• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1161-1170
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• 2004

본 논문에서는 군집화 알고리즘을 사용하여 피부색 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 기존의 군집화 알고리즘들의 대부분은 주로 구형의 군집을 검출하고, 배치형으로 수행되며, 군집의 개수를 미리정해야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 타원형 군집화 알고리즘인 EM 알고리즘을 변형하여, 온라인으로 학습가능하며, 군집의 개수를 자동적으로 찾아낼 수 있는 EAM 알고리즘을 사용하였다. EAM 알고리즘외 유효성은 피부색 영역 분할에 대해 증명되었다. 실험결과는 군집의 개수가 미리 주어지지 않더라도, EAM 알고리즘은 주어진 영상에 대해 자동적으로 옳은 군집의 개수를 찾아냈고, EM 알고리즘과 비교하여 더 좋은 분할 결과를 보여주고 있다. 영역에 대한 조건부 확률을 이용하여 성공적인 피부색 영역의 탐지 및 분할 결과를 얻었다. 또한 사람이 포함된 영상을 분류하는 문제에도 적용하여 좋은 분류 결과를 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.115-122
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• 2020

K-평균 클러스터링은 매우 널리 사용되고 있으나 유사도가 구면체 또는 타원체로 정의되어 각 클러스터가 볼록 집합 형태인 자료에는 좋은 결과를 주지만 그렇지 않은 경우에는 매우 형편 없는 결과를 나타낸다. 스펙트럴 클러스터링은 K-평균 클러스터링의 단점을 잘 보완해 줄 뿐아니라 여러 형태의 자료나 고차원 자료 등에 대해서도 좋은 결과를 나타내서 최근 인공 신경망 모형에 많이 이용되고 있다. 하지만, 개선되어야 할 단점도 여전히 많다. 본 논문에서는 스펙트럴 클러스터링에 대해 알기 쉽게 소개하고, 클러스터 갯수의 추정, 척도모수의 추정, 고차원 자료의 차원 축소 등 스펙트럴 클러스터링에 대한 최근의 연구 동향을 소개한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.536-546
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• 2003

We propose an object extraction technique adequate for the radial shape's radar signal structure for the purpose of implementing ARPA(Automatic Radar Plotting Aid) installed in the vessel. The radar signal data are processed by interpolation and accumulation to acquire a qualified image. The objects of the radar image have characteristics of having different shape and size as it gets far from the center, and it is not adequate for clustering generally. Therefore, this study designs a new vigilance distance model of elliptical shape and adopts this model in the ART2 neural network. We prove that the proposed clustering method makes it possible to extract objects adaptively and to separate the connected objects effectively.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1262-1267
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• 2005

EBF(Elliptical basis function) 신경망은 비선형 처리를 가능하게 하며, 잡음에 강하고 빠른 수렴을 하는 장점이 있다. 또한 EBF는 설계가 간단하여 실시간 음성 구간 검출기(Voice Activity Detection, VAD)에 적용하기 용이하다. 따라서 전송 효율을 높이기 위해 사용되는 음성구간 검출기를 제안함에 있어 EBF 신경망을 이용하였다. EBF의 학습 알고리즘은 평균 클러스터링(K-means Clustering) 알고리즘과 선형 최소 제곱 방범(Least Mean Square error, LMS)을 사용하였다. G.729 Annex B 와 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 음성구간 검출기와 성능 비교에 있에서, G.729 Annex B 음성 검출기보다 $70\%$ 이상의 높은 성능재선을 나타냈고, RBF 신경망을 이용한 음성구간 검출기 보다 비음성 구간에서 $50\%$정도의 높은 효율을 보였다.

• 천문학회지
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• 제50권3호
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• pp.61-70
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• 2017

We study the angular correlation function of bright ($K_s{\leq}19.5$) Extremely Red Objects (EROs) selected in the Subaru GTO 2$deg^2$ field. By applying the color selection criteria of $R-K_s$ > 5.0, 5.5, and 6.0, we identify 9055, 4270, and 1777 EROs, respectively. The number density is consistent with similar studies on the optical - NIR color selected red galaxies. The angular correlation functions are derived for EROs with different limiting magnitude and different $R-K_s$ color cut. When we assume that the angular correlation function $w({\theta})$ follows a form of a power-law (i.e., $w({\theta})=A{\theta}^{-{\delta}}$), the value of the amplitude A was larger for brighter EROs compared to the fainter EROs. The result suggests that the brighter, thus more massive high-redshift galaxies, are clustered more strongly compared to the less massive galaxies. Assuming that EROs have redshift distribution centered at ~ 1.1 with ${\sigma}_z=0.15$, the spatial correlation length $r_0$ of the EROs estimated from the observed angular correlation function ranges ${\sim}6-10h^{-1}Mpc$. A comparison with the clustering of dark matter halos in numerical simulation suggests that the EROs are located in most massive dark matter halos and could be progenitors of $L_{\ast}$ elliptical galaxies.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.51.2-51.2
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• 2011

