• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.648-653
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• 2010

The non-metric multidimensional scaling (nMDS) is a method for analyzing the relation among objects by mapping them onto the Euclidean space. The nMDS is useful when it is difficult to use the concept of distance between pairs of objects due to non-metric dissimilarities between objects. The nMDS can be regarded as an optimization problem in which there are many local optima. Since the conventional nMDS algorithm utilizes the steepest descent method, it has a drawback in that the method can hardly find a better solution once it falls into a local optimum. To remedy this problem, in this paper, we applied the simulated annealing to the nMDS and proposed a new optimization algorithm which could search for a global optimum more effectively. We examined the algorithm using benchmarking problems and found that improvement rate of the proposed algorithm against the conventional algorithm ranged from 0.7% to 3.2%. In addition, the statistical hypothesis test also showed that the proposed algorithm outperformed the conventional one.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.35-35
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• 2020

기후변화로 인한 집중호우, 태풍에 따른 제방 붕괴로 인한 하천 범람 등 많은 재해가 발생하고 있다. 특히 도심지의 내수침수, 도시하천의 범람은 피해 지역의 사회 경제적인 피해액을 동반한다. 이에 도심지에서 발생되는 홍수피해액을 산정하기 위하여 다차원법을 이용한 피해액 추정 연구가 활발하게 진행되고 있으며 기후변화를 고려한 홍수피해에 관련한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 선행 연구에서는 다차원법에서 제시하고 있는 침수편입률 산정에 있어 건물군 인벤토리를 고려하지 않고 토지이용에 따른 면적비율만을 적용하여 산정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화시나리오와 건물군 인벤토리를 이용하여 미래 잠재홍수피해에 따른 홍수피해액을 산정하여 기후변화가 홍수피해에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 대상지역으로 2020년부터 국가하천으로 승격되며 하천의 좌안과 우안에 도심지가 형성되어있는 원주천 유역을 대상으로 선정하였다. 기후변화 시나리오는 기상청에서 제공하고 있는 13종 국가표준시나리오를 사용하였으며 SDQDM 기법을 적용하여 상세화 자료를 생산하였다. 생산된 자료를 이용하여 원주천 하천정비계획(80년 빈도) 보다 높은 80년, 100년, 200년 빈도의 확률강우량을 산정하였고 확률강우에 따른 유출량을 산정하여 홍수범람모형에 적용하였다. 산정된 홍수피해면적과 원주시 건물군 인벤토리를 활용하여 침수편입률을 산정하였으며 미래 잠재홍수피해에 따른 빈도별 홍수피해액 산정을 통해 원주천 유역의 기후변화가 따른 홍수피해에 미치는 영향을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.427-431
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• 2010

Multidimensional scaling (MDS) is a widely used method for dimensionality reduction, of which purpose is to represent high-dimensional data in a low-dimensional space while preserving distances among objects as much as possible. MDS has mainly been applied to data visualization and feature selection. Among various MDS methods, the classical MDS is not readily applicable to data which has large numbers of objects, on normal desktop computers due to its computational complexity. More precisely, it needs to solve eigenpair problems on dissimilarity matrices based on Euclidean distance. Thus, running time and required memory of the classical MDS highly increase as n (the number of objects) grows up, restricting its use in large-scale domains. In this paper, we propose an efficient approximation algorithm for the classical MDS based on divide-and-conquer and CUDA. Through a set of experiments, we show that our approach is highly efficient and effective for analysis and visualization of data consisting of several thousands of objects.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.295-299
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• 2002

본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.67-75
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• 2018

Multidimensional scaling (MDS) is an exploratory analysis of multivariate data to represent the dissimilarity among objects in the geometric low-dimensional space. However, a general MDS map only shows the information of objects without any information about variables. In this study, we used MDS based on the algorithm of Torgerson (Theory and Methods of Scaling, Wiley, 1958) to visualize some clusters of objects in categorical data. For this, we convert given data into a multiple indicator matrix. Additionally, we added the information of levels for each categorical variable on the MDS map by applying the partition method of Shin et al. (Korean Journal of Applied Statistics, 28, 1171-1180, 2015). Therefore, we can find information on the similarity among objects as well as find associations among categorical variables using the proposed MDS map.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.91-96
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• 2005

