• 과학교육연구지
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• 제37권1호
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• pp.221-232
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• 2013

이 연구의 목적은 CoRe에 기반한 밀도 개념 수업이 개념형성과 수업만족도에 미치는 영향을 알아보는 것이었다. 연구를 위하여 중학교 2학년 6개 학급 240명을 각각 120명씩 2개의 집단으로 나누어, CoRe에 기반한 밀도 개념 수업을 실시한 실험집단과 전통적 학습방법에 의한 수업을 실시한 통제집단 간 개념형성 정도를 분석하였다. CoRe에 기반한 밀도 개념 수업은 기존에 밀도에 관해 연구된 CoRe를 분석하여 이를 바탕으로 4차시분으로 구성하였다. 연구 결과, 실험집단이 통제집단보다 밀도 개념형성 정도에 대한 사후검사와 파지검사에서 모두 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 이는 CoRe에 기반한 수업이 수업 과정에서 학생들의 선수 개념이나 밀도와 관련된 오인에 연계된 활동을 통하여 학생들 스스로 예측, 관찰, 설명, 추론 등의 탐구 활동을 하도록 안내하며 학습과정에서 학생, 수업환경, 평가 등 다양한 측면의 어려움과 한계점을 인식하고 이를 최대한 해결하고자 하는 수업전략을 중심으로 수업을 진행하였기 때문이라고 해석된다. 또한, 실험집단의 학생들은 과학관련 태도 수준이 높거나 과학 학업성취 수준이 높은 학생들에게서 높은 수업만족도를 보였다. 설문 조사 결과, 실험집단은 CoRe에 기반한 수업을 통해 다양한 생각을 할 기회가 있었으며, 개념을 제시하는 것이 아닌 찾아가는 방식과 예측해보고 결과를 확인하는 수업 방식, 그리고 학생 스스로 수업에 적극적으로 참여하도록 유도한 점 등을 통하여 긍정적인 만족도를 보인 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.633-640
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• 2006

공간 데이터마이닝 분야에서 객체간의 거리, 연결성, 상대적인 밀도를 기반으로 비슷한 객체들을 하나의 그룹으로 묶는 공간 클러스터링은 중요한 컴포넌트이다. 공간 클러스터링 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링과 격자 기반 클러스터링 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘은 다양한 모양과 크기의 클러스터를 구분할 수 있으며, 잡음을 제거할 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에, 격자 기반 클러스터링 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 대량의 공간 데이터 집합을 클러스터링 하는 것은 데이터 처리 비용이 급격하게 증가하기 때문에 클러스터링 처리 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문은 대용량의 공간 데이터베이스에서 공간 객체간의 고밀도 영역을 식별하여 잡음을 제거하기 위한 수치데이터 값과 기본 격자간격 개수를 정의하는 확장된 밀도-격자 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고밀도 영역 식별을 위하여 threashold(DT)를 정의하였으며, 격자 및 밀도 기반 기법의 장점을 이용하여 임의의 객체 클러스터링을 식별할 수 있는 성능을 향상시켰다. 성능평가에서 기존의 클러스터링 알고리즘과의 다양한 비교 평가 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 빠르고 정확한 데이터 클러스터링 결과를 나타냄을 보인다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권5호
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• pp.614-630
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• 2006

자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2003

Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.71-73
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• 2013

선박 및 VTS에서 선박교통량이 밀집되는 혼잡해역의 선박교통밀도 평가는 중요하다. 본 연구에서는 선박 충돌 회피를 위한 적절한 반경인 Ship Domain 영역과 혼잡구역 내 선박 체류시간 및 전 방위 통항류를 고려하여 혼잡해역의 항로가동률 및 실시간 해상교통밀도 산출 모델을 제안하고자 한다. 또한 제안된 모델식을 기반으로 시뮬레이터를 프로그래밍하여, 실 해역 해상교통 데이터를 적용하여 제안한 모델식의 유효성을 평가하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1366-1369
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• 2009

GPSR은 차량간 ad hoc 네트워크에서 위치기반 라우팅을 위하여 개발된 알고리즘이다. GPSR에서의 라우팅은 Greedy Forwarding을 사용하지만 차량 밀도가 높은 VANET환경에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에 제시된 기법은 밀도가 높은 환경과 밀도가 낮은 환경에서의 가중치를 설정하여 current node, next-hop node 그리고 destination node 간의 관계를 반영한 값들을 구하고 그 중에서 최소치 값을 가지는 next-hop을 선택한다. 특히 가중치를 기반으로 하면 차량이 밀집되거나 희박한 환경하에서 GPSR 보다 더 최적화된 경로를 찾아낸다. 성능평가는 수학적 모델과 네트워크 시뮬레이터인 NS를 이용하여 본 모델에 기반한 고속도로 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 볼 때, 본 논문에 제시된 기법은 시간 지연 측면에서 GPSR보다 나은 결과를 보여 주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.82-88
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• 2012

