• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.778-790
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• 2023

Although density peak clustering can often easily yield excellent results, there is still room for improvement when dealing with complex, high-dimensional datasets. One of the main limitations of this algorithm is its reliance on geometric distance as the sole similarity measurement. To address this limitation, we draw inspiration from the information bottleneck theory, and propose a novel density peak clustering algorithm that incorporates this theory as a similarity measure. Specifically, our algorithm utilizes the joint probability distribution between data objects and feature information, and employs the loss of mutual information as the measurement standard. This approach not only eliminates the potential for subjective error in selecting similarity method, but also enhances performance on datasets with multiple centers and high dimensionality. To evaluate the effectiveness of our algorithm, we conducted experiments using ten carefully selected datasets and compared the results with three other algorithms. The experimental results demonstrate that our information bottleneck-based density peaks clustering (IBDPC) algorithm consistently achieves high levels of accuracy, highlighting its potential as a valuable tool for data clustering tasks.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권1호
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• pp.23-32
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• 2002

비접지식 전기비저항 탐사는 땅에 접지전극을 설치하기 어려운 곳에서 전기비저항 탐사를 수행할 수 있는 방법으로 국내에서도 관심이 높아지고 있는 방법이다. 이 방법의 기본원리는 땅과 송수신 안테나의 용량결합(capacitive coupling)에 의하여 지하로 전류를 주입하고 이에 의한 전위차를 측정하여 자료를 획득하는 것이다. 본 연구에서는 쌍극자 및 단극 형태의 송수신 안테나를 일렬로 배치하는 방사 배열(radial array)에 대한 기하학적 상수를 유도하였다. 또한, 기존의 접지식 전기비저항 해석 알고리듬을 이용하여 비접지식 전기비저항 자료를 해석하기 위한 자료 전처리 및 변환 과정을 제시하였다. 즉, 획득된 탐사 자료를 기하학적 상수를 이용하여 일단 겉보기 비저항으로 변환한 후 쌍극자 배열이나 변형된 쌍극자 배열 자료로 보간 혹은 재샘플링함으로써 기존의 접지식 전기비저항 역산 알고리듬을 이용하여 해석하였는데, 동일 측선에서 수행한 접지식 및 비접지식 탐사 자료와 비교하여 그 타당성을 검증하였다. 비접지식 전기비저항 탐사법은 전류를 많이 주입할 수 없는 기기 상의 단점을 갖고 있음을 알 수 있었는데, 특히 전기비저항이 낮은 곳이나, 전기적 잡음이 심한 곳, 그리고 송수신 안테나의 접촉이 좋지 않은 지역에 적용함에 있어 세심한 주의가 요구된다. 그러나, 송수신 안테나를 일렬로 배열하여 견인함으로써 연속적으로 탐사 자료를 획득할 수 있고 전극 설치가 불가능한 지역에서 전기비저항 탐사를 수행할 수 있으므로, 신속하게 지하 천부에 대한 전기비저항 분포를 알고자 할 때 유용하게 쓰일 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1037-1052
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• 2019

저자는 접근불능지역인 북한의 임상도 제작을 위한 첫 단계로 Hyperion과 Sentinel-2 위성영상과 질감정보와 지형정보를 활용하여 정확도 98% 이상의 잣나무 및 낙엽송 분류모델을 개발한 바 있다. 북한의 주요 수종 점유율을 고려해 볼 때, 낙엽송(점유율 17.5%), 잣나무(5.8%) 뿐만 아니라 소나무(12.7%), 전나무(8.2%), 참나무류(29.5%)의 점유율이 크므로 수종분류 모델의 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 2개 수종에서 주요 5개 수종으로 분류모델을 확장하기 위해 분광정보와 침엽수 및 활엽수의 수관특성을 고려한 질감정보 및 수종별 생육특성을 고려한 지형정보를 투입하여 방법론을 개선하였다. 연구대상지인 광릉지역의 임상도에서 수종별 위치정보를 취득하여 11,039개의 훈련자료와 2,330개의 검증자료를 구축하였다. 분광정보는 Sentinel-2 영상을 통해 획득하였으며 질감정보는 고해상도인 PlanetScope 영상을, 지형정보는 북한지역으로의 확장 가능성을 고려하여 SRTM DEM을 활용하였다. 머신 러닝 모델은 기존 연구에서 정확도가 검증된 Random Forest 알고리즘을 활용하였다. 분류 결과 전체 80%(Kappa지수 0.80) 정확도로 수종이 분류되었다. 향후 백두산 지역과 남북 고성지역을 대상으로 본 연구에서 개발된 수종분류모델의 확장성을 검토하여 한반도 지역의 수종 분류 모델을 개발하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.327-336
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• 2007

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.55-65
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• 2022

X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제25권4호
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• pp.493-505
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• 2015

