• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1865_1866
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• 2009

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.2
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• pp.257-261
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• 2009

This paper propose a new method using Gestalt theory to extract image contour. The proposed method use Gestalt theory based on proximity, similarity and continuation for grouping objects from image segmentation. It use downward feedback and perception to materialize one visual level in image from heterogeneity visual levels in image. The experimental result show that the proposed method achieves better performance than other methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.85-93
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• 1992

본 논문은 한글-한자 변환에 있어서 여러 대응 한자를 갖는 동형이의어의 모호성 해소 방법을 제안한다. 기존의 변환 방법은 사용자의 개입으로 이루어지므로, 사용자에게 많은 부담을 주고 변환 효율을 떨어뜨린다. 한자선택에 있어서 동형이의어 문제의 근본적 해결을 위해, 본 시스템에서는 의미 분석을 이용한 한글-한자 변환기를 제안한다. 이를 위해 격문법과 관련어 지식 베이스(thesaurus)를 사용한다. 격문법을 사용하여 서술어를 중심으로 관련된 격틀의 의미를 분석한다. 그리고 합성어의 경우에 합성어의 구성 형태에 따라 격문법을 사용하거나 관련어 지식 베이스에서의 의미 근접성을 사용한다. 본 논문은 이와 같이 의미 분석 및 개념 정보를 기반으로 하는 동형이의어의 모호성 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 한글-한자 변환 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.149-151
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• 2014

주의(attention)를 어떻게 할당하는가는 정신물리학뿐만 아니라, 컴퓨터 시각과정을 모델링하는데 중요한 주제 중 하나이다. 기존 연구는 saliency와 같은 활성화 값에 의해서 주의탐사 순위가 결정된다. 본 논문에서는 주의탐사과정을 병렬처리를 통한 활성화 값 추출과정과 순차적 처리를 통한 공간적 전략과정으로 구분하였다. 단서패러다임에 기초한 계산모형을 이용하여, 실제 인간의 수행결과를 AUC와 Levenshtein 척도를 이용하여 비교하였다. Fixation point 비교에서는 인간과 활성화를 기반으로 한 계산모형의 수행은 높은 상관성을 가지고 있었다. 주의궤적 혹은 scanpath 분석에서는 활성화기반 전략보다는 공간적 전략 모형이 더 높은 유사성을 보였다. 이는 주의탐사과정이 병렬처리과정을 통해 얻어진 saliency에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 목표물간의 근접성 등의 공간적 전략을 통해 순차적 (sequential) 경로가 생성됨을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1159-1162
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• 2009

브로드캐스팅 프로토콜은 무선 애드 혹 네트워크에서 컨트롤 메시지를 전체 노드에 전송하기 위한 목적으로 널리 사용된다. 전통적인 브로드캐스팅 프로토콜은 모든 노드가 처음 받은 메시지를 재전송 하기 때문에 극심한 중복전송과 충돌문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에 효율적으로 재전송노드를 줄이기 위한 브로드캐스팅 기법들이 제안되었지만 여전히 다수의 불필요한 재전송이 발생한다. 제안 기법은 1-홉 이웃노드의 위치정보를 이용하여 전파반경에 내접하는 정삼각형의 꼭짓점을 구하고 각 꼭짓점에 가장 가까운 이웃노드를 재전송노드로 선택한다. 우리는 먼저 재전송 노드를 최소화하기 위한 이상적인 모델을 제시하고 이상적인 모델에 근접하기 위한 방법을 설명한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안 기법이 기존의 효율적인 브로드캐스팅 프로토콜보다 성능이 우수하며 재전송 노드수가 lower bound에 근접하는 것을 보여준다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.20 no.3
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• pp.413-422
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• 2017

In this study we investigate the importance of the subway station using network centrality measures. For centrality measures, we have used betweenness centrality, closeness centrality, and degree centrality. A new measure called weighted betweenness centrality is proposed, that combines both traditional betweenness centrality and passenger flow between stations. Through correlation analysis and power-law analysis of passenger flow on the Seoul metropolitan subway network, we have shown that weighted betweenness centrality is a meaningful and practical measure. We have also shown that passenger flow between any two stations follows a highly skewed power-law distribution.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.4
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• pp.83-92
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• 2012

Location-based services (LBS) are increasingly popular due to the improvement of geo-positioning capabilities and wireless communication technology. However, in order to enjoy LBS services, a user requesting a query must send his/her exact location to the LBS provider. Therefore, it is a key challenge to preserve user's privacy while providing LBS. To solve this problem, the existing method employs a 2PASS cloaking framework that not only hides the actual user location but also reduces bandwidth consumption. However, 2PASS does not fully guarantee the actual user privacy because it does not take the real user distribution into account. Hence, in this paper, we propose a nearest neighbor query processing algorithm that supports K-anonymity property based on the weighted adjacency graph(WAG). Our algorithm not only preserves the location of a user by guaranteeing k-anonymity in a query region, but also improves a bandwidth usage by reducing unnecessary search for a query result. We demonstrate from experimental results that our algorithm outperforms the existing one in terms of query processing time and bandwidth usage.

• Spatial Information Research
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• v.8 no.2
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• pp.301-315
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• 2000

Every, year, a great amount of site investigation data is collected on site to obtain sufficient conditions. Investigation of subsurface conditions is prerequisite to the design and construction of structures and also provides information on ground properties such as geologic formation and types of soil. This data set, which portrays real representation of ground conditions over the existing geologic and soil maps, could be further utilized for analyzing the subsurface conditions. It is therefore necessary to develope a subsurface exploration analysis system which is able to extract the valuable information from the heterogeneous, non-normalized subsurface investigation data. This paper presents the overall design scheme and implementation on a subsurface exploration analysis system. The analysis system employs one of data set such as bore-hole data. The clustering technique employed in the developed system makes a large volume of bore-hole data into several groups in terms of ground formation and geographical vicinity. As a result of clustering, each group or cluster consists of bore-hole data with similar characteristics of subsurface and geographical vicinity. In addition, each clustered data is displayed on digital topographical map with different color so that the analysis of site investigation data could be performed in more sensible ways.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.40 no.5 s.110
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• pp.533-552
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• 2005

Human capital and higher education have been increasingly emphasized with the rise of a knowledge-based economy. Cities are recognized as places to attract human capital and spur economic development. Educated workforce supply is one of the critical parts to sustain IT industries, which have been leading recent economic development. This paper examines factors affecting geographies of educated workforce supply from colleges and universities to companies in U.S. metropolitan areas through questionnaire survey and interviews with IT companies and IT-related programs at colleges and universities. The results show that: (1) physical proximity between IT companies and colleges/universities enhances the degree of educated workforce supply from colleges/universities to IT companies; (2) IT companies which seek more specialized and rarer expertise recruit the workforce from colleges or universities over longer distance; (3) colleges and universities which offer a higher degree have geographically more extensive supply of educated workforce to IT companies than those which offer a lower degree; and (4) large IT companies have more geographically extensive supply of educated workforce to colleges/universities than small IT companies.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1117-1125
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• 2014

Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user's intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.