The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
/
v.10
no.4
/
pp.11-23
/
2011
The objective of this paper is to develop a daily pattern clustering algorithm using historical traffic data that can reliably detect under various traffic flow conditions in urban streets. The developed algorithm in this paper is categorized into two major parts, that is to say a macroscopic and a microscopic points of view. First of all, a macroscopic analysis process deduces a daily peak/non-peak hour and emphasis analysis time zones based on the speed time-series. A microscopic analysis process clusters a daily pattern compared with a similarity between individuals or between individual and group. The name of the developed algorithm in microscopic analysis process is called "Two-step speed clustering (TSC) algorithm". TSC algorithm improves the accuracy of a daily pattern clustering based on the time-series speed variation data. The experiments of the algorithm have been conducted with point detector data, installed at a Ansan city, and verified through comparison with a clustering techniques using SPSS. Our efforts in this study are expected to contribute to developing pattern-based information processing, operations management of daily recurrent congestion, improvement of daily signal optimization based on TOD plans.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
/
v.13
no.2
/
pp.1-11
/
2014
In this paper, travel speed patterns were deducted based on historical DSRC travel speed data using Decision Tree technique to improve availability of the massive amount of historical data. These patterns were designed to reflect spatio-temporal vicissitudes in reality by generating pattern units classified by months, time of day, and highway sections. The study area was from Seoul TG to Ansung IC sections on Gyung-bu highway where high peak time of day frequently occurs in South Korea. Decision Tree technique was applied to categorize travel speed according to day of week. As a result, five different pattern groups were generated: (Mon)(Tue Wed Thu)(Fri)(Sat)(Sun). Statistical verification was conducted to prove the validity of patterns on nine different highway sections, and the accuracy of fitting was found to be 93%. To reduce travel pattern errors against individual travel speed data, inclusion of four additional variables were also tested. Among those variables, 'traffic condition on previous month' variable improved the pattern grouping accuracy by reducing 50% of speed variance in the decision tree model developed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.40
no.3
/
pp.575-585
/
2015
The traffic classification is a preliminary and essential step for stable network service provision and efficient network resource management. However, the payload signature-based method has significant drawbacks in high-speed network environment that the processing speed is much slower than other methods such as header-based and statistical methods. In addition, as signature numbers are increasing, traffic analysis speed also declines because of signature matching method that does not consider analytic efficiency of each signature and traffic occurrence feature. In this paper, we propose a signature list reordering method in order by analytic value of each signature. When we reordered the signature list by the proposed method, we achieved about 30% improvement in speed of the traffic analysis compared with random signature list.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
/
v.15
no.1
/
pp.252-261
/
1991
A particle trajectory model to simulate two-phase particle-laden crossjets into two-dimensional horizontal free stream has been developed to study the variations of the jet trajectories and velocity variations of the gaseous and the particulate phases. The following conclusions may be drawn from the predicted results, which are in agreement with experimental observations. The penetration of the two-phase jet in a crossflow is greater than that of the single-phase jet. The penetration of particles into the free stream increases with increasing particle size, solids-gas loading ratio and carrier gas to free stream velocity ratio at the jet exit. When the particle size is large, the solid particles separate from the carrier gas , while the particles are completely suspended in the carrier gas for the case of small size particles. As the particle to carrier gas velocity ratio at the jet exit is less than unity, the particles in the vicinity of the jet exit are accelerated by the carrier gas. As the injection angle is increased, the difference of the particle trajectory from that of the pure gas becomes larger. Therefore, it can be concluded that the velocities and trajectories of the particle-laden jets in a crossflow change depending on the solids-gas loading ratio, particle size, carrier gas to free stream velocity ratio and particle to gas velocity ratio at the jet exit.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2016.10a
/
pp.609-610
/
2016
본 논문에서는 컨볼루션 신경회로망(CNN: Convolutional Neural Network)과 다양한 분류기들의 결합을 통해 분류성능을 비교하고자 한다. 현재 일반적인 분류기로 알려진 것은 나이브 베이즈(Naive bayes), 트리(Tree), 판별 분석(Discriminant Analysis), 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine) 등이 존재한다. 분류기들은 각각 다른 원리로 분류하기 때문에, 각각 성능을 비교해볼 필요가 있다. 분류기들의 성능을 비교하기 위한 사용한 데이터는 CNN에서 자주 사용되고 있는 MNIST 데이터를 사용하였다. 실험 결과로는 CNN에 선형 SVM을 결합하여 사용한 것이 분류율과 분류속도 측면에서 다른 분류기들의 성능보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
The payload signature-based traffic classification system has to deal with large amount of traffic data, as the number of internet-based applications and network traffic continue to grow. While a number of pattern-matching algorithms have been proposed to improve processing speedin the literature, the performance of pattern matching algorithms is restrictive and depends on the features of its input data. In this paper, we studied how to optimize the search space in order to improve the processing speed of the payload signature-based traffic classification system. Also, the feasibility of our design choices was proved via experimental evaluation on our campus traffic trace.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
One product has so many different kind of user groups and each user group has different characters and needs of use. So, designer has difficulty in definding which group is major or sub in a product, what kind of characters and needs does that group has. In this study, we classify the user upon three factors ; accuracy of rules, speed of action, speed of problem solving and propose design guideline for the classifed user group. The results of this study will be applied to more user-friendly design approach.
Park, Jong-Hwa;Ahn, Tae-Ki;Jeon, Ji-Hye;Jo, Byung-Mok;Park, Goo-Man
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.36
no.2C
/
pp.78-85
/
2011
In this paper we proposed an intelligent PTZ camera system which detects, classifies and tracks moving objects. If a moving object is detected, features are extracted for classification and then realtime tracking follows. We used GMM for detection followed by shadow removal. Legendre moment is used for classification. Without auto focusing, we can control the PTZ camera movement by using center points of the image and object's direction, distance and velocity. To implement the realtime system, we used TI DM6446 Davinci processor. Throughout the experiment, we obtained system's high performance in classification and tracking both at vehicle's normal and high speed motion.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2003.10a
/
pp.94-96
/
2003
급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.