Objectives: The purpose of this study was to evaluate the relevance of adjusting a urinary sample for urine hippuric correction value and its effects. Urinary biological monitoring data are typically adjusted to a constant creatinine and specific gravity concentration to correct for variable dilutions among spot samples. This study was conducted to evaluate the suitability of adjusting the urinary concentrations of urine creatinine and specific gravity(SG). Methods: We measured the concentrations of hippuric acid, in spot urine samples collected from control(119), case(120) individuals. The value of hippuric acid was adjusted by SG and urinary creatinine(HPLC & Jaffe). Results: The major results were as follows. The concentrations of urinary creatinine and SG for the control group were 1.84 g/L(SD 0.99) for arithmetic mean and 1.56 g/L(GSD 1.86) for geometric mean by HPLC method, 1.57 g/L (SD, 0.82) for arithmetic mean and 1.33 g/L(GSD 1.85) for geometric mean by Jaffe method, 1.028(SD 0.09) for arithmetic mean and 1.02(GSD 1.06) for geometric mean by refractometer. Hippuric acid levels were 0.40 g/L(SD 0.51) by arithmetic mean and 0.20 g/L(GSD 3.59). In that case the exposed group was 1.40 g/L(SD 0.58) for arithmetic mean and 1.28 g/L(GSD 1.55) for geometric mean by HPLC method, 1.27 g/L(SD 0.56) for arithmetic mean and 1.14 g/L(GSD 1.62) for geometric mean by Jaffe method, 1.045 L(SD 0.27) for arithmetic mean and 1.02(GSD 1.13) for geometric mean by refractometer(P<0.05). Hippuric acid levels were 0.67 g/L(SD 0.79) for arithmetic mean and 0.39 g/L(GSD 2.94)(p<0.05). The urine creatinine concentrations were affected by gender(p < 0.01) but SG levels were not affected by gender or age(p>0.05). After adjustment, urine hippuric acid was correlated with creatinine(HPLC & Jaffe)(r=0.723, P<0.05, r=0.708, P<0.05) and SG(r=0.936, P<0.05) and the control group shows significantly higher than the case group. In the case group for adjusted urine hippuric acid was correlated with creatinine(HPLC & Jaffe), (r=0.736, P<0.05), r=0.549, P<0.05), SG(r=0.549, P<0.05). After adjusting urine hippuric acid by urine creatinine(HPLC and Jaffe method) and specific gravity, significant associations were found between the control group and case group, respectively(r=0.832, P<0.05, r=0.845, P<0.05) and (r=0.841, P<0.05, r=0.849, P<0.05). Specific gravity adjustment appears to be more appropriate for variations in the urine creatinine method. Conclusion: we found that urinary creatinine concentrations were significantly affected by gender, and other factors and that care should therefore be exercised when correcting urinary metabolites according to the urinary creatinine concentration in spot urine. It is determined that additional study is needed for biological monitoring.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제3권2호
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• pp.27-48
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• 1999

The paper is concerned with application to develop the expert system, which structural analysis and design process for tower cranes. The system is organized into three groups. One is pre-processor for creating input data files, another is `model former' which combines knowledge-base with inference engine for automatic generating structural analysis models, a third is application group for final analysis checks. In this study, geometric subroutine of `model former' designates node positions, nodes, elements numbers and element types. Load data subroutine computes weight of tower crane and device, slewing force, cargo load, wind force form rules or equations in knowledge-base. Also, Property and boundary subroutine applies element properties and boundary conditions to suitable elements and nodes. Design and analysis expert system for tower crane integrates these subroutine, `model former' and pre-processor. RBR(Rule-Base Reasoning) was adopted for a reasoning strategy of this expert system. And this expert system can produce structural analysis model and data, which can be used in ordinary structural analysis program (SAP, ADINA or NASTRAN, etc.). In this paper, this expert system produces format of the analysis model data, which are used in MSC/NASTRAN. The main discussions included in the paper are introduction of the tower crane and structural analysis, composition of the design expert system for tower crane and structural analysis using the expert system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.220-225
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• 2013

항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.119-130
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• 2010

교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.77-86
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• 2005

국내 고속도로 장기공용성 조사구간의 파손자료와 기후자료 및 포장물성 자료를 이용하여 줄눈 콘크리트 포장의 스폴링 모형이 개발되었다. 줄눈 콘크리트 포장 장기공용성 조사구간 22개소의 스폴링 파손 상태가 1999년과 2004년에 각각 조사되어 총44개의 스폴링 파손 자료가 수집되었으며 각 위치에서의 기후자료 및 포장의 형태 및 물성 자료 또한 수집되었다. 수집된 자료들의 민감도 분석을 통하여 스폴링 발생에 영향이 큰 인자들을 찾아내었으며, 그 인자들을 다중 회귀분석하여 스폴링 파손 모형이 개발되었다. 개발된 스폴링 모형은 외국의 모형과 비교할 때 합리적인 스폴링 발생 추이를 보였다.