We have studied the topology of volume-limited galaxy sample selected from the very luminous red galaxies (LRGs) in the completed Sloan Digital Sky Survey. LRGs are predominantly massive elliptical galaxies and tend to reside in massive dark matter halos. We compared the observed genus statistics with predictions from perturbation theory and mock LRG surveys constructed from dark matter halos in a Lambda CDM model. To compare with the observational data, we made 129 mock surveys in the past light cone space by using three different size CDM simulations: 41203 particle 6592 Mpc/h, 60003 particle 7200 Mpc/h, and $7210^3$ particle 10815 Mpc/h.

• 한국균학회지
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• 제23권1호통권72호
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• pp.92-104
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• 1995

강원도 춘성군 강원대 연습림등 장원도일대의 산지에서 1993년 6월부터 9월까지 채집된 Cordyceps 속균의 자실체(子實體)는 Cordyceps militaris, C. roseostromata, C. kyushuensis, C. scarabaeicola, Phytocordyceps ninchukiospora, C. nutans, Paecilomyces tenuipes, C. sphecocephala, Hymenostilbe odonatae, Torrubiella sp. 등 10종이었다. 동충하초속균(冬蟲夏草屬菌)의 Type species이기도 한 C. militaris는 주로 인시목(隣翅目)의 번데기를 기주(寄主)로 한 자실체(子實體)가 채집되었는데 본(本) 종(種)의 발생은 7월경의 장마철이 지나면서 다수 채집되었다. C. roseostromata는 형태적으로 C. mlitaris와 유사하나 크기가 작으며 역시 인시목(隣翅目)의 유충, 번데기 등을 기주(寄主)로 한 자실체(子實體)가 채집되었다. C. scarabaeicola는 풍뎅이 성충만을 침입하여 자실체(子實體)를 형성하였으며 C. kyushuensis는 박각시 나방의 유충만을 기주(寄主)로 하여 자실체(子實體)가 채집되었다. C. nutans와 C. sphecocephala는 각각 노린재와 벌만을 기주(寄主)로 하여 가늘고 질긴 침상의 병(柄)에 타원형의 두부(頭部)를 착생(着生)한 자실체(子實體)를 형성하는데 두 종은 채집지역에 관계없이 곤충기생성균(昆蟲寄生性菌)이 발생하는 6월부터 8월 사이 전 시기에 걸쳐 가장 많이 채집되었다. 식물의 종자를 기주(寄主)로 하여 자실체(子實體)를 형성하는 Phytocordyceps ninchukiospora의 자양포자(子襄胞子)는 다른 Cordyceps 속균과는 달리 양옆 4개의 자양포자(子襄胞子)가 실모양의 구조로서 연결되어 있는 형태를 취하고 있었다. Paecilomyces tenuipes는 모든 곤충의 발달단계 전 시기에 걸쳐 침입하는 다범성 균으로서 분생포자(分生胞子)를 형성하는 동충하초속균의 불완전 세대균이다. 잠자리 성충을 기주로 하여 형성된 Hymenostilbe odonatae는 잠자리만을 특이적으로 침입하며 거미성충을 기주로 형성되는 Torrubiella sp.는 주로 잎의 뒷면에서 형성되므로 채집이 어려웠다. 분리동정된 균주들을 이용하여 배양시험을 한 결과 PDA 배지가 가장 우수한 균사생장을 보여 주었으며 배지내 산도(酸度) 시험(試驗)에서 C. militaris는 pH5에서 C. nutans와 Phytocordyceps ninchukiospora는 PH 6에서 Paerilomyces tenuipes는 pH 7에서 C. scarabaeicola는 pH 9에서 각각 균사생장(菌絲生長)이 왕성하였다. 환경조건으로서의 온도 시험에서는 시험균주에서 공히 $20^{\circ}C$에서 우수한 균사생장율을 보여 주었다. 분리동정된 균주들중 형태적으로 유사한 균주들의 종간 또는 종내 유연관계 구명을 위하여 Protein banding pattern을 분석한 결과 C. militaris, C. roseostromata, C. kyushuensis는 근연종으로 clustering 되었으며 C. scarabaeicola, Phytocordyceps ninchukiospora는 비교적 유연관계가 먼 것으로 나타났다.