다차원층화에서 선형계획법을 이용한 표본배정 방법은 Winkler(1990, 2001), Sitter와 Skinner(1994, 2002)가 제안하였다. 이 방법들은 표본크기가 층 개수보다 크지 않는 경우에 공통적으로 선형계획법을 이용하여 표본배정을 실시하였다. 반복 비율 적합방법(IPF), 일반화 반복 비율 적합(GIFP), SS 방법을 통해 셀 값을 결정하고 선형계획법을 이용하여 표본의 배정확률을 통해 표본배정을 실시한다. 이 3가지 방법들로 표본을 배정하고 평균 및 분산추정량을 비교한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.6
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• pp.13-27
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• 2012

Integer programming-based local search(IPbLS) is a kind of local search based on simple hill-climbing search and adopts integer programming for neighbor generation unlike general local search. According to an existing research [1], IPbLS is known as an effective method for the multidimensional knapsack problem(MKP) which has received wide attention in operations research and artificial intelligence area. However, the existing research has a shortcoming that it verified the superiority of IPbLS targeting only largest-scale problems among MKP test problems in the OR-Library. In this paper, I verify the superiority of IPbLS more objectively by applying it to other problems. In addition, unlike the existing IPbLS that combines simple hill-climbing search and integer programming, I propose methods combining other local search algorithms like hill-climbing search, tabu search, simulated annealing with integer programming. Through the experimental results, I confirmed that IPbLS shows comparable or better performance than the best known heuristic search also for mid or small-scale MKP test problems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.424-428
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• 2011

기후변화의 영향으로 대규모 호우와 예측이 어려운 국지성 호우가 전 세계적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 우리나라 또한 최근 강수일수의 감소와 강수량 및 집중호우의 증가추세가 보고되고 있다. 집중호우에 따른 피해를 저감시키기 위한 비구조적 대책으로써 홍수범람 위험지역에 대해서는 침수면적이나 침수심도의 예측은 풍수해로 인한 인명 및 재산피해를 최소화하기 위한 중요한 정보로 활용될 수 있다. 비정방향격자기반 2차원 홍수범람 해석모형은 고정확도의 해석결과를 제공하지만 범람모의를 위한 입력 자료의 구축과 모의시간의 제약성으로 인해 범람예측의 신속성을 확보하기 어렵고, 다른 수리 수문 모형과의 결합이 상대적으로 어려우며, 다양한 래스터 DB들과의 호환이 어려워 홍수피해액을 산정 또는 예측하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 지반고를 고려하여 범람류의 전파거동을 해석하는 정방형격자기반의 2차원 홍수범람해석기법과 다차원 피해액 산정기법을 결합하여 2002년 태풍 '루사'로 인한 '동막', '장현' 저수지의 동시붕괴로 인한 피해지역의 침수편입률 및 침수피해액을 산정하고 실측 침수심도와 피해액 통계자료를 활용하여 모의결과의 정확도를 검증한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.3B
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• pp.301-310
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• 2006

Typically, we needs enormous national budget for the flood control project and so the project usually has big influence on the national economy. Therefore, the reliable estimation of flood damage is the key issue for the economic analysis of the flood control project. This study aims to provide a GIS based technique for distributed flood damage estimation. We consider two aspects of engineering and economic sides, which are the inundation analysis and MD-FDA (Multi-Dimensional Flood Damage Analysis), for the flood damage assessment. We propose the analysis framework and data processing using GIS for assessing flood damages. The proposed methodology is applied to the flood control channel project for flood disaster prevention in Mokgamcheon/Dorimcheon streams and this study presents the detailed GIS database and the assessment results of flood damages. This study may have the worth in improving practical usability of MD-FDA and also providing research direction for combining economic side with the engineering aspect. Also this distributed technique will help decision-making in evaluating the feasibility of flood damage reduction programs for structural and nonstructural measures.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.17-24
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• 2020

The traveling salesman problem is an algorithmic problem tasked with finding the shortest route that a salesman visits, visiting each city and returning to the started city. Due to the exponential time complexity of TSP, it's hard to implement on cases like amusement park or delivery. Also, TSP is hard to meet user's demand that is associated with multi-dimensional attributes like travel time, interests, waiting time because it uses only one attribute - distance between nodes. This paper proposed Top-n Skyline-Multi Dimension TSP to resolve formerly adverted problems. The proposed algorithm finds the shortest route faster than the existing method by decreasing the number of operations, selecting multi-dimensional nodes according to the dominance of skyline. In the simulation, we compared computation time of dynamic programming algorithm to the proposed a TS-MDT algorithm, and it showed that TS-MDT was faster than dynamic programming algorithm.