• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.1
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• pp.81-94
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• 2010

Input variable selection is one of the various techniques for improving the performance of artificial neural network. In this study, mutual information is applied for input variable selection technique instead of correlation coefficient that is widely used. Among 152 variables of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output results, input variables for artificial neural network are chosen by computing mutual information between rainfall records and RDAPS' variables. At first the rainfall forecast variable of RDAPS result, namely APCP, is included as input variable and the other input variables are selected according to the rank of mutual information and correlation coefficient. The input variables using mutual information are usually those variables about wind velocity such as D300, U925, etc. Several statistical error estimates show that the result from mutual information is generally more accurate than those from the previous research and correlation coefficient. In addition, the artificial neural network using input variables computed by mutual information can effectively reduce the relative errors corresponding to the high rainfall events.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1392-1394
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• 2010

단일염기다형성 유전형 자료에 대한 유전자형을 얻어내는 기술(genotyping)이 발달함에 따라 분석해야 하는 SNP의 개수가 수십만 개로 증가하였다. 따라서 기존의 연관성 분석(association study)연구 방법을 그대로 적용시키기는 어렵다. 본 논문에서는 상호정보량(mutual information)과 Multifactor dimensionality reduction을 이용하여 대용량의 SNP 유전형자료를 분석하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 toluene diisocyanate-induced asthma에 대해 실험해본 결과 높은 판별력을 보이는 모델을 찾을 수 있었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.15 no.3
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• pp.33-39
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• 2007

Hyperspectral remote sensing data contain plenty of information about objects, which makes object classification more precise. In this paper, we proposed a new spectral similarity measure, called Spectral Mutual Information (SMI) for hyperspectral image classification problem. It is derived from the concept of mutual information arising in information theory and can be used to measure the statistical dependency between spectra. SMI views each pixel spectrum as a random variable and classifies image by measuring the similarity between two spectra form analogy mutual information. The proposed SMI was tested to evaluate its effectiveness. The evaluation was done by comparing the results of preexisting classification method (SAM, SSV). The evaluation results showed the proposed approach has a good potential in the classification of hyperspectral images.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.94-95
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• 2022

선박 운항 안전 확보를 위해 필요한 선박과 선박, 선박과 육상 및 기타 해양 안전 관련 주체와의 통신은 자율/무인 선박의 출현 및 유무인 선박이 혼재 운항하는 과도기적 상황에서 기존 VHF, AIS 등의 통신 기능을 능가하는 고용량, 고신뢰 선박 중심 직접통신 체계를 요구한다. IMO의 자율운항 선박 자율화 단계에 필요한 원격에서의 모니터링 및 제어 필요성(Ship to Shore), 나아가 완전한 자율운항을 위한 고용량의 선박중심통신(Ship to Ship) 및 해양 객체와의 통신(Ship to Shore, Air, People)이 구현되어야 유무인 선박의 혼재 운항 과도기를 거쳐 완전한 자율운항 시대로 나아갈 수 있다는 점에서 이를 포괄하는 S2X(Ship to Everything) 통신 기술의 개발 당위성을 찾을 수 있다. S2X 통신은 정보 교환 상대를 신뢰할 수 있고 이를 기반으로 선박의 안전 운항 관련 정보를 상호 교환하고 부가 서비스를 위한 고용량의 데이터를 자유롭게 교환할 수 있도록 하는 선박중심직접통신 기술이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.793-795
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• 2003

이 논문은 대용량 단백질 상호작용의 관계를 효과적으로 시각화하기 위해 단백질이 가지고 있는 기능에 기반한 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FDP(force-directed placement) 알고리즘에 기반을 두고 있지만 다중 레벨 처리를 위해 기능에 기반한 추상화 방법과 확장을 사용한다는 점에서 차이점을 나타낸다. 제안하는 그래프 레이아웃 방법은 추상화, 위치화, 확장의 3부분으로 구성되어 있으며 특히 추상화 부분은 다중 레벨 처리를 포함한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.633-635
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• 2000

