로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.
선체 외판 부재의 곡 성형 과정은 주로 가열(열간가공)에 의해 수행된다. 이 가열 작업은 작업자의 경험과 지식에 크게 의존하는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 선체 외판의 곡 성형을 위한 가열 계획을 자동으로 수립할 수 있는 휴리스틱을 소개한다. 현장 전문가의 지식에 기반한 이 휴리스틱은 크게 가열 선을 생성하는 부분과 외력을 주는 도구를 배치하는 부분으로 구성된다. 가열 선은 대상 부재의 현재 곡면과 설계된 목적곡면과의 비교를 통해 생성되고, 가우스 커널 함수를 통해 스무딩(smoothing)된다. 현장에서는 열간가공 시 의도하지 않은 변형을 막으면서 작업시간을 줄이고자 외력을 이용한다. 외력의 위치와 방향은 가열 선 군집화를 통해 추출된 대표 가열 선을 기준으로 결정된다. 가상의 인공 곡면과 현장의 실제 부재를 대상으로 실험한 결과, 이 휴리스틱이 숙련된 전문가가 수립한 가열 계획과 유사한 가열 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.
본 논문에서는 단위음소들의 연결을 통한 음성합성 방법에 관하여 기술한다. 이때, 발생하는 가장 큰 문제점은 두 단위음소 사이의 연결부분에서 불연속이 발생하는 것이며, 특히 다른 화자로부터 녹음한 단위음소의 연결에서 불연속이 많이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 군집화된 다이폰을 이용하며, 포만트 궤적과 스펙트럼의 분포특성을 사용할 뿐 아니라 인간의 청각적인 특성을 반영하여 스펙트럼을 완만화하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 단위음소 연결구간의 스펙트럼 분포특성의 유사도를 사용하여 단위음소들을 군집화하고 단위음소의 연결 구간에서 인간의 청각신경 특성을 고려하여 완만화의 양과 범위를 결정한 다음, 두 다이폰 경계의 스펙트럼 분포를 시간에 따라 가중치를 다르게 주어 스펙트럼 완만화를 수행한다. 이 방법은 불연속을 제거하며 완만화로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 최소화한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 5명으로부터 녹음한 20개의 문장 중에서 추출한 500여 개의 다이폰을 사용하여 실험을 수행하였다.
기존에 주로 논 수서생물의 채집을 위해 사용된 방형구법과 뜰채법은 높은 노동력을 요구했기 때문에 광범위한 지역을 대상으로 한 모니터링이 어려웠다. 이 연구는 논 수서생물을 보다 신속하게 채집할 수 있는 수중트랩을 사용하여 지역 및 시기별 논 수서생물의 군집 조성을 확인하였다. 수중트랩은 논을 대표하는 수서생물 중 환경 변화를 지표하거나 수조류의 먹이가 되는 이동성이 높은 종이 포함된 분류군을 채집하는 데 유용했다. 사과우렁이과 (Ampullariidae), 미꾸라지과 (Cobitidae), 물벌레과 (Corixidae), 물방개과 (Dytiscidae), 물땡땡이과 (Hydrophilidae), 물달팽이과 (Lymnaeidae) 등 15개 분류군은 논 수서생물 군집 조성을 결정했다. 주요 분류군 중 환경 교란에 강한 깔다구과 만이 논 수서생물 군집의 시기 변화를 대표했다. 인위적인 영향에 민감한 사과우렁이과, 물땡땡이과 그리고 물방개과는 지역별로 분포가 상이했다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.425-433
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2009
데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 이를 위해 데이터마이닝 도구가 필요하다. 데이터마이닝 도구 또는 솔루션은 E-Miner, Clementine, WEKA, R 등 상당히 많은 종류가 있으나 대부분의 데이터마이닝 도구는 다양성과 범용성에 초점을 맞추어 개발되어 사용 편의성과 분석 자동화에 대해서는 소홀한 실정이어서 비전문가가 사용하기 어려운 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 피에이치피와 웨카를 이용하여 인터넷 환경에서 데이터마이닝 기법을 실행하고, 생성된 분석결과를 보다 쉽게 해석할 수 있도록 개선하여 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 본 논문에서 구현하는 데이터마이닝 기법은 가장 많이이용되고 있는 연관성 규칙의 Apriori 알고리즘, 군집분석의 K-평균 알고리즘, 의사결정나무의 J48 알고리즘 등이다.
