• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권2호
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• pp.276-282
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• 2016

A 2 Gbit/s visible-light communication (VLC) scheme using time-frequency color-clustered (TFCC) multiple-input multiple-output (MIMO) based on blue, cyan, yellow, and red (BCYR) light-emitting diodes (LEDs) is presented. In the proposed scheme, BCYR LEDs are employed to form four different color clusters. Data transmission using the four color clusters is performed in MIMO, so that the scheme achieves a very high speed of data transmission. Moreover, the scheme employs the TFCC strategy to yield high performance in terms of bit error rate (BER). TFCC operates in such a way that the original data and the two delayed versions of the data are multiplied by orthogonal frequencies and then transmitted using a specific color of the BCYR LED. In the receiver, color filters are employed to detect the data transmitted from the desired cluster. Selection combining (SC) is also performed to yield a diversity effect within each color cluster, to further improve the performance. Performance evaluation demonstrates that the proposed TFCC MIMO VLC offers a data rate of 2 Gbit/s and a bit error rate of 4×10^-5, at an E_b/N_o value of merely 3 dB.

• 대한가정학회지
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• 제20권4호
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• pp.83-89
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• 1982

The purpose of this study was to analyze the 45 measuring items for the clothing construction in order to observe the factorial structure of items and to extract the common factor and the special unique factor from data. The sample for the study was drawn randomly out of senior high schoolgirls in Seoul urban area. The size of sample was 301 girls between age 16 and 18. The method of analysis was applied by the principal component analysis with orthogonal rotation after extraction of 9 major factors. All of the above data was analyzed by the computer installed at Seoul National University. From these analyses, the major findings can be summerized as follows: 1. The results of factor analysis generally indicated that the first factor was clustered with 15 items, length measures and height measures. The eigenvalue of the first factor was 16.5 and the cumulative percentage of variables 36.6%. 2. The second factor was clustered with width measures, girth measures and weight of 19 items. The eigenvalue of the second factor was 6.5 and the cumulative percentage of variables 51.0%.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.9-14
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• 2018

For an efficient management of electricity market and power systems, accurate forecasts for electricity demand are essential. Since there are many factors, either known or unknown, determining the realized loads, it is difficult to forecast the demands with the past time series only. In this paper we perform a cluster analysis on electricity demand data collected from Jan. 2000 to Dec. 2017. Our purpose of clustering on electricity demand data is that each cluster is expected to consist of data whose latent variables are same or similar values. Then, if properly clustered, it is possible to develop an accurate forecasting model for each cluster separately. To validate the feasibility of this approach for building better forecasting models, we clustered data with t-SNE. To apply t-SNE to time series data effectively, we adopt the dynamic time warping as a similarity measure. From the result of experiments, we found that several clusters are well observed and each cluster can be interpreted as a mix of well-known factors such as trends, seasonality and holiday effects and other unknown factors. These findings can motivate the approaches which build forecasting models with respect to each cluster independently.

• 한국정밀공학회지
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• 제33권9호
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• pp.715-721
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• 2016

In this paper, the classification rate of micro-cracks in silicon wafers was improved using a SVM. In case I, we investigated how feature data of micro-cracks and SVM parameters affect a classification rate. As a result, weighting vector and bias did not affect the classification rate, which was improved in case of high cost and sigmoid kernel function. Case II was performed using a more high quality image than that in case I. It was identified that learning data and input data had a large effect on the classification rate. Finally, images from cases I and II and another illumination system were used in case III. In spite of different condition images, good classification rates was achieved. Critical points for micro-crack classification improvement are SVM parameters, kernel function, clustered feature data, and experimental conditions. In the future, excellent results could be obtained through SVM parameter tuning and clustered feature data.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.331-343
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• 2014

본 논문에서는 군집 구간중도절단된 자료에서 생존시간이 군집의 크기에 의존할 때 주변모형으로부터 가중 추정 방법과 군집 내 재추출 방법을 써서 모수를 추정하고 그 추정량의 점근적 성질을 살펴보았다. 모의실험을 통해 추정량의 편향의 크기와 신뢰구간의 포함율 측면에서 볼 때 제안한 두 추정 방법이 생존시간과 군집의 크기 간의 종속 관계를 무시한 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 제안한 추정 방법을 림프성 사상충 자료에 적용한 결과에 따르면 서로 다른 두 치료방법이 유의하게 다르지 않았으며 나이 효과도 매우 유의하지 않은 것으로 나타났다.

