• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.114-121
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• 2022

본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.71-78
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• 2022

본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제46권2호
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• pp.96-104
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• 2013

Objectives: The inherent nature of the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) design requires special analysis by incorporating sample weights, stratification, and clustering not used in ordinary statistical procedures. Methods: This study investigated the proportion of research papers that have used an appropriate statistical methodology out of the research papers analyzing the KNHANES cited in the PubMed online system from 2007 to 2012. We also compared differences in mean and regression estimates between the ordinary statistical data analyses without sampling weight and design-based data analyses using the KNHANES 2008 to 2010. Results: Of the 247 research articles cited in PubMed, only 19.8% of all articles used survey design analysis, compared with 80.2% of articles that used ordinary statistical analysis, treating KNHANES data as if it were collected using a simple random sampling method. Means and standard errors differed between the ordinary statistical data analyses and design-based analyses, and the standard errors in the design-based analyses tended to be larger than those in the ordinary statistical data analyses. Conclusions: Ignoring complex survey design can result in biased estimates and overstated significance levels. Sample weights, stratification, and clustering of the design must be incorporated into analyses to ensure the development of appropriate estimates and standard errors of these estimates.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1271-1282
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• 2022

상수관망 최적설계는 사용자가 설정한 목적에 따라 다양하게 사용된다. 상수관망 최적설계는 비용의 최소화 및 관의 제작 시 발생하는 에너지 최소화 등 목적이 다양하게 존재한다. 본 연구에서는 Modified Hybrid Vision Correction Algorithm (MHVCA)을 기반으로 다양한 상수관망에 대한 비용 최적설계를 진행하였다. 또한 새로운 평가지표인 Best Rate (BR)를 제안하였다. BR은 K-mean Clustering Algorithm을 기반으로 개발된 평가지표이다. BR을 통해 상수관망 최적설계에 사용된 각 알고리즘의 최적 설계안 탐색 가능성에 대한 비교를 하였다. 다양한 관망에 대한 MHVCA의 최적설계 결과를 Vision Correction Algorithm (VCA) 및 Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA)과 비교하였다. MHVCA는 VCA 및 HVCA보다 낮은 비용의 설계안을 탐색하였다. 또한 MHVCA는 낮은 비용의 설계안을 탐색할 확률이 VCA 및 HVCA보다 높았다. MHVCA는 본 연구에서 적용한 비용 최소화를 위한 상수관망 최적설계 뿐만이 아닌 다양한 목적을 위한 상수관망 최적설계에 적용할 경우 좋은 결과를 나타낼 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.273-283
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• 2000

In this paper we suggest an optimal design method of Fuzzy-Neural Networks(FNN) model for complex and nonlinear systems. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM(Hard C-Means) Clustering Algorithm to find initial parameters of the membership function. The parameters such as parameters of membership functions learning rates and momentum weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity (distribution of I/O data we show that it is available and effective to design and optimal FNN model structure with a mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance (especially the mapping and predicting capabilities of the rule based computing). To evaluate the performance of the proposed model we use the time series data for gas furnace the data of sewage treatment process and traffic route choice process.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.97-102
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• 2001

CAD(Computer-Aided Design)에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위해 대상의 그룹화(grouping)로 레이아웃(layout)에 면적과 전파지연 최소화를 위해 함께 위치할 소자를 결정하는 문제 또는 스케쥴링이나 유닛 선택을 위한 HLS(high level synthesis)에서의 변수나 연산에 대한 집단화 (clustering) 문제들을 포함하여 분할 문제에서 해를 얻기 위해 Kernighan-Lin 알고리즘 Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전 알고리즘(GA; genetic algorithm)을 이용한 해 공간 탐색(soultion space search)방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2041-2049
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• 1998

소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ？살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권4호
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• pp.26-33
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• 2018

In this paper, we propose an image retrieval algorithm for real-time processing and design it as hardware. The proposed method is based on the classification of BoWs(Bag of Words) algorithm and proposes an image search algorithm using bit stream. K-fold cross validation is used for the verification of the algorithm. Data is classified into seven classes, each class has seven images and a total of 49 images are tested. The test has two kinds of accuracy measurement and speed measurement. The accuracy of the image classification was 86.2% for the BoWs algorithm and 83.7% the proposed hardware-accelerated software implementation algorithm, and the BoWs algorithm was 2.5% higher. The image retrieval processing speed of BoWs is 7.89s and our algorithm is 1.55s. Our algorithm is 5.09 times faster than BoWs algorithm. The algorithm is largely divided into software and hardware parts. In the software structure, C-language is used. The Scale Invariant Feature Transform algorithm is used to extract feature points that are invariant to size and rotation from the image. Bit streams are generated from the extracted feature point. In the hardware architecture, the proposed image retrieval algorithm is written in Verilog HDL and designed and verified by FPGA and Design Compiler. The generated bit streams are stored, the clustering step is performed, and a searcher image databases or an input image databases are generated and matched. Using the proposed algorithm, we can improve convenience and satisfaction of the user in terms of speed if we search using database matching method which represents each object.

• 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.

• Composites Research
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• 제37권1호
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• pp.46-52
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• 2024

운송 수단의 발전은 인간의 교통 편의 증진과 더불어 이동이 불편한 장애인들의 이동 반경 확대를 가능하게 하였다. 그러나 휠체어 탑재 차량의 경우 차량 사고 시 발생할 수 있는 안전성은 일반 승객 좌석에 비해 여전히 낮다. 특히 무방비 상태에서 발생할 수 있는 후방 추돌 사고의 경우 장애인 탑승객의 목 부상에 치명적으로 작용할 수 있다. 따라서 휠체어 탑재 차량에 적용될 headrest에는 보다 세밀한 설계안이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 휠체어 운송 차량의 저속 후방 추돌 시 headrest의 국부적 압축 특성 분포 구현을 위해 multi-cell headrest가 제안되었다. 이후 해석을 통한 데이터셋 구축과 k-means clustering을 적용한 군집화 결과를 이용해 탑승객의 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간 상관관계 분석이 수행되었다. 군집화 결과 유사한 특성을 지닌 데이터 군집이 형성된 것을 확인하였으며, 각 군집의 특성을 통한 목 상해지수와 충격 에너지 흡수량 간의 상관관계 분석이 수행되었다. 분석 결과 Mid3와 Mid6에서의 cell 압축 특성이 soft할수록 충격 에너지 흡수량이 증가하는 것을 확인하였으며, Front2, Mid3, Mid6에서의 cell 압축 특성이 hard할수록 목 상해지수 감소에 효과적임을 확인하였다.