• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.210-215
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• 2000

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 일반적인 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 대량의 문서로부터 유용한 지식 정보를 찾기 위하여 의미적으로 연관된 전문 용어들끼리 클러스터링 하기 위한 방법을 제안하였다. 학술 논문을 대상으로 전문 용어를 추출하여 관련된 용어들끼리 클러스터를 구성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.329-339
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• 2022

Small cells, particularly femtocells, are regarded a promising solution for limited resources required to handle the increasing data demand. They usually boost wireless network capacity. While widespread usage of femtocells increases network gain, it also raises several challenges. Interference is one of such concerns. Interference management is also seen as a main obstacle in the adoption of two-tier networks. For example, placing femtocells in a traditional macrocell's geographic area. Interference comes in two forms: cross-tier and co-tier. There have been previous studies conducted on the topic of interference management. This study investigates the principle of categorization of interference management systems. Many methods exist in the literature to reduce or eliminate the impacts of co-tier, cross-tier, or a combination of the two forms of interference. Following are some of the ways provided to manage interference: FFR, Cognitive Femtocell and Cooperative Resource Scheduling, Beamforming Strategy, Transmission Power Control, and Clustering/Graph-Based. Approaches, which were proposed to solve the interference problem, had been presented for each category in this work.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.587-598
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• 2022

To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권4호
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• pp.495-506
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• 2020

Monitoring of complex processes faces several challenges mainly due to the lack of relevant sensory information or insufficient elaborated decision-making strategies. These challenges motivate researchers to adopt complex data processing and analysis in order to improve the process representation. This paper presents the development and implementation of quality monitoring framework based on a model-driven approach using embedded artificial intelligence strategies. In this work, the strategies are applied to the supervision of a microfabrication process aiming at showing the great performance of the framework in a very complex system in the manufacturing sector. The procedure involves two methods for modelling a representative quality variable, such as surface roughness. Firstly, the hybrid incremental modelling strategy is applied. Secondly, a generalized fuzzy clustering c-means method is developed. Finally, a comparative study of the behavior of the two models for predicting a quality indicator, represented by surface roughness of manufactured components, is presented for specific manufacturing process. The manufactured part used in this study is a critical structural aerospace component. In addition, the validation and testing are performed at laboratory and industrial levels, demonstrating proper real-time operation for non-linear processes with relatively fast dynamics. The results of this study are very promising in terms of computational efficiency and transfer of knowledge to manufacturing industry.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-91
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• 2018

대부분의 은행은 고객 세분화를 위해 성별, 나이, 직업, 주소 등 인구통계정보만을 사용하고 있으나, 이는 고객의 다양한 금융행동 패턴을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 은행 내 다양한 빅데이터를 융합하여 문제점을 해결함과 동시에 향후 많은 은행에서 폭넓게 활용될 수 있는 고객 세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제안한 블록을 만들어 이 블록을 클러스터링하는 상향식 방식의 세분화는 기법을 제안한다. 이 방식은 기존의 인구통계정보 뿐만 아니라 다양한 거래패턴, 채널접촉패턴에 기반을 둔 고객의 다양한 금융니즈를 정교하게 반영할 수 있다는 장점이 있다. 세분화를 통해 고객의 금융니즈를 보다 정교하게 반영한 적정 동료그룹을 찾아 이를 기반으로 상품추천, 금융니즈 등급 산출, 고객이탈 예측 등 다양한 마케팅 모델을 개발하여 실제 농협은행 마케팅에 활용할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.141-150
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• 2011

본 논문에서는 모바일 무선 센서네트워크에서 전송효율을 효과적으로 지원하기 위한 Cross-Layer 협력도움 라우팅 구조를 제안한다. 제안된 구조 및 방법의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 모바일 노드들의 위치정보를 이용한 클러스터링을 하부구조로 사용한다. 둘째, 전송효율 및 채널효율을 효과적으로 지원하기 위해서 네트워크계층, MAC 계층, 물리계층을 이용한 Cross-Layer 협력도움 라우팅 및 전송전략이 사용된다. 셋째, 기존의 센서네트워크는 주로 고정된 센서 노드들로 구성된 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 모바일 무선 센서네트워크에서 연구가 이루어진다. 제안된 방법의 성능평가는 OPNET(Optimized Network Engineering Tool)을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 Cross-Layer 협력도움 라우팅 구조는 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권1호
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• pp.50-62
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• 2009

방송 기법을 통한 데이타의 전달은 대역폭 활용의 이점과 에너지 효율성, 확장성으로 인해 무선 모바일 환경에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 트리 기반의 색인 구조를 사용하기 때문에 이동 사용자의 접근 시간이 증가하는 "질의 처리의 지연 문제"를 다루고 있다. 본 논문에서는 "질의 처리의 지연 문제"를 해결하기 위한 분산 색인 구조와 함께 XML 데이타의 에너지 및 접근 시간 효율적인 방송을 위한 클러스터링 방법을 제안한다. 먼저 분산 색인 구조를 구현하기 위해 엘리먼트의 태그 이름과 애트리뷰트, 그리고 텍스트와 색인 정보를 포함하고 있는 DIX 노드 구조를 제안한다. 모바일 사용자는 DIX 노드에 포함되어 있는 색인 정보를 통해 무선 XML 스트링에서 보다 짧은 지연 시간만으로 원하는 정보에 접근할 수 있다. 또한, 질의 처리를 위한 탐색 범위를 한정시킴으로써 질의 처리에 소요되는 접근 시간과 튜닝 시간을 단축시킬 수 있는 클러스터링 정책을 제안한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 기존의 XML 데이타 방송 기법들에 비해 우수함을 확인할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.81-88
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• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권1호
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• pp.7-29
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• 2019

This study describes an approach for comparative bibliometric analysis of scientific publications related to (i) individual or several departments comprising a university, and (ii) broader integrated subject areas using multiple disciplinary schemes. It uses a custom dataset of scientific publications (ca. 15,000 articles and reviews, published during 2009-2013, and recorded in the Web of Science Core Collections) with author affiliations to the research departments, dedicated to science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM), of a comprehensive university. The dataset was subjected, at first, to the department level and discipline level analyses using the newly available KAKEN-L3 classification (based on MEXT/JSPS Grants-in-Aid system), hierarchical clustering, correspondence analysis to decipher the major departmental and disciplinary clusters, and visualization of the department-discipline relationships using two-dimensional stacked bar diagrams. The next step involved the creation of subsets covering integrated subject areas and a comparative analysis of departmental contributions to a specific area (medical, health and life science) using several disciplinary schemes: Essential Science Indicators (ESI) 22 research fields, SCOPUS 27 subject areas, OECD Frascati 38 subordinate research fields, and KAKEN-L3 66 subject categories. To illustrate the effective use of the science mapping techniques, the same subset for medical, health and life science area was subjected to network analyses for co-occurrences of keywords, bibliographic coupling of the publication sources, and co-citation of sources in the reference lists. The science mapping approach demonstrates the ways to extract information on the prolific research themes, the most frequently used journals for publishing research findings, and the knowledge base underlying the research activities covered by the publications concerned.