• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.167-172
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• 2007

많은 유전자 정보와 그 부산물은 많은 방법을 통해 연구되어 왔다. DNA 마이크로어레이 기술의 사용은 많은 데이터를 가져왔으며, 이렇게 얻은 데이터는 기존의 연구 방법으로는 분석하기 힘들다. 본 논문에서는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있게 하기 위하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 분할 클러스터링을 제안하였다. 제안한 방법을 쌀 유전자로부터 나온 마이크로어레이 데이터에 적용함으로써 제안된 클러스터링 방법의 유용성을 검증하였으며, 기존의 K-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 결과와 비교함으로써 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.285-292
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• 2000

자료 분석 과정을 살펴 보면 1) 자료가 갖는 경향 평가, 2) 클러스터 분석, 3) 클러스터의 타당성 조사라는 과정을 거쳐 이루어진다. 이 분석법은 2) 및 3) 단계의 반복 수행으로 인하여 많은 계산 시간이 소요되므로 비효율적인 방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 자료가 갖는 개략적 특성을 파악하여 자료 속에 존재하는 클러스터의 근사적 개수 및 중심을 정한 후, 이 정보를 기존의 일반적인 퍼지 클러스터링 알고리즘에 입력하여 클러스터링을 수행하는 밀도함수를 이용한 계층적 구조의 근사적 클러스터링 알고리즘을 제안하고, 예제를 통하여 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권2호
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• pp.77-98
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• 2003

최근의 정보시스템은 웹기반 정보시스템이며 이의 개발과 유지보수 시에 "웹 위기" 현상이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해, 웹 공학 기술 중 웹기반 어플리케이션에 대한 소프트웨어 클러스터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 웹기반 정보시스템의 내부시스템 재구성을 위한 폼 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 폼 클러스터링 알고리즘은 웹기반 정보시스템의 다양한 구조모델 중에서 웹의 특징이라 할 수 있는 페이지 모델에 초점을 맞춘다. 특히, 그래프 형태의 항해구조를 분석이 용이한 계층구조로 분석하기 위해 거리 척도 개념을 응용하고, 부하가 큰 핵심 기능객체를 파악하기 위하여 웹 로그분석 기술을 적용한다. 또한,2단계에 걸친 클러스터링 과정을 통해 재사용 성을 극대화하고 부하 균형화를 위한 하드웨어 할 당시에 사용할 수 있는 웹 소프트웨어 구조를 생성한다. 본 논문에서 제시한 폼 클러스터링 알고리즘은 웹기반 정보시스템의 신규 개발 또는 유지보수 시에 재사용 가능한 웹 컴포넌트 개발 및 부하균형화를 위한 하드웨어 할당 시에 적용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.11-23
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• 2011

이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.91-102
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• 2000

The distribution routing problem is one of the important problems in distribution and supply center management. This research is concerned with an integrated distribution routing problem for multi-supply centers based on improved genetic algorithm and GUI-type programming. In this research, we used a three-step approach; in step 1 a sector clustering model is developed to transfer the multi-supply center problem to single supply center problems which are more easy to be solved, in step 2 we developed a vehicle routing model with time and vehicle capacity constraints and in step 3, we developed a GA-TSP model which can improve the vehicle routing schedules by simulation. For the computational purpose, we developed a GUI-type computer program according to the proposed methods and the sample outputs show that the proposed method is very effective on a set of standard test problems, and it could be potentially useful in solving the distribution routing problems in multi-supply center problem.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권2호
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• pp.109-136
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• 2008

In this survey paper, we discuss biomedical ontologies and major text mining techniques applied to biomedicine and healthcare. Biomedical ontologies such as UMLS are currently being adopted in text mining approaches because they provide domain knowledge for text mining approaches. In addition, biomedical ontologies enable us to resolve many linguistic problems when text mining approaches handle biomedical literature. As the first example of text mining, document clustering is surveyed. Because a document set is normally multiple topic, text mining approaches use document clustering as a preprocessing step to group similar documents. Additionally, document clustering is able to inform the biomedical literature searches required for the practice of evidence-based medicine. We introduce Swanson's UnDiscovered Public Knowledge (UDPK) model to generate biomedical hypotheses from biomedical literature such as MEDLINE by discovering novel connections among logically-related biomedical concepts. Another important area of text mining is document classification. Document classification is a valuable tool for biomedical tasks that involve large amounts of text. We survey well-known classification techniques in biomedicine. As the last example of text mining in biomedicine and healthcare, we survey information extraction. Information extraction is the process of scanning text for information relevant to some interest, including extracting entities, relations, and events. We also address techniques and issues of evaluating text mining applications in biomedicine and healthcare.

• Animal cells and systems
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• 제5권3호
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• pp.253-262
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• 2001

Ligand-receptor clustering event is the most important step in leukocyte adhesion and spreading on endothelial cells. Intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1) has been shown to enhance leukocyte adhesion, but the molecular event during the process of adhesion is unclear. To visualize the dynamics of ICAM-1 movement during adhesion, we have engineered stable Chinese hamster ovary cell lines expressing ICAM-1 fused to a green fluorescent protein (IC1_GFP/CHO) and examined them under the fluorescence microscopy. The transfection of IC1_GFP alone in these cells was sufficient to support the adhesion of K562 cells that express $\alpha$L$\beta$2 (LFA-1) integrin stimulated by CBR LFA-1/2 mAb. This phenomenon was mediated by ICAM-1-LFA-1 interactions, as an mAb that specifically inhibits ICAM-1-LFA-1 interaction (RRl/l) completely abolished the adhesion of LFA-1＊ cells to IC1_ GFP/CHO cells. We found that the characteristic of adhesion was followed almost immediately (~10 min) by the rapid accumulation of ICAM-1 on CHO cells at a tight interface between the two cells. Interestingly, ICI_GFP/CHO cells projected plasma membrane and encircled approximately half surface of LFA-1+ cells, as defined by confocal microscopy. This unusual phenomenon was also confirmed on HUVEC after adhesion of LFA-1＊ cells. Neither cytochalasin D nor 2,3-butanedione 2-monoxime an inhibitor of myosin light chain kinase blocked LFA-1-mediated ICAM-1 clustering, indicating that actin cytoskeleton and myosin-dependent contractility are not necessary for ICAM-1 clustering. Taken together, we suggest that leukocyte adhesion to endothelial cells induces specialized form of ICAM-1 clustering that is distinct from immunological synapse mediated by T cell interaction with antigen presenting cells.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.633-637
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• 2001

본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.