• 천문학회보
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• 제41권2호
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• pp.63.2-63.2
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• 2016

One of the well-known problems in the lambda cold dark matter (${\Lambda}CDM$) models is a missing satellite problem. The slope of the mass function of low mass galaxies predicted by ${\Lambda}CDM$ models is much steeper than that based on the luminosity function of dwarf galaxies in the local universe. This implies that the model prediction is an overestimate of low mass galaxies, or that the current census of dwarf galaxies in the local universe may be an underestimate of dwarf galaxies. Previous studies of galaxy luminosity functions to address this problem are based mostly on the sample of galaxies brighter than Mv ~ -10 in the nearby galaxies. In this study we try to search for ultra-faint galaxies (UFDs), which are much fainter than those in the previous studies. We use multi-field HST ACS images of M60 in the archive. M60 is a giant elliptical galaxy located in the east part of the Virgo cluster, and hosts a large population of globular clusters and UCDs. Little is known about the dwarf galaxies in this galaxy. UFDs are much fainter, much smaller, and have lower surface brightness than normal dwarf galaxies so HST images of massive galaxies are an ideal resource. We present preliminary results of this search.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권12호
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• pp.409-414
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• 2015

제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1149-1155
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• 2012

본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.399-416
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• 2009

본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.39-48
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• 1998

We present the results of a search for photometric variable blue straggler stars(BSSs) in the globular cluster M53. Six of 151 probable BSSs are identified as variable candidates based on the robust variable star detection technique of Welch & Stetson (1993). Most variable BSS candidates appear to occupy the instability strip in the color-magnitude deagram, and they appear to have visual light amplitudes of 0.2 mag-0.3 mag. Further observations are required, however, to resolve the natrue of variabil-ity between pulsating stars and eclipsing binaries for these variable BSS candidates.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.630-637
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• 2018

본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국경제지리학회지
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• 제19권4호
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• pp.799-811
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• 2016

참여정부 이후에 명시적 및 암묵적 형태의 다양한 클러스터 정책들이 추진되어 왔으나, 산업집적지 경쟁력의 근본적 강화를 위해서 기존과는 다른 새로운 정책적 대안을 모색해야 한다는 의견들이 제기되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 대안적인 지역산업정책 도구로서 활발히 논의되고 있는 스마트전문화 전략과 트리플헬릭스 혁신체계 이론이 기존의 클러스터 정책과 어떠한 이론적 및 정책적 연계성을 가지고 있으며 대안적 클러스터 정책 수립을 위해 어떠한 함의를 제공하는 지에 대해 논의하였다. 이를 통해, 대안적 클러스터 정책은 지역특수성에 토대를 두고 산 학 관의 자발적 협력에 기초한 혁신의 합의공간(consensus space) 구축을 통해 추진되어야 하며, 지역 대학의 경쟁력 강화와 실질적인 산학협력 활성화를 위한 체계적이고 집중적인 투자와 집적지의 관련 다각화 기반을 활용한 신산업의 육성에 초점을 둘 필요가 있음을 강조한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.617-621
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• 2004

최근 들어 유전자 서열의 생산량 증가에 비례하여 유전자 발현 마이크로 칩과 같은 새로운 분석방법과 기술들이 도입되면서 연구자들이 매일 수천개의 서열을 효율적으로 분석해야 할 필요성이 증대되고 있다. 이러한 생명공학분야의 급속한 발전은 대용량 유전자 서열에 대한 빠른 분석이 가능한 컴퓨팅 자원을 요구하고 있으나 IT 인프라에 대한 막대한 투자비용으로 인해 관련 연구기관에서 쉽게 이들 컴퓨팅 자원을 도입하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 저가의 PC서버를 고속의 네트워크로 연결한 PC 클러스터를 활용하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장함과 동시에 범용성을 지닌 병렬형 유전자 서열 검색 시스템을 구축하였다. 이러한 효율적인 시스템 구축을 통해 생물정보 데이터베이스 및 서열 검색 시스템을 제공하고, 대용량 서열 데이터베이스의 검색 시간을 단축하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.139-147
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• 2009

BLAST는 생명정보학 분야에서 가장 많이 사용하는 도구이다. 이 도구는 입력서열을 기존 서열 데이터베이스와 신속히 비교하고 그 기능을 예측한다. 생물학자는 BLAST를 이용하여 실험의 범위, 시간과 비용을 줄일 수 있다. 하지만, 서열 데이터 양이 급격히 증가함에 따라 그 처리 시간도 같이 증가하여 성능개선 방안이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 BLAST처리 성능 향상을 위한 PC 기반의 클러스터 인프라 (E-Cluster)를 제시하고 이 기반에서 데이터베이스 분할기법 (Logical Partitioning)과 질의 라우팅 기법(Intra-Query)을 제안한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 다양한 길이의 서열들과 NR 데이터베이스와 비교하여 응답시간(Response Time), 성능 향상(Speedup), 효율(Efficiency) 관점에서 평가한다. 본 실험을 통해 기존 SMP, Cluster, 그리드 기반의 BLAST 시스템보다 성능, 효율이 뛰어남을 확인하였고, 특히 제안한 시스템의 최대 효율은 600%로 매우 높았다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.16-27
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• 2011

배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.