• 한국정밀공학회지
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• 제23권1호
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• pp.97-104
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• 2006

ELID(Electrolytic In-process Dressing) grinding is an excellent technique for mirror grinding of various advanced metallic or nonmetallic materials. A polishing process is also required for elimination of scratches present on ELID grinded surfaces. MAP(Magnetic Assisted Polishing) has been used as polishing method due to its high polishing efficiency and to its resulting in a superior surface quality. This study is describing an effective fabrication method combining ELID and MAP of nano-precision mirror grinding for glass-lens molding mould. It also presents some techniques for achieving the nanometer roughness of the hard metals, such as WC-Co, which are extensively used in precision tooling material.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.285-304
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• 2017

Big data information and pattern analysis have applications in many industrial sectors. To reduce energy consumption effectively, the eco-driving method that reduces the fuel consumption of vehicles has recently come under scrutiny. Using big data on commercial vehicles obtained from digital tachographs (DTGs), it is possible not only to aid traffic safety but also improve eco-driving. In this study, we estimate fuel consumption efficiency by processing and analyzing DTG big data for commercial vehicles using parallel processing with the MapReduce mechanism. Compared to the conventional measurement of fuel consumption using the On-Board Diagnostics II (OBD-II) device, in this paper, we use actual DTG data and OBD-II fuel consumption data to identify meaningful relationships to calculate fuel efficiency rates. Based on the driving pattern extracted from DTG data, estimating fuel consumption is possible by analyzing driving patterns obtained only from DTG big data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.699-706
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• 2007

This article is an approach to improving the clustering of Web images by using high-level semantic features from text information relevant to Web images as well as low-level visual features of image itself. These high-level text features can be obtained from image URLs and file names, page titles, hyperlinks, and surrounding text. As a clustering algorithm, a self-organizing map (SOM) proposed by Kohonen is used. To evaluate the clustering efficiencies of SOMs, we propose a simple but effective measure indicating the accumulativeness of same class images and the perplexities of class distributions. Our approach is to advance the existing measures through defining and using new measures accumulativeness on the most superior clustering node and concentricity to evaluate clustering efficiencies of SOMs. The experimental results show that the high-level text features are more useful in SOM-based Web image clustering.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.282-291
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• 2004

데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.58-66
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• 2006

환경 민감도 정보는 해양 유출유 사고시 효율적이고 신속한 방제 업무를 위한 유용한 정보이다. 유출유에 관련된 환경 민감도 정보의 종류가 다양하기 때문에 방제 현장에서 환경 민감도 정보에 대한 효율적인 접근과 활용 방안이 요구된다. 현장에서의 방제 업무 효율성을 높이기 위해서 환경 민감도 지도를 수치지도로 구축하고, GIS 기술을 이용한 전용 프로그램 개발이 필요하다. 본 연구에서는 경기만과 여수 지역을 대상으로 방제 업무 지원을 위한 환경 민감도 정보를 GIS 데이터베이스로 구축하고 GIS 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 IMO/IPIECA의 환경 민감도 작성 지침과 해양경찰청의 방제 정보 지도 작성을 위한 정보 수집 지침에 따라 환경 민감도 정보를 수집하고, 환경 민감도 정보 표시 기호의 정의 및 업무 분석을 통한 방제 업무 지원 요소를 추출하였다. 향후 본 프로그램은 전 해역에 대한 환경 민감도 지도 전용 프로그램으로 활용될 수 있으며, 국가 차원의 해양 오염 방제 업무 지원 시스템 구축의 요소 기술로서의 가능성을 기대할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.29-40
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• 2012

