여러 대의 자율주행 차량이 하나의 그룹을 형성하여 주행하는 군집주행은 미래 고속도로 교통 시스템의 핵심 기술이다. 이러한 군집주행에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서의 안전을 고려하는 일은 단독 자율 주행에서의 경우보다 더 어렵다. 다양한 군집주행의 안전 위협 요인 중, 의도하지 않은 동작으로부터 자율주행 차량의 안전성을 향상하는 방법을 가이드하기 위하여 새로운 표준 ISO/PAS 21448이 제정되었다. 본 논문에서는 ISO/PAS 21448 표준이 다루는 시나리오를 통해 군집주행에서 발생할 수 있는 의도하지 않은 상황의 극복을 위한 방법을 제시하였다. 특히 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 이용하여 본 논문에서 제시하는 방법이 안전한 군집주행이라는 목표를 달성할 수 있음을 확인하였다.
뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발달은 영화, 게임 콘텐츠, 3D 애니메이션 등 고부가 가치 산업의 발전을 가져왔다. 실감 있는 애니메이션 제작 시 수많은 캐릭터의 행동을 표현하기 위하여 개개의 움직임을 수작업으로 일일이 제작하여 제공하는 것이 거의 불가능하고 비효율적이기 때문에 이를 자동화하여 보다 사실적이고 효율적으로 표현하기 위해서는 군집 애니메이션 기술이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 모델 정보를 이용해서 군집행동에 사용되는 객체의 속성과 시나리오를 작성할 수 있는 모델러를 설계하고, 군집들의 행동을 애니메이션이나 가상현실 또는 게임에서 응용하기 위한 군집행동 애니메이션 시스템을 개발한다.
최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 "라스트 마일"을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-means 기반의 군집 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 초기 중심점 방법을 활용하기 때문에 매번 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 대여소의 시간별 반납/대여 비중을 이용하여 기존 방법과는 달리 이전 단계의 군집 결과를 필요로 하지 않아 반복해서 군집 분석을 수행할 필요가 없어 빠른 군집 분석이 가능한 장점이 있다.
정보검색에서 많은 검색 결과 문서들을 효율적으로 다루기 위해 군집화 기술을 사용하고 있지만, 대체로 군집화의 정확률은 일부 영역에서만 요구 사항을 만족시키고 있다. 본 논문에서는 검색 결과 문서들의 군집화 정확률을 향상시키기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫째는 군집화 과정에서 흔히 쓰이지만 낮은 가중치를 가진 범용어를 정의하고, 검색 결과들을 비교하여 범용어를 자동 수집하고 그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 실험 결과 불용어에 비해 범용어를 사용했을 때 군집화 오류의 34%가 개선되었다. 둘째는 집단평균연결 방식의 군집화 알고리즘으로 일차 군집들을 생성 후, 문서와 군집 간의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 군집으로 문서를 재분류하는 알고리즘을 제안한다. 네이버 지식인 카테고리를 이용한 군집 결과의 비교 실험을 통해 일차 군집보다 재분류된 군집의 정확률이 1.81% 향상되는 것을 확인하였다.
인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.
본 연구는 당뇨인지환자들의 당뇨 조절에 관계되는 요인들을 포괄적으로 반영하는 집단으로 분류한 후 이를 기반으로 보다 효율적인 당뇨관리사업을 할 수 있는 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 2007년, 2008년도 국민건강영양조사를 통해 검진에 참여한 당뇨인지환자 666명의 자료를 수집하여 분석하였다. 당뇨인지환자의 관리행태에 대한 군집분류는 K-means 기법을 이용하였다. 당뇨인지환자의 군집은 건강행태사업 대상군, 중점관리사업 대상군, 합병증검사사업 대상군으로 분류되었다. 당뇨 조절율을 높이기 위해서는 각 군집의 특성에 따라 보다 특화된 당뇨관리 프로그램이 적용되어야 할 것이다.
식물플랑크톤은 여러 환경요인들의 변화와 해역의 해양학적 특성에 따라서 매우 다른 형태의 군집구조를 나타내고(Legendre and Legendre,1978), 물리적, 화학적 환경요인의 변동에 따라 종조성이나 출현수에 있어서 뚜렷한 변동을 보이므로 생태계의 구조와 기능을 이해하는데 중요한 역할을 한다(Smayda,1978). 식물플랑크톤의 군집구조는 해양생태구조 파악이나 해역의 환경지표 및 효율적 해역이용관리를 위해 무엇보다 우선 파악되어야하며(Gou and Zang, 1996), 생태계의 구조와 기능을 이해하기 위해서는 식물플랑크톤의 분포양상 및 군집구조를 환경요인과 같이 연구하는 것이 필수적이다. (중략)
본 연구는 많은 기업들이 SCM의 중요성을 인식하고 도입하여 활용을 하고 있는 정보시스템의 발전 단계에서 공급사슬에 참여하고 있는 기업이 어떻게 SCM을 활용하고 있는지에 초점을 둔 연구라 할 수 있다. 기존 연구에서 도출한 SCM 활용 목적에 대한 설문 항목을 중심으로 기업이 활용하고 있는 SCM 활용 패턴을 도출하였다. 군집 분석 방법을 활용하여 집단에 특성을 배정하여 동일 집단에 속한 대상의 유사성을 갖게 함으로써 집단 간의 차이를 명확하게 하였다. 군집 분석 결과 효율성을 추구 형, 군집, Business process 정확성 추구형 집단과 환경 변화 대응 추구형 군집으로 패턴을 나눌 수 있었다. 응답 기업을 Miles와 Snow의 전략유형으로 분류하여 응답 기업의 전략 유형을 판별한 결과 분석자형 40.6%, 방어자형 15.1%, 공격자형 37.2%, 반응자형 6.9%로 조사되었다. 위에서 유형화한 SCM의 활용 패턴과 전략유형을 Matrix화하여 가설인 SCM 활용 패턴과 전략유형의 적합도와 SCM 성과 만족도와의 관계를 검증하였다. 연구를 수행한 결과 기업이 SCM을 활용할 때, SCM 활용 패턴 및 전략 유형에 따라 SCM 성과 만족도가 다르게 나타난다는 것을 알 수 가 있다.
불변 특징 기반의 파노라마 생성 방법은 직접 방법에 비해 비교적 처리 속도가 빠르다. 파노라마 생성 과정에서 특징점 추출과 특징 정합에 대부분의 시간이 소요된다. 본 논문에서는 파노라마 생성을 위한 특징점 클러스터링 방법을 제안한다. LoG 영상에서 특징점들을 추출한 후, 클러스터링을 통해 특징점들을 군집화한다. 군집도가 강한 특징점들은 그렇지 않은 특징점들보다 더 의미 있으므로, 파노라마 생성에서 군집도가 약한 군집을 배제함으로써 정확도가 높아지고 처리 시간이 빨라지는 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약2.0초로 클러스터링 처리를 하지 않는 방법에 비해 약 2배 빠른 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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