• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.145-150
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• 2015

주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.120-122
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• 2006

The paper concerns the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. Thestructural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.204-206
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• 2007

In this study, we introduce the optimization method of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation, The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods. Particularly, in parameter identification, we use the UNDX operator which uses multiple parents and generate offsprings around the geographic center off mass of these parents.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-236
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• 2015

본 연구의 목적은 한국학 분야 국내 학술지 논문 데이터를 대상으로 계층적 군집 분석을 적용해 한국학 분야의 지식 구조를 구성하는 연구 영역을 분석하는 것이다. 이를 위해 KCI에서 탑재된 한국학 관련 학술지 중 2011년~2013년도 기준 3년치 평균 Impact Factor 값이 0.5 이상이며, 2004년부터 2013년까지의 10년치 누적 논문 데이터를 갖고 있는 14종의 학술지에 수록된 논문 중 한글 저자키워드 데이터가 포함되어 있는 3,800편을 분석하였다. 분석 결과, 중심 연구 분야는 대체로 성리학과 실학 중심의 유교사상을 기반으로 한 정치와 사회에 관한 연구, 한반도의 분단 체제를 둘러싼 정치 관련 연구, 그리고 일제 강점기에서 근현대의 역사인 것으로 나타났다. 시기적으로는 고대나 현대 시점보다는 조선시대부터 근대 시기까지를 대상으로 하는 연구들이 많은 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권10호
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• pp.147-158
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• 2021

Due to COVID-19, the risk of price volatility in commodity and equity markets increases. The research and application of hedging is the most effective way to reduce the market risk. Hedging is a risk management strategy employed to offset losses in investments by taking an opposite position in a related asset. We use K-means and hierarchical clustering methods to cluster companies and futures products respectively, and analyze the relationship between the number of hedging firms, regional distribution, nature of firms, capital distribution, company size, profitability, number of local Futures Commission Merchants (FCMs), regional location, and listing time. The study shows that listed companies with large scale and good profitability invest more money in hedging, while state-owned enterprises' participation in hedging is more likely to be affected by the company size and the number of local futures commission merchants, and private enterprises are more likely to be affected by the company profitability and the regional location. Listed companies are more willing to choose long-listed and mature futures products for hedging. We also provide policy advice based on our conclusion. So far, there is no study on the characteristics of hedging. This paper fills the gap. The results provide a basis and guidance for people's investment and risk management. Using clustering analysis in hedging study is another innovation of this paper.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.125-134
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• 2012

본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권12호
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• pp.1125-1139
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• 2006

The cluster analysis of diurnal precipitation patterns is performed by using daily precipitation of 59 stations in South Korea from 1973 to 1996 in four seasons of each year. Four seasons are shifted forward by 15 days compared to the general ones. Number of clusters are 15 in winter, 16 in spring and autumn, and 26 in summer, respectively. One of the classes is the totally dry day in each season, indicating that precipitation is never observed at any station. This is treated separately in this study. Distribution of the days among the clusters is rather uneven with rather low area-mean precipitation occurring most frequently. These 4 (seasons)$\times$2 (wet and dry days) classes represent more than the half (59 %) of all days of the year. On the other hand, even the smallest seasonal clusters show at least $5\sim9$ members in the 24 years (1973-1996) period of classification. The cluster analysis is directly performed for the major $5\sim8$ non-correlated coefficients of the diurnal precipitation patterns obtained by factor analysis In order to consider the spatial correlation. More specifically, hierarchical clustering based on Euclidean distance and Ward's method of agglomeration is applied. The relative variance explained by the clustering is as high as average (63%) with better capability in spring (66%) and winter (69 %), but lower than average in autumn (60%) and summer (59%). Through applying weighted relative variances, i.e. dividing the squared deviations by the cluster averages, we obtain even better values, i.e 78 % in average, compared to the same index without clustering. This means that the highest variance remains in the clusters with more precipitation. Besides all statistics necessary for the validation of the final classification, 4 cluster centers are mapped for each season to illustrate the range of typical extremities, paired according to their area mean precipitation or negative pattern correlation. Possible alternatives of the performed classification and reasons for their rejection are also discussed with inclusion of a wide spectrum of recommended applications.

• 동의생리병리학회지
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• 제18권5호
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• pp.1291-1300
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• 2004

Baicalin, a biologically active flavonoid form the roots of Scutallaria baicalensis (Skullcap), have been reported to not only function as anti-oxidants but also cause anticancer effect. We investigated the mechanism of baicalin-induced cytotoxicity and the macro scale gene expression analysis in leukemia cell line, HL-60 cells. Baicalin (10 μM) were used to treat the cells for 6h, 12h, 24h, 48h and 72h. In a human cDNAchip study of 65,000 genes evaluated 6, 12, 24, 48. 72 hours after treated with Baicalin in HL-60 cells. Hierarchical cluster against the genes which showed expression changes by more than two fold. One hundred one genes were grouped into 6 clusters according to their profile of expression by a hierarchical clustering algorithm. For genes differentially expressed in response to baicalin treatment, we tested functional classes based on Gene Ontology (GO) terms. This study provides the most comprehensive available survey of gene expression changes in response to baicalin treatment in HL-60 cell line.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.159-164
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• 2019

ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.11-20
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• 2019

수많은 기업체, 기관, 개인 사용자가 대규모 DDos(Distributed Denial of Service)공격에 의한 피해에 노출되고 있다. DDoS 공격은 좀비PC라 불리는 수많은 컴퓨터들과 계층적 지령구조를 좀비PC들을 제어하는 네트워크인 봇넷을 통하여 수행된다. 통상의 악성코드 탐지 소프트웨어나 백신은 멀웨어를 탐지하기 위해서 사전에 심층 분석을 통한 멀웨어 시그니처를 밝혀야 하며, 이를 탐지 소프트웨어나 백신에 업데이트하여야 한다. 이 과정은 방대한 시간과 비용이 소모된다. 본고에서는 인공신경망 모델을 이용하여 주기적인 시그니처 사전 업데이트가 필요 없는 봇넷 탐지기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한다. 제안기법의 봇넷 탐지성능은 CTU-13 데이터셋을 이용하여 평가하였다. 성능평가 결과, 분류 정확도 99.9%로 기존 방법에 비해 우수한 멀웨어 탐지율을 보인다.