현재 수치지도를 비롯한 모든 공간정보의 속성정보를 취득하기 위한 방법으로는 현장에서 직접적인 조사를 수행하는 지리조사가 일반적이다. 그러나 수치지도 제작을 위한 지리조사는 수치지도에서 표현하는 모든 지형지물에 대한 현장 직접조사를 수행하여야 하기 때문에 지리조사의 범위가 매우 광범위하다. 또한 현재의 지리조사는 지리조사원도(종이지도)를 이용하여 수작업에 의한 조사방법을 이용하기 때문에 조사에 많은 인력, 경비, 시간이 소요되고 있다. 최근 일부 지리조사를 휴대용 및 차량용 MMS(Mobile Mapping System)를 이용하여 전산화 정보를 수집하고 있으나, 직접적으로 수치지도의 제작에 이용하기 위해서는 해결해야 할 문제점들이 있다. 본 연구에서는 현행 지리조사 기준 및 방법의 문제점을 분석하고 국내 외 공간정보 구축 및 서비스 기관의 지리조사 방법을 조사하여 수치지도 제작에 적합한 지리조사 기준 및 방법을 제시함으로써 수치지도 제작 업무의 효율성을 높이고 수치지도의 최신성 및 신뢰도 향상과 지리조사 자료의 활용성을 증대시켜 전국기반 수치지도의 활용성을 극대화 하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.29-36
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• 2012

풍력자원지도를 작성하기 위해서는 풍황자료, 지형고도지도, 지면조도지도가 필요하다. 본 연구는 이 중 지면조도지도를 생성하는 작업의 효율성과 정확도를 높이기 위해 환경부의 토지피복지도에 영상필터링 기법 중 무빙필터를 적용하였다. 필터링된 토지피복지도를 이용하여 지면조도지도를 생성하였고 이를 가지고 풍력자원지도를 작성해봄으로써, 필터링을 거쳐 풍력자원지도를 작성하여도 타당한지 여부를 검증하였다. 그 결과, 필터링을 적용한 지면조도지도를 사용하여 작성한 바람지도 모두 과소예측을 보였으나 오차정도가 매우 작았고, RMSE 또한 50m높이에서 0.0237~0.0253m/s 정도로 거의 0에 근접한 결과를 보였다. 즉, 풍력발전기가 설치되는 80m 이상의 높이에서는 오차의 정도가 더욱 줄어들 것이고, 풍력자원예측 시 작업의 효율성을 위해 필터링기법을 적용하여도 신뢰할 만한 풍력자원지도를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.431-438
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• 2017

The information management system for urban planning, urban management and related decision making is increasing an importance in recent years. Especially, the information about 3D buildings in urban area is necessary for urban management related precise location based service. However, it takes a lot of time, effort, and costs to produce 3D modeling data of buildings. These problems have been found in many studies, but the research to solve these problems is still necessary. In this study, we have tested an efficient 3D modeling method of building to solve these problems. SketchUp was used to test 3D modeling methods with OSM(OpenStreetMap) data. The other 3D modeling method using a digital map was tested. The 3D modeling of building data was efficient using PlaceMaker, which can use OSM data. In addition, modeling was possible through simple editing of the digital map and automatic building generation. The efficiency of the research results is presented by comparing with the traditional method based on the regulation and the stadard man power issued by Korean government. These two 3D modeling methods of building tested through the study can be used as basic data for related research and work. Additional studies should be conducted to improve the accuracy of the building model and determine how to obtain height data efficiently.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.170-177
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• 2003

Gene expression data are the quantitative measurements of expression levels and ratios of numberous genes in different situations based on microarray image analysis results. The process to draw meaningful information related to genomic diseases and various biological activities from gene expression data is known as gene expression data analysis. In this paper, we present a hierarchical clustering method of gene expression data based on self organizing map which can analyze the clustering result of gene expression data more efficiently. Using our proposed method, we could eliminate the uncertainty of cluster boundary which is the inherited disadvantage of self organizing map and use the visualization function of hierarchical clustering. And, we could process massive data using fast processing speed of self organizing map and interpret the clustering result of self organizing map more efficiently and user-friendly. To verify the efficiency of our proposed algorithm, we performed tests with following 3 data sets, animal feature data set, yeast gene expression data and leukemia gene expression data set. The result demonstrated the feasibility and utility of the proposed clustering algorithm.