상호연결망을 기반으로 하는 공유메모리 다중처리기의 성능은 공유메모리 접근 속도에 많은 영향을 받는다. 선인출 기법은 프로세서의 계산과 데이터의 접근을 중첩시켜 메모리의 접근 속도를 줄인다. 기존의 선인출 기법들은 캐쉬미스 양을 줄이는 것만을 생각하여 상호연결망의 상황을 고려하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 응답이 늦은 선인출 이용하여 선인출 양을 조절함으로써 상호연결망의 경쟁을 줄이는 새로운 선인출 기법을 제안하고 프로그램 구동 모의실험을 통해 기존의 선인출 기법[1]에 비해 더 좋은 성능을 나타냄을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.103-105
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• 2001

국토정보화의 기반준비 단계인 ‘1차 국가 GIS 사업’기간 동안, 상당량의 수치화된 공간 정보가 축적되었고 이들을 관리하기 위한 다양한 종류의 지리정보시스템이 국가기관에서 사용되었다. 그러나, 사용중인 지리정보시스템은 조직적 지리적으로 분산되어 있으며, 공간데이타베이스의 이질성 및 폐쇄성으로 인해, 공간정보의 상호운용 측면에서 한계성을 드러내고 있다. 본 연구에서는 이러만 한계점을 극복하고자 분산 이기종 공간데이타베이스에 저장된 공간정보를 표준화된 방법으로 통합검색하며, 상호운용 가능토록 하는 국가공간정보유통체계를 설계 및 구현한다. 본 시스템을 구성하고 있는 단일 유통게이트웨이, 복수개의 유통노드, 지리정보공급기관을 국가통신망을 통하여 상호 연결하고, 컴퓨팅 부하를 분산시키기 위한 방안으로 공간정보유통망을 검색망 및 전송망으로 분리 설계한다. 검색망에서는 메타데이타의 검색 및 전송을 위한 표준화된 방법으로서 OpenGIS OLE DB Provider 기반 데이터제공자 컴포넌트를 구현한다. 또한 데이터제공자 컴포넌트를 통해 전송된 이기종 공간데이타베이스로부터의 WKB 형태의 공간정보를 상호운용할 목적으로, 공간데이타 구조와 처리에 대한 인터페이스 표준화를 실시한 MapBase 컴포넌트를 활용하여 공간정보에 대한 통합검색, 분석 및 상호운용을 구현한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.51 no.2
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• pp.237-253
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• 2017

There are many systematic approaches to manage Interlibrary loan (ILL) efficiently. In this paper, we propose an operating method reducing user-waiting in ILL. Users are usually informed to wait around two to three days in a regional ILL service. The reason of the waiting is that there is inefficiency in running material-delivery vehicles. A mixed integer programming is employed to resolve this issue. It provides an optimal vehicle-route maximizing material-deliveries subject to time availability. We used an actual data of a regional ILL system to provide optimal vehicle routes under different time settings.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.256-258
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• 2004

단백질간의 상호작용에 대한 연구는 생물학적 프로세스를 이해하기 위해 중요한 부분이다. 이러한 단백질간의 상호작용에 대한 정보는 주로 생명과학 관련 연구논문에 존재하지만 컴퓨터로 자동으로 처리하여 상호작용에 관안 정보를 추출할 수 있기 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 적용되어야 한다 바이오 텍스트 마이닝에서 대두되고 있는 중요한 쟁점은 대용량의 연구논문에서 필요한 정보를 어떻게 효율적으로 정확하게 추출할 것인가에 대한 내용이다. 또한, 관심이 있는 단백질의 종류나 관련성을 표시하는 문장내 패턴의 다양성을 수용하기 위하여 개발하는 시스템의 확장성을 높이는 것도 소프트웨어 공학적인 측면에서 중요한 이슈이다 이 논문의 목적은 생물학적 내용을 담고 있는 연구논문으로부터 단백질간의 상호작용을 추출하는 확장성을 가진 텍스트 마이닝 기법을 제안하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.362-364
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• 2003

기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.