• 제목/요약/키워드: 상 군집

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2상 다결정 미세구조의 상 분포 위상에 따른 역학적 거동 분석 (Analysis of Mechanical Response of Two-phase Polycrystalline Microstructures with Distinctive Topology of Phase Clustering)

  • 정상엽;한동석
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제24권1호
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    • pp.9-16
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    • 2011
  • 다상 재료는 상(phase) 분포 상태에 의해 그 특성이 다르기 때문에 상 분포에 따른 재료의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 미세구조의 상 분포 특성을 묘사할 수 있는 확률 분포 함수를 사용하여 등방성/이방성 미세구조의 상분포 상태를 표현하는 방법을 살펴보았다. 다양한 상 분포를 가진 미세구조들에 유한요소해석 기법을 적용하여 미세구조의 역학적인 거동을 분석함으로서, 상 군집의 분포 상태에 따른 재료의 강도 및 특성의 변화를 살펴보았다. 이를 통해 상 군집의 위상에 의한 재료 강도의 영향 및 군집 크기가 커질수록 강도가 낮아지는 현상을 확인하였다.

군집화 기법을 이용한 준감독 군집화의 훈련예제 선정 (Selecting Examples to Be Labeled for Semi-Supervised Clustering Using Cluster-Based Sampling)

  • 김종성;강재호;류광렬
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.646-648
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    • 2004
  • 기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

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고해상도 위성영상자 객체지향분류기법을 이용한 식생도 (The Vegetation Mapping using High-resolution Imagery and Object-Oriented Classification)

  • 최상일;박종화
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.289-294
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    • 2004
  • 본 연구의 목적은 고해상도 위성 영상을 이용하여 식생도 제작 기법을 연구하는 것이며, 식생도에는 활엽수, 혼효림, 침엽수의 군집 경계를 표현하고자 하였다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 활용하여 객체지향분류 기법을 적용하였다. 객체지향 분류기법은 크게 세그멘테이션의 과정과 세그멘트를 분류하는 과정으로 나눌 수 있다. 세그멘테이션 과정을 통해서 식생군집의 경계를 추출하고, 영상을 이용하여 상록침엽수를 분류하여 식생조사시 침엽수군락의 위치를 파악함으로써 조사의 효율성을 증대하였다.

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온톨로지를 이용한 단어 군집화 성능 개선 (Performance Improvement of Word Clustering Using Ontology)

  • 박은진;김재훈;옥철영
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권3호
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    • pp.337-344
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    • 2006
  • 이 논문은 사전의 뜻 풀이말을 이용하여 단어 군집화 시스템을 설계하고 구현한다. 군집화를 위해서는 다양한 형태의 자질이 요구되며 어떤 자질을 사용하느냐에 따라 군집화의 성능이 좌우된다. 뜻 풀이말은 표제어를 자세히 설명하고 있기는 하지만, 뜻 풀이말에 사용된 단어가 너무 함축적이거나 추상적이어서 뜻 풀이말이 그다지 길지 않다. 뜻 풀이말로부터 추출된 자질을 그대로 군집화에 이용할 경우에는 다수의 작은 군집이 형성된다. 뜻 풀이말을 이용하여 보다 더 좋은 군집화 결과를 얻기 위해서는 뜻 풀이말의 의미를 크게 손상하지 않는 범위에서 보다 더 일반적인 단어로 바꾸어 군집화에 필요한 자질을 확장할 필요가 있다. 이 논문에서 추상적인 말을 온톨로지 상에서 한 단계 위의 단어로 확장하거나 온톨로지 상에서 고정 높이에 해당하는 단어로 확장함으로써 단어 군집화 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 온톨로지를 이용해서 자질을 확장할 경우 단어 군집화 성능이 크게 개선되었으며, 전체적으로 보면 온톨로지 상에서 고정 높이에 해당하는 단어로 확장할 경우가 더 좋은 성능을 보였다. 또한 단어 군집화를 위한 자질로 동사가 매우 유용함을 관찰할 수 있었다.

