• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.4
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• pp.303-309
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• 2015

Speaker diarization is the task of determining the speakers for unlabeled data, and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) has been widely used in the field of speaker diarization for its simplicity and computational efficiency. One challenging issue, however, is that if different clusters in non-spatial dataset are adjacent to each other, over-clustering may occur which subsequently degrades the performance of DBSCAN. In this paper, we identify the drawbacks of DBSCAN and propose a new density clustering algorithm based on local distribution property around object. Variable density criterions for local density and spreadness of object are used for effective data clustering. We compare the proposed algorithm to DBSCAN in terms of clustering accuracy. Experimental results confirm that the proposed algorithm exhibits higher accuracy than DBSCAN without over-clustering and confirm that the new approach based on local density and object spreadness is efficient.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.2
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• pp.135-142
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• 2016

Visual analysis of spatiotemporal data has focused on a variety of techniques for analyzing and exploring the data. The goal of these techniques is to explore the spatiotemporal data using time information, discover patterns in the data, and analyze spatiotemporal data. The overall trend flow patterns help users analyze geo-referenced temporal events. However, it is difficult to extract and visualize overall trend flow patterns using data that has no trajectory information for movements. In order to visualize overall trend flow patterns, in this paper, we estimate continuous distributions of discrete events over time using KDE, and we extract vector fields from the continuous distributions using the gravity model. We then apply our technique on twitter data to validate techniques.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.6
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• pp.208-221
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• 2020

The objective of this study is to estimate and analyze the traffic density of continuous flow using the trajectory of individual vehicles and the headway of sample probe vehicles-front vehicles obtained from ADAS (Advanced Driver Assitance System) installed in sample probe vehicles. In the past, traffic density of continuous traffic flow was mainly estimated by processing data such as traffic volume, speed, and share collected from Vehicle Detection System, or by counting the number of vehicles directly using video information such as CCTV. This method showed the limitation of spatial limitations in estimating traffic density, and low reliability of estimation in the event of traffic congestion. To overcome the limitations of prior research, In this study, individual vehicle trajectory data and vehicle headway information collected from ADAS are used to detect the space on the road and to estimate the spatiotemporal traffic density using the Generalized Density formula. As a result, an analysis of the accuracy of the traffic density estimates according to the sampling rate of ADAS vehicles showed that the expected sampling rate of 30% was approximately 90% consistent with the actual traffic density. This study contribute to efficient traffic operation management by estimating reliable traffic density in road situations where ADAS and autonomous vehicles are mixed.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.14 no.2
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• pp.22-26
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• 2010

In this study, experimental vapor pressures and densities of vapor and liquid phases versus temperature were estimated using PC-SAFT equation. The estimated results were compared with those using PR equation of state. For the vapor phase densities, both equations well predicted the literature data. However, PC-SAFT equation showed better prediction capability for liquid phase densities. In the comparison of vapor-liquid equilibrium prediction capability for the binary systems of methane and ethane, PC-SAFT equation was better than the PR equation.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.58-59
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• 2000

현재 고속 판독률(fast-readout-rate)과 고밀도(high-capacity) 디지털 데이터 정보저장을 위해 불륨 홀로그래피(volume holography) 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 이러한 특징들은 다중 데이터 페이지(mulitple data page)들을 중첩(superposition)시킴으로서 이루어지며, 각각의 페이지들은 100만 픽셀이상의 정보를 가지고 page/msec의 속도로 병렬 엑세스가 가능하다. 최근 연구논문에서는 10,000 페이지의 충첩 홀로그램,$^{[1]}$ 데이터 추출을 위한 디지털 처리기술의 사용,$^{[2]}$ 광학적인 데이터 접근$^{[3]}$ , 박막 매질을 이용한 높은 면적 밀도(10bits/$mu extrm{m}$$^2$)$^{[4]}$ 등이 구현되었다. 그러나 이들 실험들은 대량의 병렬 데이터 페이지들의 실질적인 광-전 변환(optical-electrical conversion)을 구현하지 못해 고밀도와 빠른 접근 속도를 동시에 만족시키지 못하고 있다. 이러한 원인중에 하나로 출력의 CCD 픽셀 격자위에 입력의 SLM픽셀 격자를 정확하게 결상시키는데 어려움이 있기 때문이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.61-64
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간(feature space)에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 하지만 SVDD는 모든 데이터에 대해서 같은 중요도를 부가하는 단점을 가지고 있다. 최근에, 이런 문제점을 보완하기 위해 데이터의 밀도 분포에 따라서 중요도를 다르게 부가하는 D-SVDD(density-induced support vector data description) 방법론이 발표되었고, 아직도 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 D-SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 특히, 본 논문에서 제안하는 방법론을 다른 방법론과 비교하여 본 논문의 방법론의 효용성에 대해서 다룬다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.15 no.6
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• pp.471-476
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• 2022

