• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.13 no.4
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• pp.151-159
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• 2003

Internet as being generalized, intrusion detection system is needed to protect computer system from intrusions synthetically. We propose an intrusion detection method to identify and control the contradiction on self-explanation that happen at profiling process of anomaly detection methodology. Because many patterns can be created on profiling process with association method, we present effective application plan through clustering for rules. Finally, we propose similarity function to decide whether anomaly action or not for user pattern using clustered pattern database.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.612-614
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• 2022

This paper propose a clustering algorithm for mobile nodes that possible more efficient clustering using context-aware attribute information in adaptive learning. In typically, the data will be provided to classify interrelationships within cluster properties. If a new properties are treated as contaminated information in comparative clustering, it can be treated as contaminated properties in comparison clustering. In this paper, To solve this problems in this paper, we have new present a context-awareness learning based model that can analyzes the clustering attributed parameters from the node properties using accumulated information properties.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.5
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• pp.543-553
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• 2021

As a key policy for achieving the goal of reducing GHG in the building sector, Korea has enforced the mandatory certification of zero-energy buildings for new buildings in the public sector from 2020. This study evaluated a policy to achieve Net Zero by identifying the trend of changes in building energy performance according to policy and presenting a methodology to analyze the current performance state of energy technology applied to buildings. The final goal was to help stakeholders apply appropriate energy technologies for new buildings. For this study, data collected on building energy efficiency certification over the last four years have shown a gradual increase in energy performance. In addition, K-means cluster analysis was used to analyze the performance status of energy technologies applied to buildings. The high and low clusters of education and office facilities were used to analyze the comparative group (2016-2020, 2020). As a result, the solar module area in both high and low clusters of education facilities increased by 261.1% and 283.5%. In contrast, the solar module area decreased by both high and low clusters of office facilities. The most passive and active technologies showed an increase in energy performance.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.171-174
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• 2004

기업들이 심화된 경쟁체제 속에서 고객에 대한 보다 심층적인 이해를 필요로 하고 정보기술의 발달로 각 요소활동내용의 데이터화가 가능해짐에 따라 CRM으로 대변되는 고객 정보의 전략적 활용이 매우 중요하게 되었다. 이를 위해 기업은 고객에 대한 이해를 바탕으로 고객관리 및 마케팅을 수행하기 위한 필수적인 도구인 고객세분화를 수행하고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객의 카드사용행태에 근거하여 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개한다. 고객이 실제로 카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 수행하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미 있는 내용이라 볼 수 있다. 고객세분화를 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 활용하였다

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.305-312
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• 2006

K-means clustering algorithm 에서 주로 이루어지는 랜덤 초기화 (random initialization) 방법은 전역 최적화된 해(global minimum)를 찾아내기에 문제점을 지니고 있다. 즉, 여러 횟수의 알고리듬 반복(iteration)을 실행하더라도 전역 최적화된 해를 찾아내기가 매우 힘들며 주어진 자료의 크기(data size)가 큰 경우에 있어서 이는 거의 불가능하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 극복하기 위한 방안으로, wavelet을 이용하여 최적의 초기 군집 중심점(initial clustering center)들을 선택하는 방법을 제시한다. 즉, 웨이블릿을 이용한 효과적인 초기화 (initialization)를 통해서 작은 알고리듬 반복 횟수만으로도 전역 최적화에 도달하는 초기화 방법을 기술한다. 이런 초기화 방법이 군집 알고리즘에 사용될 경우, 온라인상에서 실시간 이루어지는 군집 분석에 큰 도움이 된 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.571-574
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• 2016

최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.16-18
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• 2003

기계학습의 분류(classification) 기술을 실제 문제에 적용하기 위해서는 카테고리(category)를 부여한 학습예제를 상당수 준비하여야 한다. 예제에 카테고리를 부여(labeling)하는 작업에는 무시할 수 없는 시간과 인력을 필요로 한다. 능동적 학습(active learning)은 동일한 수의 학습예제로 최대한의 성능을 달성하기 위하여 카테고리를 부여할 학습예제를 선별하는 전략이다. 능동적 학습은 현재까지 파악된 정보에 기반하여 분류기(classifier)를 생성하고, 생성된 분류기를 활용하여 카테고리를 부여받았을 때 가장 이득이 큰 예제들을 선정하여 사용자에게 문의하는 과정을 반복하여 수행한다. 만일 능동적 학습의 첫 학습단계에서 학습에 보다 유용한 예제들을 최초학습예제집합으로 선정한다면 같은 수의 학습예제로 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 일반적인 가정에 기반하여 예제들을 군집화(clustering)한 후, 생성된 각 군집을 대표할 수 있는 예제로 최초학습예제집합으로 구성하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제를 대상으로 실험해 본 결과 최초학습예제들을 임의로 선정하는 방식보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.48-51
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• 2018

컴퓨터 및 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 오프라인뿐 아니라 온라인으로 발행되고 있고, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로 부터 대표 주제어를 추출하고, K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.13 no.1
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• pp.166-173
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• 2014

Recently, small quadcopters have been widely used in various areas ranging from military to entertainment applications because interest in the quadcopter increases. Especially, the research on swarm flight which control quadcopters simultaneously without any collision can increase success probability of a important mission. In addition the swarm flight can be applied for demonstrating choreographed aerial maneuvers such as dancing and playing musical instruments. In this paper, we introduce multiple AR.Drone control system based on motion capture for indoor environment in which quadcopters can recognize current position each other and perform scenario based mission.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.13 no.1
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• pp.153-165
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• 2014

Multi-rotor UAVs are utilized in various fields because of the advantages such that a hovering capability such as helicopters, a simple structure and a relatively high thrust. Recently, AR.Drone manufactured by Parrot is easily operated by beginner due to its internal stabilization loop in the on-board computer and it can be easily applied on various researches for the multi-rotor UAVs by providing an SDK(Software Development Kit). Further this platform can be suitably used for application to swarm flight since it is low cost and relatively small. Therefore, in this paper, we introduce the development process of the controller for indoor swarm flight by using the AR.Drone.