• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2361-2363
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• 2002

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.223-226
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• 2007

지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.97_98
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• 2009

전력계통 운영 중에 발생할 수 있는 외란(Disturbance)에 대한 원인을 분석하기 위해서는 실시간 전력계통 데이터를 저장할 필요가 있다. EMS에서는 대량의 데이터를 매우 빠른 주기(수초 이내)로 취득하여 처리하고 있으며, 이러한 데이터를 손실 없이 저장하고 추후 분석 시 검색 속도를 고려해 효율적으로 데이터가 관리되어야 한다. 본 논문에서는 전력IT 국책과제로 진행되는 한국형 EMS(이하 K-EMS)의 기능 중에 실시간 전력계통 데이터를 효율적으로 저장, 관리할 수 있는 방법에 대한 설계, 구현한 내용에 대해 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.77_78
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• 2009

한국형 에너지 관리 시스템 (이하 K-EMS)의 운영에 있어 현장 데이터 취득은 EMS의 기본 기능이라 할 수 있는 SCADA의 중요 요소이다. 특히 단일 통신 회선으로 구성된 K-EMS의 구조적 특성으로 인해 RTU 통신 회선의 단절은 주요 EMS Application의 운영에 영향을 미칠 수 있으므로, 예비회선 역할을 할 수 있는 데이터 Path를 확보하는 것은 이중화된 통신 회선을 갖는 것과 동일한 효과를 가질 수 있다. 이에 센터 간(Local, Remote1 and Remote2) FEP(Front End Processor)를 통해 RTU 데이터를 교환하는 데이터링크 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.117-120
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5C
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• pp.700-705
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• 2004

Clustering of incomplete data using the Autoencoder and the Fuzzy c-Means(PCM) is proposed in this paper. The Proposed algorithm, called Optimal Completion Autoencoder Fuzzy c-Means(OCAEFCM), utilizes the Autoencoder Neural Network (AENN) and the Gradiant-based FCM (GBFCM) for optimal completion of missing data and clustering of the reconstructed data. The proposed OCAEFCM is applied to the IRIS data and a data set from a financial institution to evaluate the performance. When compared with the existing Optimal Completion Strategy FCM (OCSFCM), the OCAEFCM shows 18％-20％ improvement of performance over OCSFCM.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.63-66
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• 2005

분류란 여러 분야에서 쌓인 정보 데이터를 분석하여, 결과값에 대한 공통속성을 찾아내어 새로운 입력 데이터에 대해 보다 보편적인 결과를 분석하거나 예측하는 기법이다. 의사 결정 트리는 이러한 분류의 한 형태로 저장된 데이터를 활용하여 선험적 지식을 취득하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 발생시키는 데이터 분석 방법이다. 그러나, 의사 결정 트리의 여러 가지 장점에도 불구하고 트리 구성에 많은 비용이 소요되는 단점이 존재한다. 점점 대량의 데이터를 다루어야 하는 현대 사회에서는 이러한 단점이 더욱더 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 비트맵을 활용한 의사 결정 트리의 구현을 제안한다. 비트맵을 사용하게 되면 의사 결정 트리 생성의 가장 큰 비용인 속성값 측정에서 높은 효율을 유지할 수 있게 된다. 또한 보다 효율적이고, 확장성이 높은 의사 결정 트리를 구현할 수가 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.3
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• pp.155-160
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• 2018

The unmanned aerial vehicle (UAV) is used in various fields, such as land surveying, facility management, and disaster monitoring and restoration because it has low operational costs, fast data acquisition, and can generate a digital surface model (DSM). Recently, the UAV has been applied to process management in construction projects. Construction projects are widely distributed not only in urban areas but also in mountainous areas and rural areas where people are rarely in traffic or in vehicles. Projects range from a few hundred meters to several kilometers long. In order to perform a reconnaissance survey, a surveying method using a global positioning system (GPS) or a total station has mainly been used. However, these methods have a disadvantage in that a lot of time is required for data acquisition. This study's purpose is to evaluate the usability of a UAV DSM for surveying a construction area. Data was acquired using the UAV and a three-dimensional (3D) laser scanner, and the DSM of the construction site was created through data processing. The UAV DSM showed accuracy to within 30 cm based on the 3D laser scanner data, and a process comparison between the two work methods was able to present the usability of the UAV DSM in the field of construction surveying. Future utilization of the UAV DSM is expected to greatly improve the efficiency of work in construction projects.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.427-432
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• 2020

In order to establish an effective forest management plan, it is necessary to investigate tree management information such as tree height and DBH(Diameter at breast height). However, research on convergence and application of data acquisition technology to improve the efficiency of existing forest survey methods is insufficient. Therefore, in this study, tree management information was constructed and analyzed using point cloud data acquired through a 3D scanner. Data on the study site was acquired using fixed and mobile 3D scanners, and the efficiency of the mobile 3D scanner was presented through comparison of working hours. In addition, tree management information for object management was constructed by classifying vegetation by object using point cloud data, and by constructing information on chest height diameter and height. As a result of the accuracy evaluation compared with the conventional measurement method, the difference in tree height was 0.02-0.09m and DBH was 0.01-0.04m. If information on the location of vegetation and crowns of each object is constructed through additional research in the future, the efficiency of the work related to forest management information construction can be greatly increased.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.4
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• pp.235-243
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• 2021

River surveying is conducted to acquire basic geographic data for river master plans and various river maintenance, and it is also used to predict changes after river maintenance construction. ABL (Airborne Bathymetric LiDAR) system is a cutting-edge surveying technology that can simultaneously observe the water surface and river bed using a green laser, and has many advantages in river surveying. In order to use the ABL data for river surveying, it is prerequisite step to segment and extract the water surface and river bed points from the original point cloud data. In this study, point cloud segmentation was performed by applying the ground filtering technique, ATIN (Adaptive Triangular Irregular Network) to the ABL data and then, the water surface and riverbed point clouds were extracted sequentially. In the Gokgyocheon river area, Chungcheongnam-do, the experiment was conducted with the dataset obtained using the Leica Chiroptera 4X sensor. As a result of the study, the overall classification accuracy for the water surface and riverbed was 88.8%, and the Kappa coefficient was 0.825, confirming that the ABL data can be effectively used for river surveying.