• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권6호
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• pp.884-890
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• 2012

Hysteretic behavior model of soft magnetic material usually used in electrical machines and electronic devices is necessary for numerical solution of Maxwell equation. In this study, a new dynamic hysteresis model is presented, based on the nonlinear dynamic system identification from measured data capabilities of fuzzy clustering algorithm. The developed model is based on a Gustafson-Kessel (GK) fuzzy approach used on a normalized gathered data from measured dynamic cycles on a C core transformer made of 0.33mm laminations of cold rolled SiFe. The number of fuzzy rules is optimized by some cluster validity measures like 'partition coefficient' and 'classification entropy'. The clustering results from the GK approach show that it is not only very accurate but also provides its effectiveness and potential for dynamic magnetic hysteresis modeling.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.83-92
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• 2021

지난 동안 낙농업계에서는 다양한 센서 기술과 ICT 응용이 도입되어왔으며 축적된 낙농 데이터를 토대로 과학적인 낙농생산관리가 가능해졌다. 그러나 이러한 시도들은 젖소의 출산이나 우유 생산량과 같은 낙농 생산성에 직접적으로 관여하는 요인들에 대해서만 집중적으로 이루어졌으며 이러한 결과에 근본적으로 관여하는 생리학적 혹은 동물심리학적 요인에 대해서는 연구가 더딘 실정이다. 이 논문에서는 이러한 연구의 일환으로서 젖소의 시간별 행동 데이터로부터 일일 행동패턴을 검출하는 기초적인 방안을 제시하였다. k-평균 군집화를 통해 한 젖소의 1594일간 행동을 네 개의 군집으로 구분하였으며 각 군집에 속한 데이터와 군집의 대푯값을 시각화하여 군집 형성의 합리성을 확인하였다. 또한 개체의 일별 군집 변화를 토대로 군집 개수의 적정성을 판단하였다. 이 연구 결과가 향후 젖소의 이상상태나 질병징후의 포착 연구에 기여하기를 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2011

다상 재료는 상(phase) 분포 상태에 의해 그 특성이 다르기 때문에 상 분포에 따른 재료의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 미세구조의 상 분포 특성을 묘사할 수 있는 확률 분포 함수를 사용하여 등방성/이방성 미세구조의 상분포 상태를 표현하는 방법을 살펴보았다. 다양한 상 분포를 가진 미세구조들에 유한요소해석 기법을 적용하여 미세구조의 역학적인 거동을 분석함으로서, 상 군집의 분포 상태에 따른 재료의 강도 및 특성의 변화를 살펴보았다. 이를 통해 상 군집의 위상에 의한 재료 강도의 영향 및 군집 크기가 커질수록 강도가 낮아지는 현상을 확인하였다.

• 아동학회지
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• 제16권2호
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• pp.125-138
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• 1995

The purpose of the present research was to study developmental trends in categorical organization strategy. The subjects were 160 children - 40 nine - year - old boys, 40 nine - year - old girls, 40 seven - year - old boys, 40 seven - year - old girls. All subjects received one of three lists of items differing in category representativeness in either a free -recall or a sort -recall task. The selection of list materials permitted separation of the effects of age differences in category knowledge from those of knowledge per se on children's recall behavior. The tasks were administered to children individually with the memory task followed by the metamemory task. The data was analyzed with three - way ANOVA arid Pearson's correlation coefficient. The results were that (1) Children's recall, clustering, and metamemory increased with age, while age effects for clustering were restricted to the sort - recall/high typicality condition. At each age level, children showed higher level of recall, clustering and metamemory for category typical rather than atypical list, and sort - recall than free-recall. Level of clustering and metamemory were superior in the sort - recall task and for items of high category typicality. (2) 9 - year - old children were capable of deliberately and efficiently using category organization as a memory strategy at least when appropriate contextual support was present (as determined by task requirements and list materials: sort - recall/high typicality).

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권6호
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• pp.445-450
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• 2011

차량 애드혹 네트워크 환경에서 브로드캐스트 메시지 전송을 위한 효율적인 기법으로 클러스터링 기법이 있다. 대부분의 클러스터링 기법들은 안정적인 클러스터 구성을 위해 차량들 간에 정보를 교환하거나 이동성 정보를 계산하는 오버헤드를 야기한다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해 차량의 절대 속도를 기반으로 클러스터를 구축하는 CF-IVC[1]가 제안되었으나, CF-IVC의 경우 도로 혼잡 상황이나 운전자의 운전 행태를 고려하지 않음으로써 클러스터를 비효율적으로 구성하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도로의 최고 제한 속도 및 도로 혼잡 상황을 고려한 차량 자체 정보 기반의 효율적인 클러스터 구축 기법을 제안한다. 제안 방식을 simple 플러딩 및 CF-IVC와 NS-2 시뮬레이션을 통해 비교함으로써 성능의 우수성을 입증한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권4호
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• pp.353-364
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• 2022

This study presents a hybrid algorithm for classifying the rock joints, where the improved artificial bee colony (IABC) and the fuzzy C-means (FCM) clustering algorithms are incorporated to take advantage of the artificial bee colony (ABC) algorithm by tuning the FCM clustering algorithm to obtain the more reasonable and stable result. A coefficient is proposed to reduce the amount of blind random searches and speed up convergence, thus achieving the goals of optimizing and improving the ABC algorithm. The results from the IABC algorithm are used as initial parameters in FCM to avoid falling to the local optimum in the local search, thus obtaining stable classifying results. Two validity indices are adopted to verify the rationality and practicability of the IABC-FCM algorithm in classifying the rock joints, and the optimal amount of joint sets is obtained based on the two validity indices. Two illustrative examples, i.e., the simulated rock joints data and the field-survey rock joints data, are used in the verification to check the feasibility and practicability in rock engineering for the proposed algorithm. The results show that the IABC-FCM algorithm could be applicable in classifying the rock joint sets.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2375-2382
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• 2011