군집 소실 채널 상에서의 인터리빙된 짧은 코드의 성능 분석 (Performance Analysis of Interleaved Short Length Codes over Burst Erasure Channel)

  • 장재윤;장민;김상효;이성준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.281-283
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    • 2009
  • 본 논문에서는 군집 소실 채널 상에서 동작할 수 있는 짧은 길이의 인터리빙 된 코드들의 성능을 분석한다. 먼저 좋은 성능을 갖는 짧은 길이의 그래프 부호와 해밍부호를 설계한다. 이 후 군집 소실에 잘 대응하기 위하여 인터리빙 기능을 채널 부호화 방법에 적용한다. 생성된 짧은 코드에 적용한 인터리빙 부호를 군집 소실에 최적의 성능을 보이는 Reed-Solomon (RS) 부호와 성능을 비교한다. 짧은 길이의 부호이므로, ML(Maximum Likelihood)방법과 BP(Belief propagation)의 두 가지 복호 방법들을 이용한 경우 성능의 차이 또한 비교해 본다.

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상수관로 누수위치 자료를 이용한 계층적 군집분석 (Hierarchical Clustering Analysis of Water Main Leak Location Data)

  • 박수완;임광채;최창록;김규리
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권3호
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    • pp.177-190
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    • 2009
  • 노후수도관 개량사업은 예산상, 시공상 등의 여러 제약조건에 의해서 장기적인 계획 하에 시행되게 된다. 본 연구에서는 연구대상지역에서 1992년부터 1997년 사이에 기록된 누수 위치좌표 약 8,000개를 이용하여 누수 위치들 간의 공간적 상관관계에 대한 계층적 군집분석을 수행한다. 계층적 군집분석방법 중 최단 연결법, 최장 연결법 및 평균 연결법을 적용하여 연구대상지역을 누수위치의 공간적 상관관계에 따라 분할하였으며, 각 군집 방법 별로 분할된 구역들을 비교하여 연구대상지역에 가장 적절한 군집 분석방법을 제시한다. 제시된 최적의 군집분석 방법을 이용하여 연구대상지역을 누수 위치들을 군집으로 분할한 후 군집으로 분할된 각 구역의 단위면적당 누수건수를 산정하고 이에 따라서 분할된 구역들에 대한 상수관망 유지관리 우선순위를 결정한다.

계룡산국립공원 연애골지역 계곡부의 해발고와 사면부위에 따른 산림구조 (Forest Structure in Relation to Altitude and Part of Slope in a Valley Forest at Yeonaegol, Kyeryongsan National Park)

  • 박인협;서영권;이석면;이만용
    • 한국환경생태학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.303-310
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    • 2001
  • 계룡산국립공원 연애골 계곡부(해발 170-630m)의 해발고와 사면부위에 따른 교목층과 아교목층의 산림구조를 조사하기 위하여 해발고와 사면부위에 따란 48개 조사구를 설정하였다. 계곡 정부를 제외할 때, 해발고가 높아짐에 따라 교목층의 밀도는 증가하는 반면 아교목층의 밀도는 감소하였으며, 교목층과 아교목층 전체의 밀도는 별차이가 없었다. 흉고단면적은 계곡 하부와 중부가 상부에 비하여 높았다. 해발고가 높아짐에 따라 중요치가 증가하는 경향을 보이는 수종은 산길나무, 팥배나무, 쇠물푸레 등이었으며, 감소하는 경향을 보이는 수종은 산벚나무, 졸참나무, 때죽나무, 갈참나무, 밤나무 등이었다. 사면 하부에서 갈수록 중요치가 증가하는 경향을 보이는 수종은 소나무, 신갈나무, 쪽동백나무, 쇠물푸레 드잉었으며, 감소하는 경향을 보이는 수종은 느티나무, 때죽나무, 비목나무, 고로쇠나무 등이었다. 해발고대별 종다양의 범위는 0.971~1.273이었으며, 종다양도와 종수는 계곡 중부가 계곡하부와 상부에 비하여 다소 낮았으나 균재도는 유사하였다. 계곡 정부를 제외한 해발고대간 유사도지수는 30.8~63.7%, 사면부위간 유사도지수는 69.8~79.5%로서 사면부위보다 해발고에 따른 종구성상태의 변화가 더 크게 나타났다. 수종별 중요치에 의한 Cluster 분석 결과 계곡 하부의 사면 상. 중, 하부에 위치한 때죽나무-소나무-낙엽활엽수군집, 계곡 중부의 사면 상, 중, 하부에 위치한 굴참나무-낙엽활엽수군집 계곡 상부의 상. 중. 하부에 위치한 물푸레나무-낙엽활엽수군집, 계곡 정부에 위치한 소나무-신갈나무군집 등 4개 유형군집으로 구분되었다. 종상관을 분석한 결과 느티나무, 물푸레나무, 고로쇠나무, 팽나무, 회나무 등 5개 수종간, 소나무, 쇠물푸레, 산철쭉 등 3개 수종간 유의적인 정의 상관을 보였다. 유의적인 정의 상관을 보인 느티나무, 물푸레나무, 회나무, 사람주나무 등 4개 수종 모두 소나무와 유의적인 부위 상관을 보였으며, 유의적인 정의 상관을 보인 졸참나무는 유의적인 정의 상관을 보인 물푸레나무, 사람주나무, 회나무와, 유의적인 부의 상관을 보였다.