VANET(Vehicular Ad Hoc Network)은 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 일종으로 기지국과 같은 기반시설의 도움 없이 차량 간의 무선 통신을 통해 구성되는 임시적인 네트워크이다. VANET은 차량들의 고속 이동성이나 차량 간 밀도 변화로 인해 빈번한 링크 단절 및 네트워크 토폴로지 변화 등을 야기한다. 이러한 VANET의 특성으로 인해 기존의 MANET에서 사용되는 AODV와 DSR과 같은 경로기반 라우팅 프로토콜보다는 주변 노드의 정보만을 이용하는 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하다. 그러나 GPSR은 차량 노드의 밀도가 낮은 환경에서는 잦은 링크 단절과 반복적인 로컬 맥시멈으로 인해 전송지연 및 데이터 손실이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량의 밀도가 낮은 VANET 환경에서 효율적인 라우팅을 수행하기 위해 2-hop 이웃 노드의 존재가 없는 경우에 DTN 기반의 라우팅을 수행하는 DTVR(Delay Tolerant Vehicular Routing) 알고리즘을 제안한다. ns-2를 이용한 성능분석 결과 제안된 DTVR 프로토콜이 차량 밀도가 낮은 환경에서 기존 라우팅 프로토콜보다 성능이 우수함을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.303-309
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• 2015

화자 분할은 사전에 분류되지 않은 데이터를 각각의 화자로 분류하는 연구이며 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 간결함과 계산의 효율성으로 인해 화자분할 분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나 클러스터의 데이터들이 공간적이지 않으며 서로 다른 클러스터가 근접하여 경계를 공유할 때 오버클러스터링 문제가 발생하여 DBSCAN의 성능이 하락한다. 본 논문에서는 DBSCAN과 문제점을 설명하고, 개체의 지역적 특성에 기반한 밀도 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 개체의 지역적 밀도와 분산의 정도에 따라 가변적인 판단 기준을 탐색에 이용한다. DBSCAN과 제안 기법의 실험을 통해 성능을 비교하고 제안 기법의 효용을 보인다. 실험 결과 제안한 방법은 오버클러스터링이 발생하지 않으며 DBSCAN에 비해 보다 높은 정확도를 보여 지역적 특성을 이용한 접근 방법이 효과적임을 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.797-798
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• 2009

군집화는 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 데에 적합한 데이터마이닝 기법들 중 하나이다. 군집화 기법은 주어진 데이터그룹 내에서 사전정보 없이 의미있는 지식을 발견할 수 있으므로 큰 어려움이 없이 실제 응용분야에 적용할 수 있다. 또한, 대용량 데이터를 다룰 때에 개별적인 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 밀도-기반 군집화 기법을 기반으로 하는 새로운 군집화 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 군집화 기법은 반복적인 군집화 과정을 통하여 군집 내 주변 잡음을 제거하고 더 세밀하게 집단을 세분화하는 것이 가능하다. 또한, 군집을 표현하는 데에 계층구조로 나타내어 각 군집의 상관관계를 파악하는 데에 유리하다. 본 논문에서 제안하는 군집화 기법을 통하여 다양한 밀도를 가진 군집들을 효과적으로 분류할 수 있을 거라고 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.500-504
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• 2020

포인트 클라우드는 수십만 또는 수백만개의 포인트로 객체 또는 장면을 나타내며, 그 데이터의 양은 엄청 나기 때문에, 다양한 대역폭 또는 장치에서 효과적인 서비스를 위해 확장성 기능을 갖춘 압축 체계 개발이 필요하다. 이에 따라, 단방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Unidirectional Patch packing, LDUP) 방법을 이용한 확장성에 대한 연구가 이루어졌다. 그러나, LDUP 방법은 2D 그리드의 크기를 조작하는데 한계가 있어, 패치 사이의 거리가 드물게 패킹되고, 이는 압축 효율을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 양방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Bidirectional Patch packing, LDBP) 방식을 제안한다. 제안된 LDBP 방법은 패치가 패킹된 영상에서 빈 공간을 효과적으로 감소시켰으며, 압축 효율 측면에서 LDUP 방법에 비해 더 높은 BD-Rate 이점을 얻었다. 제안된 LDBP 방법은 3D 포인트 클라우드 압축 시 포인트 클라우드 밀도 확장성을 기존의 LDUP 보다 효과적으로 달성하였다.