• 화훼연구
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• 제19권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 연구는 춘란 품종간의 유전적 유연관계를 밝혀 교배육종에 기초자료로 활용하기 위하여 수행하였다. 춘란 수집종 20 품종에 대하여 형태적 특징 19가지를 조사하여 유연관계를 분석하였다. 20개 수집품종들은 크게 2군으로 분류되었으며, I군에는 7개의 수집 품종이 속하였고, II군에는 13개의 수집 품종이 속하였다. I군에는 잎에 무늬가 없는 품종들로 구성되어졌으며, II군에는 무늬가 있는 품종들로 구성되어졌다. 10 종의 10 mer primer를 이용하여 RAPD 분석을 통해 유전적 유연관계를 분석하였다. RAPD결과 총 89개의 band를 얻었으며 그 중 monomorphic band는 3개, polymorphic band 86개였다. 수집품종간의 전체적인 유사도는 0.521~0.862의 범위로 나타났다. 유전적 유연관계 또한 2군으로 분류되었으며, X군에는 16개의 수집품종이 속하였고, Y군에는 4개의 수집품종이 속하였다. 외형적특징을 이용한 분류와 RAPD를 이용하여 유전적 유연관계를 분류한 결과는 정확히 일치하지 않았지만 유전적 유연관계를 통하여 분류된 Y군의 품종들은 모두 외형적 특징을 이용한 분류의 II군에 포함되었다. 본 연구의 RAPD에 의한 유연관계분석에서 유사도가 낮은 품종간에 교배조합을 구성한다면 보다 높은 효율의 결과를 얻을 것으로 기대된다.

• 아동학회지
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• 제35권3호
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• pp.71-92
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• 2014

Using the second year data of the Korean Child and Youth Panel Survey (KCYPS) elementary 4 panel, this study attempted to elucidate variables related to elementary school 5th graders' life satisfaction and how the variables are clustered in each gender. Analyzing the data of 2378 5th graders (boys 1180, girls 1084) indicated that variables related to their life satisfaction were self-esteem, parenting style, peer attachment, grade satisfaction, and school adjustment. Both boys and girls were clustered into three clusters. The cluster 1 children indicated the highest degrees of self-esteem, peer attachment, grade satisfaction and school adjustment levels, and they perceived parenting style more positively than the children from the other clusters. The cluster 3 children showed the opposite trends to the cluster 1 children in each of the five variables and the cluster 2 showed middle levels in all of the variables. The characteristics of the three clusters were analyzed in terms of the differences of children's life satisfaction and explanatory variables of life satisfaction.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권1호
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• pp.93-107
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• 2002

Random effects generalised linear models are useful for analysing clustered count data in which responses are usually correlated. We propose a Bayesian approach to parameter estimation and variable selection in random effects generalised linear models for count data. A simple Gibbs sampling algorithm for parameter estimation is presented and a simple and efficient variable selection is done by using the Gibbs outputs. An illustrative example is provided.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.12-19
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• 2020

클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.566-571
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• 2009

본 논문에서는 eigenvoice 방식에 기반하여 다양한 잡음 환경에 강인한 고속 화자 적응 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잡음 제거 기술과 환경 군집화 방법을 기반으로 한다. 그러나, 잡음 제거 기술을 통해 잡음을 제거한 후에도 여전히 잔여 잡음이 존재하므로 비음성 구간의 켑스트럼 평균을 사용하여 잡음 환경별로 화자 적응 데이터를 분류한 후 각각의 환경별로 환경 모델을 구성한다. 이러한 환경 군집화를 적응데이터에 대해 구성한 후 테스트 음성이 입력되면 군집화된 모델 중에서 인식 데이터와 가장 유사한 복수의 환경별 군집화된 화자 적응 모델을 구한 후 이들의 가중함을 통해 화자 적응을 수행하는 방법이다. 제안된 방법은 적응 및 평가를 통해 화자 독립 모델을 사용한 경우에 비해 $40{\sim}59%$ 인식 오류 감소율을 얻었다.