• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.145-153
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• 2009

궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.106-109
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• 1997

고립단어 음성인식 시스템이 실용적이 되려면 인식 대상 이외의 단어를 거절할 수 있는 기능이 요구된다. 본 논문에서는 집단화된 음소 모델과 likelihood ratio에 의한 후처리 방법을 사용하여 거절기능을 구현하는 방법을 제안하였다. 기본적인 음성인식 시스템은 단어 단위 연속 HMM을 사용하였고, 6개의 집단화된 음소 모델들은 음성학적으로 균형잡힌 음성 데이터베이스를 이용하여 훈련된 45개의 문맥독립 음소 모델들로부터 통계적 방법에 의하여 생성되었다. 22개의 부서 명칭을 대상으로 한 화자독립 고립단어 인식시스템에서 거절성능을 시험하여 본 결과, 가장 높은 확률값과 두 번째 높은 확률값을 가지는 후보단어들 간의 차이값에 의하여 거절기능을 수행하는 기존의 후처리 방법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 이 집단화된 음소모델은 인식 대상 어휘가 다른 고립단어 인식 시스템에도 재훈련 없이 그대로 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.923-930
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• 2004

무선 센서네트워크는 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경데이터를 응용 서비스와 연결하여 상황인지를 가능케 하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술이다. 하지만 자원이 제한된 노드를 이용해서 역동적인 애드 혹 네트워크를 유지하며 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해서는 네트워크 계층에서 효율적인 에너지 사용 방법을 필요로 한다. 집단화(Clustering)를 통한 데이터의 병합과 전송은 센서 네트워크의 구조와 데이터 특성에 비추어 에너지 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 싱크로부터의 거리 정보를 이용해 분산된 방법으로 집단을 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집단 구성에 따르는 추가적인 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 노드간의 에너지 소모를 균등하게 유지할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 기존의 센서네트워크를 위해 제안된 확률적 집단 구성과 비교해 에너지 사용에 보다 효율적이었으며 이를 통해 네트워크의 생존시간을 늘릴 수 있었다.

• ESCO지
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• 통권79호
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• pp.12-19
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• 2012

본고에서는 ESCO 시장이 성장하기 위하여 건물부문 대상을 1만$m^2$이상 대형건물, 에너지다소비건물, 소규모 건물로 설정하여 정책 및 제도 개선방안을 모색한다. 이를 위해 각각의 개별적인 건물에너지 효율개선사업이 아닌, 유형별, 공간별로 집단화하여 ESCO사업으로 추진하고, ESCO에 대한 홍보와 관심을 유도하기 위한 시범사례를 구축 및 확산하기 위하여 해외사례와 시사점을 제시한다.

• 동굴
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• 제50호
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• pp.17-34
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• 1997

자연학습원은 공공의 시설로서 도심에 묻혀 있는 청소년들을 대자연속에 끌어들여 집단화된 생활과 훈련을 통하여 자연에 대한 올바른 지식을 전달하고 심신을 연마하여 질서, 우애, 협동, 봉사의 정신을 체득시키는 등, 학교나 가정에서 기대하기 어려운 체험을 얻을 수 있도록 하는 시설이다.(중략)

• 한국음향학회지
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• 제18권3호
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• pp.35-42
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• 1999

본 논문에서는 이산적인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 고립단어 인식 시스템에서 입력특징벡터의 변별력을 향상시키기 위해 수정된 집단화 알고리듬을 제안하므로써 K-means나 LBG 알고리듬을 이용한 기존의 HMM에 비해 2.16%의 인식율을 향상시켰다. 또한 HMM학습과정에서 불충분한 학습데이타로 인해 발생되는 인식율저하의 문제를 해소하기 위해 확률적으로 개선된 smoothing 기법을 제안하므로써 화자독립 실험에서 3.07%의 인식율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬을 모두 적용하여 최종적으로 실험한 VQ/HMM에서는 기존의 방식에 비해 화자독립 인식실험 결과 평균 인식율이 4.66% 개선되었다.

• 인지과학
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• 제12권4호
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• pp.41-47
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• 2001

집단화의 새 원리로 제안된(Palmer & Rock. 1994) 균질 연결성이 부분들을 한 지각 단위로 처리하는 데에 효과가 있는지를 알아보기 위해 순간 노출된 자극판에서 표적의 정체를 식별하게 하는 실험을 수행하였다. 실험 1과 2에서 균질 연결된 자극판과 분리된 자극판에서 보고 정확률의 차이가 없었다. 자극판 전체의 형태를 보고하게 하는 실험 3에서 균질 연결성의 효과가 관찰되었으나. 여전히 반복 제시된 자극판의 처리가 상대 제시된 자극판의 처리보다 열등한 부적 반복효과가 관찰되었다. 이는 순간 노출된 형태의 지각에 균질 연결성의 효과가 크지 않음을 뜻한다

• 한국음향학회지
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• 제6권4호
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• pp.31-43
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• 1987

본 논문은 불특정화자의 한국어 단독음인식에 관한 연구로써, 새로운 집단화 방법인 Modified-ISODATA 집단화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 종래의 ISODATA 알고리즘에서 외부 고립점 처리 및 분리과정을 단순화 하여, 정확하고도 자동화된 집단의 중심점을 찾는 것을 목적으로 한다. 본 알고리즘을 적용한 결과, 10명의 남성 화자와 4명의 여성 화자가 발음한 11개의 숫자음에 대하여, 최근에 발표된 Modified K-means 방법보다 좋은 인식율을 나타내어, 보다 정확한 집단의 중심점을 찾아내었음을 입증해 보였다.

• 한국사회복지학
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• 제49권
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• pp.296-318
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• 2002

The purpose of this study is to empirically analyze whether or not, if a community social service center was affiliated with a governing body running other community social service centers, the center would have better organizational performance in comparing to an independently running center. Data was collected from a nationwide mailed and self-administered survey, which 237 centers out of 343 community social service centers responded. Even if, the response rate was 72%, 218 centers were finally analyzed due to the weakness of reliability and incompleteness. By the way, measurement of organizational performance as the dependent variable has been substituted of the results of nationwide organizational evaluation project as the secondary data. One of findings is that 68% of 218 responding centers appeared to be affiliated with a governing body which running more than three other centers, while 41% being affiliated with a body which running more than five other centers. However, a logistic regression analysis which using organizational performance as the dependent variable, has failed to verify the hypothesis that a center which affiliated with a governing body running other centers has better organizational performance when comparing to an independent center. The researcher assumes that a part of governing bodies has better performance and improves competitiveness while the other larger part of them pursues simple organizational growth. Thus, this situation made that the overall evaluation of being affiliated with a large governing body was not positive.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.655-671
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• 1996

본 연구에서는 객체관계성 테이블을 이용하여 객체지향 데이타베이스의 집단화 및 상속 계층을 접근하는데 효율적인 색인 기법을 제안하였다. 이 색인 기법은 클래스 간의 집단화와 상속 관계성에 관한 정보와 인스턴스간의 참조 정보를 메타 데이타로서 사용하였으며, 그결과 테이블 간의 탐색향해를 통해 다양한 질의들을 효과적으로 평가 할 수 있도록 하였다.본 연구에서는 제안된 기법을 기존의 痔涇기법들과 비교하고 그 효용성에 관해 논의하였으며, 또한 저장비용과 검색비용 측면에서 그 성능을 시뮬레 이션한 결과를 제시하였다.