This study was carried out in Osan river to quantitatively investigate behavior of attacked microbial community (AMC) for enhancing self-purification process of river. We gained the results such as follows throughout long-term monitoring at in-situ river. The biomass of AMC had higher in the riffle than the almost stagnant pool and they were more developed in the riffle with high current velocity (HCV). Although the fast flowing current affects negatively to growth of the AMC during the early phase when the community gets attached to the benthic substrate, it was observed that it affected positively to their growth during the intermediate and later phase after the community is adapted to the substrate. When turbulence due to external pressure (storm or discharge of dam and reservoir) occurs, the degree of separation depends upon the flowing strength and the type of the external pressure. Since the community is not all separated, recovery is rather fast. Therefore, this study found that the degree of reduction of the pollutant by self-purification of the stream is depended upon the riverbed shape and the AMC contributes to self-purification positively or negatively in river. Therefore, the riverbed shape must be constructed in accordance with the characteristics of water quality in stream. Furthermore, the technique of installing the water channel structure appropriate for each section must be developed to maximize self-purification ability.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1239-1247
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2015
In this study, 64 administrative regions with high frequencies of apartment trade in Seoul, Korea are classified by the apartment sale price. To consider distributions of apartment price for each region as well as the mean of the price, the symbolic histogram-valued data approach is employed. Symbolic data include all types of data which have internal variation in themselves such as intervals, lists, histograms, distributions, and models, etc. As a result of the cluster analysis using symbolic histogram data, it is found that Gangnam, Seocho, and Songpa districts and regions near by those districts have relatively higher prices and larger dispersions. This result makes sense because those regions have good accessibility to downtown and educational environment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.4D
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pp.519-526
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2011
In this study, the characteristics of transfer station are analyzed using the data of public transportation. The traffic card of Daegu does not include boarding information. The boarding data are calculated using traffic card data and the BMS data. It is found that transfer has increased by the distance from CBD and the numbers of routes, and decresed by the waiting time. Oneway ANNOVA are carried out to find the optimal number of clusters. Three clusters are chosen in this study. The center of the first cluster shows 2.99, so it has a characteristic of CBD. The second is 6.73, the outskirts of town, and the third is 12.78, the outlying areas.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.5
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pp.448-454
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2008
This paper deals with a behavior based decentralized control strategy for UAV swarming utilizing the artificial potential functions and the sliding mode control technique. Individual interactions for swarming behavior are modeled using the artificial potential functions. The motion of individual UAV is directed toward the negative gradient of the combined potential. For tracking the reference trajectory of UAV swarming, a swarming center is considered as the object of control. The sliding-mode control technique is adopted to make the proposed swarm control strategy robust with respect to the system uncertainties and the varying mission environment. Numerical simulation is performed to verify the performance of the proposed controller.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.364-366
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2002
본 논문에서는 텍스트 형태로 구성된 특정 생물에 대한 문헌 데이터에서 해당 생물의 주요 단백질간의 이진(binary) 관계를 추출하여 이들을 특징별로 계층적으로 군집화 함으로써 특정 현상을 나타내는 단백질간의 주요 관계를 추출하는 방법을 제시한다. 텍스트 데이터에서 단백질간의 이진관계는 기본적인 데이터마이닝 기법을 사용하여 연관규칙(association rule)의 형태로 추출하게 된다. 본 논문에서는 실험을 위해 PUBMED에서 추출한 Yeast의 주요 단백질간의 관계를 포함하고 있는 논문 데이터인 MEDLINE Abstract와 몇몇 공개 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 SH3와 같이 기존에 알려진 단백질간의 단일 관계를 추출하는 것 이외에 이러한 관계들을 이용하여 클러스터링을 행한 결과 공통 현상에 작용하는 주요 단백질간의 관계들이 서로 군집화 됨을 확인 할 수 있었다. 또한 단순 이진관계가 아닌 클러스터링을 이용한 보다 상위 단계에서 단순 규칙들 간의 관계를 살펴봄으로써 단백질간의 이진관계를 추출하기 위한 데이터로 사용한 문헌 데이터에 나타나 있지 않은 1차 이상의 관계를 고찰 해 볼 수 있었다. 논문에서는 규칙 추출의 전체 과정과 함께 사용된 추출 시스템의 각 부와 데이터에 대한 설명을 다룬다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.313-318
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2003
최근 인터넷은 기업이 고객과 접촉할 수 있는 새로운 수단으로써 기업의 홍보나 서비스를 제공하는 기능을 수행할 뿐만 아니라 사업을 위한 중요한 도구로 여겨지고 있다. 따라서 방문자의 웹사이트 이용형태를 파악하기 위한 다양한 기법들이 제시되고 있으며, 웹로그 데이터에 대한 자료분석 기법들이 여러 학문분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 웹로그 데이터에 대한 군집분석을 위해 거리측도 및 분석 알고리즘을 제안하였으며, 실제 자료에 이를 적용하여 제안된 알고리즘의 특성을 살펴보았다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.880-882
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2005
내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.
A method of determining the number of clusters is proposed based on some asymptotic results on the Rand's(1971} $C_k$, k = 2, 3, . . ., N - 1, statistic. Simulation is conducted to compare the proposed method with Chae and Warde(1991), and Huh and Lee(2004).
본 연구에서는 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간 인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 군집간 인접관계는,포인트 cloud 분리 과정 중에 분리된 건물 요소를 재결합하거나 지면 포인트를 인식하기 위하여 사용될 수 있다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.
The aim of this study is to propose a clustering method, called tree-structured clustering, by recursively partitioning continuous multivariate dat a based on overall $R^2$ criterion with a practical node-splitting decision rule. The clustering method produces easily interpretable clustering rules of tree types with the variable selection function. In numerical examples (Fisher's iris data and a Telecom case), we note several differences between tree-structured clustering and K-means clustering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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