• Spatial Information Research
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• v.21 no.6
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• pp.1-9
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• 2013

Recently, Construction information is being changed from CAD to BIM, and GIS is extending from outdoor to indoor information. In these circumstances, the needs of continuous use of construction information linked with GIS are growing constantly in stages of maintenance, operation and service as well as planning, design and construction. To this end, it is essential element to represent 3-dimensional large object efficiently in establishing BIM-GIS interoperability platform by combination of construction and spatial information. In this study, we design spatial data LOD for making spatial object and texture by level, and develop weight lightening algorithm of large spatial object.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.792-795
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• 2002

현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 따라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 LONGEPRO 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내여 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.322-324
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• 2002

최근에 지역적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 어디에서나 활용할 수 있도록 해주는 GRID가 많은 주목을 받고 있다. 특히 단백질 분자모사나 고에너지 물리학 분야 둥과 같이 매우 많은 계산을 요구하는 분야에서는 GRID를 통해서 계산 자원을 제공받을 수 있다. GRID에서 제공되는 계산 능력을 잘 활용하기 위해서 각 분야에서 사용되는 어플리케이션을 병렬화 할 수도 있지만 이미 계산 방법이나 결과가 검증되어 있는 기존의 패키지를 활용하는 것도 매우 중요하므로 기존 패키지에 의한 직렬 또는 지역적으로 병렬인 프로세스를 매우 많이 생성하여 GRID를 채우는 것도 한 방법이라 하겠다. 일반적으로 이와 같은 패키지는 기동할 때에 패러미터 파일을 참조하게 되고 그 계산 결과는 매우 큰 파일로 출력이 되는데 본 논문에서는 대용량 파일에 의해서 프로세스간에 동기화 및 통신을 이루어야할 때 발생하는 문제를 해결하는 방안을 제시한다. 동기화와 통신을 동시에 다루어야 하므로 Linda 개념을 도입하였으며 기존 Linda에서는 Tuple Space안에서 대용량 파일 처리를 고려하기 어려우므로 이에 대한 해결책을 제안하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.11
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• pp.758-764
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• 2018

Digital documents such as patents, scholarly papers and research reports have author keywords which summarize the topics of documents. Different documents are likely to describe the same topic if they share the same keywords. Document clustering aims at clustering documents to similar topics with an unsupervised learning method. However, it is difficult to apply to a large amount of documents event though the document clustering is utilized to in various data analysis due to computational complexity. In this case, we can cluster and connect massive documents using keywords efficiently. Existing bottom-up hierarchical clustering requires huge computation and time complexity for clustering a large number of keywords. This paper proposes an inverted index based bottom-up clustering for keywords and analyzes the results of clustering with massive keywords extracted from scholarly papers and research reports.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 1999.07a
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• pp.110-113
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• 1999

본 연구에서는 고주파 유도가열을 위한 전원장치에 사용되는 인버터 시스템의 대용량, 고조파화를 실현하기 위한 고주파화 기술을 제안하였다. 부한 공진 인버터는 H형 전-브리지(Full-Bridge)로 구성하고 각 암당 IBGT를 2병렬로 조합하여 구성하고 부하는 직병열 공진회로로 구성한다. 스위칭 동작은 8개의 IGBT중 각 ARM당 2개씩 순차 제어하여 고속 대용량의 고주파 전력을 출력시킨다. 또한 스위칭은 스위치 턴온·오프시에 스위칭 손실을 줄이기 위해 ZVS(Zero-Voltage Switching) 기법을 도입한다. 제어는 고정주파수 PWM(Pulse Width Modulation) 제어를 하여 전력변환 효율을 극대화한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.793-795
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• 2003

이 논문은 대용량 단백질 상호작용의 관계를 효과적으로 시각화하기 위해 단백질이 가지고 있는 기능에 기반한 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FDP(force-directed placement) 알고리즘에 기반을 두고 있지만 다중 레벨 처리를 위해 기능에 기반한 추상화 방법과 확장을 사용한다는 점에서 차이점을 나타낸다. 제안하는 그래프 레이아웃 방법은 추상화, 위치화, 확장의 3부분으로 구성되어 있으며 특히 추상화 부분은 다중 레벨 처리를 포함한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.69-71
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• 2000

군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.

• 전기의세계
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• v.23 no.6
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• pp.20-23
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• 1974

본고에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 발전기기의 기전도화 및 대용량화 2. 전동기기의 세밀화 3. 전기기기의 고효율화

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.2
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• pp.195-201
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• 2008

This paper compares the performance of Mass Memory Unit(MMU) between Science and Technology Satellite 1(STSAT-1) and STSAT-2 from developed Proto Flight Model(PFM) for Miniaturization, lightweight and low power consumption. MMU receives the payload data at 200Kbps and transmits them to XTX at 10Mbps in the STSAT-2. The performance of PFM MMU in the Functional and space environments test satisfies the requirements of STSAT-2.