• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.3
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• pp.217-222
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• 2015

Clustering is one of important data mining techniques known as exploratory data analysis and is being applied in various engineering and scientific fields such as pattern recognition, remote sensing, and so on. The method organizes data by abstracting underlying structure either as a grouping of individuals or as a hierarchy of groups. Weather radar observes atmospheric objects by utilizing reflected signals and stores observed data in corresponding coordinate. To analyze the radar data, it is needed to be separately organized precipitation and non-precipitation echo based on similarities. Thus, this paper studies to apply clustering method to radar data. In addition, in order to solve the problem when precipitation echo locates close to non-precipitation echo, fuzzy logic based clustering method which can consider both distance and other properties such as reflectivity and Doppler velocity is suggested in this paper. By using actual cases, the suggested clustering method derives better results than previous method in near-located precipitation and non-precipitation echo case.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.13-25
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• 2021

In the age of digital innovation based on the Internet, Information and Communication and Artificial Intelligence technologies, huge amounts of datasets are being generated, collected, accumulated, and opened on the web by various public institutions providing useful and public information. In order to analyse, gain useful insights and information from data, Formal Concept Analysis(FCA) has been successfully used for analyzing, classifying, clustering and visualizing data based on the binary relation between objects and attributes in the dataset. In this paper, we present an approach for enhancing the analysis of relational attributes of data within the extended framework of FCA, which is designed to classify, conceptualize and visualize sets of objects described not only by attributes but also by relations between these objects. By using the proposed tool, RCA wizard, several experiments carried out on some public open datasets demonstrate the validity and usability of our approach on generating and visualizing conceptual hierarchies for extracting more useful knowledge from datasets. The proposed approach can be used as an useful tool for effective data analysis, classifying, clustering, visualization and exploration.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.04a
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• pp.307-310
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• 2002

최근 물부족 현상은 심각한 사회ㆍ환경적 문제가 되고 있으며, 이에 대처하기 위한 방안의 하나로 지표수-지하수 연계이용이 대두되고 있다. 지표수와 지하수 연계이용은 수자원을 수문학적 순환 사이클의 관점에서 파악하고 상호보완적 이용을 도모하는 통합적인 방안이다 본 연구는 계획 수립단계에서 연계이용의 가능성, 시급성 측면에서 최적의 대상지역을 선정하기 위한 체계적인 적지분석 방법론을 제시한다. 이를 위해 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 나누어 분석하는 기법(AHP)이 적용되었다. AHP를 통해 분석에 필요한 의사결정인자를 도출하였고, 그 상대적 중요도를 정량화 하였다. 입지인자의 중요도를 바탕으로 가상의 지역에 대한 각 측면의 적합도를 산정하였고, 비중을 달리함으로써 얻어지는 다양한 대안에 대하여 최종적인 적합도가 산정되었다. 이러한 방법론에 의거한 분석자료는 최종적인 의사결정을 위한 기초정보를 제공할 것이며, 지역 간 연계이용 우선순위를 평가하는데도 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.437-438
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• 2018

문서 군집화 성능을 높이기 위한 한 방법으로 차원 축소를 적용한 문서 벡터로 군집화를 실시하는 방법이 있다. 본 발표에서는 특이값 분해(SVD), 커널 주성분 분석(Kernel PCA), Doc2Vec 등의 차원 축소 기법을, K-평균 군집화(K-means clustering), 계층적 병합 군집화(hierarchical agglomerative clustering), 스펙트럼 군집화(spectral clustering)에 적용하고, 그 성능을 비교해 본다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.5
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• pp.130-138
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• 2009

6LoWPAN is IPv6 packets transmission technology at Sensor network over the IEEE 802.15.4 Standard MAC and Physical layer. Adaptation layer between IP layer and MAC layer performs fragmentation and reassembly of packet for transmit IPv6 packets. RFC4944, IETF 6LoWPAN WG standard document define packet fragmentation and reassembly. In this paper, we propose the IRM(Immediate Retransmission Method) and SRM(Selective Retransmission Method) to manage packet fragmentation and reassembly at 6LoWPAN. Each time destination receives a fragmented packet, it sends Ack message to the source node on IRM. However, on SRM, the destination node receives all fragmented packet, it sends Ack message or Nak message to the source node. In this case, Nak message include the dropped packet number. To compare the performance of the proposed schemes, we develop a simulator using C++. The result of simulation shows the proposed schemes provider better performance than RFC4944 standard scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.251-254
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• 2005

계층적 개념구조는 대상 도메인으로부터 지식을 표현하는데 있어서 간결하면서도 효과적으로 개념간의 구조를 설명하기 위해 사용되고, 데이터의 구조화와 요약을 제공하며 필요한 정보의 수월한 접근을 제공하기 위해 널리 적용되고 있다. 그러나, 대상도메인으로부터 계층적 개념구조를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념구조를 효율적으로 구축하기 위한 체계가 필요하다. 본 논문에서는 계층적 개념구조를 체계적으로 구축하기 위한 형식개념분석기법(FCA, Formal Concept Analysis)을 토대로, Many-valued context와 Scaling을 자동화하기 위한 도구로써 본 연구에서 개발된 FCA Wizard를 소개한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.31 no.3
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• pp.79-99
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• 2020

The purpose of this study is to investigate the model of cluster analysis techniques for grouping public libraries and analyze their characteristics. Statistical data of public libraries of the National Library Statistics System were used, and three models of cluster analysis were applied. As a result of the study, cluster analysis was conducted based on the size of public libraries, and it was largely divided into two clusters. The size of the cluster was largely skewed to one side. For grouping based on size, the ward method of hierarchical cluster analysis and the k-means cluster analysis model were suitable. Three suggestions were presented as implications of the grouping method of public libraries. First, it is necessary to collect library service-related data in addition to statistical data. Second, an analysis model suitable for the data set to be analyzed must be applied. Third, it is necessary to study the possibility of using cluster analysis techniques in various fields other than library grouping.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.9
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• pp.643-656
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• 2021

Recently, water supply management technology is highly developed, and a computer simulation model plays a critical role for estimating hydraulics and water quality in water distribution networks (WDNs). However, a simulation of complex large water networks is computationally intensive, especially for the water quality simulations, which require a short simulation time step and a long simulation time period. Thus, it is often prohibitive to analyze the water quality in real-scale water networks. In this study, in order to improve the computational efficiency of water quality simulations in complex water networks, a hierarchical water-quality-simulation technique was proposed. The water network is hierarchically divided into two sub-networks for improvement of computing efficiency while preserving water quality simulation accuracy. The proposed approach was applied to a large-scale real-life water network that is currently operating in South Korea, and demonstrated a spatiotemporal distribution of chlorine concentration under diverse chlorine injection scenarios.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.265-268
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.