웹사이트 운영이 비즈니스 모델로서의 성공을 거두기 위한 가장 중요한 요소 중 하나는 웹사용자의 성향을 분석하여 이를 효율적으로 이용하는 것이다. 사용자 분석을 통하여 사용자들에게 웹사이트의 가치를 효율적으로 전달하고 이를 통하여 운영자는 충분한 수익을 거둘 수 있다. 이러한 점에서 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내려는 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 매우 중요하다. 또한 얻어진 사용자의 클러스터링 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 웹 방문 데이터를 정제하고 분류하여 그 특성에 따라 사용자들을 몇 개의 그룹으로 클러스터링 하기 위한 알고리즘이 제안된다. 알고리즘은 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 초기해를 구하는 단계로서, 패스의 사이각을 이용하여 유사도를 측정하고 이 유사도에 따라 K개의 사용자 그룹으로 분류하여 초기해를 구한다. 두번째 단계는 첫 번째 단계에서 구한 초기해를 개선하여 최적해를 찾는 과정으로서 하이퍼플레인을 이용하여 클러스터링하는 개량된 K-평균알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 효율성과 패스 특성이 보다 정확하게 계산된 클러스터링이 구현됨을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4228-4247
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• 2018

Many methods have been developed for the vehicles to create clusters in vehicular ad hoc networks (VANETs). Usually, nodes are vehicles in the VANETs, and they are dynamic in nature. Clusters of vehicles are made for making the communication between the network nodes. Cluster Heads (CHs) are selected in each cluster for managing the whole cluster. This CH maintains the communication in the same cluster and with outside the other cluster. The lifetime of the cluster should be longer for increasing the performance of the network. Meanwhile, lesser the CH's in the network also lead to efficient communication in the VANETs. In this paper, a novel algorithm for clustering which is based on the social behavior of Gray Wolf Optimization (GWO) for VANET named as Intelligent Clustering using Gray Wolf Optimization (ICGWO) is proposed. This clustering based algorithm provides the optimized solution for smooth and robust communication in the VANETs. The key parameters of proposed algorithm are grid size, load balance factor (LBF), the speed of the nodes, directions and transmission range. The ICGWO is compared with the well-known meta-heuristics, Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) for clustering in VANETs. Experiments are performed by varying the key parameters of the ICGWO, for measuring the effectiveness of the proposed algorithm. These parameters include grid sizes, transmission ranges, and a number of nodes. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in terms of optimization of number of cluster with respect to transmission range, grid size and number of nodes. ICGWO selects the 10% of the nodes as CHs where as CLPSO and MOPSO selects the 13% and 14% respectively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.595-602
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• 2009

시스템의 동작특성을 표현하는 퍼지 규칙들은 퍼지 클러스터링 기법에 매우 의존적이다. 만약, 클러스터링 기법의 분류 능력이 개선된다면, 그들에 의해 생성되는 퍼지 규칙과 식별되는 파라미터들이 보다 정밀해 질 수 있으므로 시스템의 성능이 개선될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분류능력이 강화된 새로운 계층 구조 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 데이터 사이의 통계적 특성과 상관성을 고려하여 보다 정확하게 데이터들을 분류할 수 있도록 2개의 클러스터의 구조를 갖는다. 또한, 본 논문은 차분 데이터를 이용하여 원형 데이터의 패턴이나 규칙들이 명확하게 반영될 수 있도록 하며, 각각의 차분 데이터들의 다양한 특성을 고려할 수 있도록 다중 퍼지 시스템을 구현한다. 마지막으로, 제안된 기법들의 유효성을 다양한 비선형 시계열 데이터들의 예측을 통해 검증한다.

• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.189-200
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• 2023

도시화와 산업화에 따라 도심지에 개발이 늘어나면서 지반침하로 인한 피해가 지속적으로 발생되고 있으며, 도심지에서의 건물붕괴는 대규모 인명 및 재산 피해로 이어질 위험이 크다. 굴착지반에 균등하지 않은 하중이 작용하고, 대상지반의 사전지식이 없는 경우의 지반거동에 대해서는 연구가 거의 이루어지지 않았다. 이에 따라 지반 조사 정보가 없는 흙막이 공사의 굴착 과정에서 발생되는 배면 지반의 침하거동을 분석하는 방법이 기존에는 없었고, 본 연구에서는 시계열 데이터를 가공하여 상대적 침하거동과 상호관련성을 분석하여 흙막이 벽체 배면 지반의 침하거동을 분석하고자 하였다. 본 논문에서는 평균침하량차지수와 평균상대침하량차를 정의 및 계산하였으며, 이를 좌표계에 도시하여 시간경과에 따라 측점간의 상대적 침하거동을 분석하였다. 또한 관측점들의 군집을 분류할 수 있는 기준이 필요하여 k-평균군집분석과 Dunn Index를 이용하여 분류하였다. 분석결과 계측지점의 침하량이 일정한 값으로 수렴하면서 모든 군집들이 안정영역으로 이동한 것을 확인할 수 있었으며, 군집은 세분화되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 연구대상의 각 측점 간 상관관계를 분석하여 연구대상 지반의 독자거동영역과 동일거동영역을 구분할 수 있었다. 이처럼 측점들 간의 상대적 침하거동을 분석을 통해 거동영역을 구분할 수 있다면, 주변지역의 융기, 지반파괴영역 예측, 터파기 공사 시 활동파괴의 방지 등 침하관리와 안정관리에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.