게 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징은 속도 향상을 위해 변화될 가능성이 있는 데이터를 예측하는 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집이 변경될 가능성이 있는 데이터만 선택하여 군집 중심과의 거리를 계산함으로써 전체 군집 계산 시간을 줄일 수 있었다. 군집이 변화될 예측 데이터를 계산할 때는 K-Means 알고리즘을 적용하면서 생성되는 거리 정보를 사용함으로써 추가되는 계산 시간이 적고, 특히, 거리 정보를 이용하기 때문에 차원의 개수에는 영향을 덜 받는 알고리즘을 제안할 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 원래의 K-Means인 Lloyd's와 이를 개선한 KMHybrid와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 대용량 데이터( 입력 데이터의 크기가 크고, 데이터의 차원이 크며, 군집의 개수가 많은 경우)의 경우에 Lloyd's와 KMHybrid보다 높은 속도 향상을 보였다.

• 미생물학회지
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• 제38권4호
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• pp.287-292
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• 2002

봄철 cyanobarteria가 우점하는 천호지에서 fluorescent in situ hybridization (FISH) 방법을 이용하여 세균군집구조를 조사하였다. 조사기간동안 총세균수는 0.6～$1.3{\times}10^7 \cells{\cdot}ml^-1$ 의 범위로 매우 높게 나타났다. 또, 총세균수에 대한 eubacterial group이 차지하는 비율의 경우 29.8～45.8%로 작은 분포를 차지하였다. 세균군집구조를 분석한 결과, $\alpha$-group은 1.4～l2.5%, $\beta$-group은 0.9～4.9%, $\gamma$-group은 0.6～8.3%, $\circledcirc$Cytophaga-Flavobacteruim group은 1.0～8.3%를 나타내어 본 연구에서 조사된 각 group이 차지하는 비율은 낮고 상대적으로 unknown eubacteria의 비율이 높았다. 이러한 군집구조는 일반적으로 다른 담수호에서 나타나는 세균의 군집구조와는 다른 군집구조 이며 특히, aggregates에 부착한 세균 군집구조와 비슷한 양상이었다. 또, cyanobacteria의 조성 이 Anabaena속에서 Microcystis속으로 천이가 일어난 시기에 Cytophaga-Flavobacteruim group이 크게 증가하는 것으로 나타나 세균군집의 크기는 식물플랑크톤의 영향을 받는 것으로 확인되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.857-868
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• 2007

좋은 분류기 앙상블은 분류기간에 상호 보완성을 갖추어 높은 인식 성능을 보여야 하며, 크기가 작아 계산 효율이 좋아야 한다. 이 논문은 이러한 목적을 달성하기 위한 거친-섬세한 (coarse-to-fine)단계를 밟는 분류기 앙상블 선택 방법을 제안한다. 이 방법이 성공하기 위해서는 초기 분류기 풀 (pool)이 충분히 다양해야 한다. 이 논문에서는 여러 개의 서로 다른 분류 알고리즘과 아주 많은 수의 특징 부분집합을 결합하여 충분히 큰 분류기 풀을 생성한다. 거친 선택 단계에서는 분류기 풀의 크기를 적절하게 줄이는 것이 목적이다. 분류기 군집화 알고리즘을 사용하여 다양성을 최소로 희생하는 조건하에 분류기 풀의 크기를 줄인다. 섬세한 선택에서는 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 앙상블을 찾는다. 또한 탐색 성능이 개선된 혼합 유전 알고리즘을 제안한다. 널리 사용되는 필기 숫자 데이타베이스를 이용하여 기존의 단일 단계 방법과 제안한 두 단계 방법의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘이 우수함을 입증하였다.