연구 목적은 충청권 초등학생 자녀를 둔 어머니를 대상으로 가공식품 표시기준 인식이 구매행동에 미치는 융복합 효과를 살펴보기 위한 것으로, 가공식품 구매행동에 따른 집단 구분을 위해 2단계 군집분석을 하였고, Schwarz's BIC 기준에 의해 군집수를 결정하였다. 그룹 간 구매행태 특징 분석 결과 '편의추구형'과 '대형마트선호형', '고비용반복 구매형'의 3개 모형이 결정되었다. 그룹별 학력 및 직업은 '대형마트선호형'의 대졸 이상 비율이 유의적으로 높았고, '고비용반복구매형'의 취업모 비율이 높았으며, 식품표시기준 필요성은 '대형마트선호형'이 다른 그룹보다 높았다. 모든 그룹에서 식품표시기준 항목 중 '유통기한'을 가장 중요한 것으로 인식하였고, 구매 시 고려사항은 '사용원료'와 '식품첨가물', '영양성분표시'에서 '대형마트선호형'이 높은 점수를 보였다. 가공식품 구매행동 개선을 위해서는 무엇보다 실생활에 쉽게 적용할 수 있는 대상자 맞춤형 교육매체 개발이 필요하다.
우리나라는 기후의 계절적 변화가 뚜렷하며 지역별 시간에 따른 강우발생의 특성이 다양하다. 이러한 계절적, 지역적 강우특성의 반영은 수공구조물의 설계 및 안정성 평가 시 매우 중요하다. 이때 설계 강우량의 선정을 위해 적절한 강우 지속시간, 강우량, 그리고 시간에 따른 강우양상을 결정해야 한다. 일반적으로 수공구조물의 설계 및 신뢰도 평가 시 설계강우에 대한 시간적 강우양상의 결정은 매우 중요하다. 본 연구에서는 강우사상을 분리하여 각 강우사상의 무차원화를 실시하였고 이를 4가지 양상으로 구분하여 감천유역의 시간에 따른 강우발생에 영향을 주는 인자를 규명하고자 하였다. 이 분석은 강우관측소의 지리학적 위치, 강우량, 강우 지속시간, 계절, 태풍 및 장마, 건 우기에 관련된 시간에 따른 강우양상의 발생빈도의 상관관계를 통한 분할표에 의한 군집분석을 통해 실시되었다. 본 연구를 통해 해당 지역에 대한 시간에 따른 강우양상 발생의 영향인자를 파악할 수 있으며 이는 결국 수공구조물의 설계 및 평가뿐 만 아니라 유역의 홍수대책수립 시 매우 중요한 사전자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 잣나무를 대상으로 연륜생장과 기후와의 관계를 구명하기 위해 군집분석을 통해 기후 군집을 분류하였고 기후인자에 의해 연륜생장을 예측할 수 있는 생장모델을 개발하여 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 연륜생장의 변화를 예측하였다. 연륜기후학적 모델은 잣나무 기후군집별 기후변수와 표준화된 잔차 연대기를 이용하여 개발하였다. 개발된 생장지수 추정식에는 2~4개의 기후변수가 사용되었고 결정계수는 0.35~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 잣나무 기후군집별 생장예측은 두 개의 RCP 기후변화 시나리오를 이용해 예측되었다. 해발고도가 높은 곳에 위치한 군집 2와 군집 3에서는 연륜생장이 증가하였지만 대조적으로 해발고도가 낮은 지역에 위치한 군집 1에서는 연륜생장이 감소할 것으로 예측되었다. 따라서 잣나무는 한대수종이지만 일정범위내의 기온 상승 조건에서는 연륜생장이 증가하는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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