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평균점에 대한 불일치의 합을 이용한 자동 단어 군집화 (Automatic word clustering using total divergence to the average)

  • 이호;서희철;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.419-424
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    • 1998
  • 본 논문에서는 단어들의 분포적 특성을 이용하여 자동으로 단어를 군집화(clustering) 하는 기법을 제시한다. 제안된 군집화 기법에서는 단어들 사이의 거리(distance)를 가상 공간상에 있는 두 단어의 평균점에 대한 불일치의 합(total divergence to the average)으로 측정하며 군집화 알고리즘으로는 최소 신장 트리(minimal spanning tree)를 이용한다. 본 논문에서는 이 기법에 대해 두 가지 실험을 수행한다. 첫 번째 실험은 코퍼스에서 상위 출현 빈도를 가지는 약 1,200 개의 명사들을 의미에 따라 군집화 하는 것이며 두 번째 실험은 이 논문에서 제시한 자동 군집화 방법의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 것으로 가상 단어(pseudo word)에 대한 군집화이다. 실험 결과 이 방법은 가상 단어에 대해 약 91%의 군집화 정확도와(clustering precision)와 약 81%의 군집 순수도(cluster purity)를 나타내었다. 한편 두 번째 실험에서는 평균점에 대한 불일치의 합을 이용한 거리 측정에서 나타나는 문제점을 보완한 거리 측정 방법을 제시하였으며 이를 이용하여 가상 단어 군집화를 수행한 결과 군집화 정확도와 군집 순수도가 각각 약 96% 및 95%로 향상되었다.

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개별 이동성 모델부터의 집단 이동성 모델 도출 (Modeling Group Mobility from Individual Mobility Model)

  • 김동엽;최동연;송하윤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.376-379
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    • 2014
  • 본 논문에서는 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 나타난 개개인의 이동성 모델을 바탕으로 각 개인의 이동성 모델에서 나타난 군집들의 관계를 분석해 개인이 속한 집단의 이동성 모델을 만든다. 집단 이동성 모델은 개인의 모델에서 나타난 군집을 이용하는데, 각 군집을 만드는데 필요한 위치 정보들과 군집의 중심, 군집간의 거리의 값을 계산하여 새로운 통합 군집을 만든다. 새로 만드는 군집은 각 특징에 따라 Micro Cluster, Macro Cluster의 2가지로 분류하였다. 실제 수년간 수집한 2명의 통합 개인 이동성 모델을 바탕으로 집단 이동성 모델을 생성한다. 집단 이동성 모델 생성에는 R Language를 사용하였고 결과 모델을 지도상에 표시할 수 있다.

계층 발생 프레임워크를 이용한 군집 계층 시각화 (Visualizing Cluster Hierarchy Using Hierarchy Generation Framework)

  • 신동화;이세희;서진욱
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.436-441
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    • 2015
  • 군집화 알고리즘은 그 종류에 따라 만들어낼 수 있는 군집의 종류와 보여줄 수 있는 정보의 수준이 차이가 난다. 밀도기반 군집화 알고리즘은 데이터 분포 상의 임의의 모양을 가진 군집을 잘 잡아내지만 보여줄 수 있는 계층정보가 매우 적거나 없는 수준이고, 반면 계층적 군집화 알고리즘은 자세한 계층 정보를 보여주지만 구 모양의 군집 외에는 잘 잡아내지 못한다. 이 논문에서는 이러한 두 군집화 방식의 대표적 알고리즘인 OPTICS와 응집 계층 군집화 알고리즘의 장점만을 취하는 계층 발생 프레임워크를 제시하고 이와 더불어 효과적 데이터 분석을 위한 여러 시각화, 상호작용 기법을 지원하는 시각적 분석 애플리케이션을 제공한다.