In this paper, we propose an object detection using a 4D imaging radar, which developed to solve the problems of weak cameras and LiDAR in bad weather. When data are measured and collected through a 4D imaging radar, the density of point cloud data is low compared to LiDAR data. A technique for clustering objects and extracting the features of objects through voxels in the cluster is proposed using the characteristics of wide distances between objects due to low density. Furthermore, we propose an object detection using the extracted features.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.586-586
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• 2013

저밀도 플라즈마는 반도체 공정, 나노 신소재 분야 및 우주 항공 분야 등 여러 분야에 이용되며, 플라즈마 진단 및 분석을 통해 효과적인 플라즈마 제어가 가능하다. 특히, 전자 에너지 분포 함수(Electron Energy Distribution Function, EEDF)는 전자 온도, 플라즈마 밀도 및 플라즈마 전위 등의 플라즈마 변수를 측정하거나 전자 가열 매커니즘 등을 이해하는데 있어서 매우 중요하므로 정밀한 측정이 필요하다. 그러나 RF fluctuation에 의해 낮은 전자 에너지 부분에서 EEDF가 왜곡되어 측정된 데이터 및 분석의 신뢰도가 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 RF fluctuation 보상을 위한 쵸크 필터가 사용되며, 쉬스 임피던스에 비해 쵸크필터의 임피던스가 클수록 보상 효과는 높아진다. 하지만 플라즈마의 밀도가 낮아지면 쉬스 확장에 의해 쉬스 임피던스가 증가하므로 쵸크 필터에 의한 보상만으로는 충분한 개선 효과를 얻기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 RF fluctuation 보상을 위해 임피던스가 높은 쵸크 필터를 설계하고 추가적으로 레퍼런스링에 전압을 걸어 쉬스의 임피던스를 줄이는 방법도 적용하였다. 유도결합방식으로 $10^{-8}cm^{-3}$ 대의 저밀도 아르곤플라즈마 방전시켰으며, 단일 랑뮤어 탐침법으로 EEDF를 측정한 결과 낮은 전자 에너지 부분의 왜곡이 개선됨을 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.2
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• pp.221-232
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• 2012

The double-density discrete wavelet transform(DWT) is an improvement upon the critically sampled DWT with important additional properties. It employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is overcomplete by a factor of two. Also, this transformation is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. Proposed method is a DWT that combines the double-density DWT and quincunx sampling, each of which has its own characteristics and advantages. Especially, the quincunx sampling treats the different directions more homogeneously. As a result, since proposed method can generate sub-images of multiple degrees rotated versions, this method provides an improved performance in image processing fields.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2004.04a
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• pp.86-86
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• 2004

다목적 실용위성 1호의 데이터를 이용하여 관측기간인 2000년 6월 28일에서 2001년 8월1일까지의 고도 685km, 22:50LT(Local Time) 이온층을 조사하였다. 데이터는 이온층 측정 센서(Ionospheric Measurement Sensor)로부터 얻은 전자 온도와 전자 밀도를 이용하였으며, 자기 위도로 -60$^{\circ}$-+60$^{\circ}$ 사이의 중ㆍ저위도의 값을 분석하였다. 관측 기간은 지자기 변화를 나타내는 Kp index나 태양 활동을 나타내는 F10.7이 크게 변화한 태양 극대기 기간으로, 이중 일변화의 F10.7을 통해 전자 온도와 전자 밀도의 변화를 조사하였다. (중략)