• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.65-75
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• 2005

이동체 데이터베이스는 연속적으로 이동하는 이동체의 위치와 궤적을 검색하기 위한 데이터베이스 질의를 효과적으로 처리해야 한다. 질의 처리의 성능 향상을 위하여, 연속적으로 이동하는 이동체를 위한 효과적인 색인 기법이 필요하다. 3D R-tree와 TB-tree는 현재 위치에 대한 영역 질의를 처리할 수 없다. 현재와 과거 위치에 대한 영역 질의를 처리하기 위하여, 기존의 3D R-tree를 태그 now를 가지도록 수정하였다. 대부분의 시공간 색인 구조들은 이동체의 과거 위치에 대한 영역 질의를 효과적으로 처리할 수 없다. 이와 같은 쟁점을 설명하기 위하여 기존의 3D R-tree를 기반으로 하는 TA3DR-tree이라 불리는 색인 방법을 제안한다. TA3DR-tree는 기존의 3D R-tree와 TB-tree와의 성능 평가의 우수한 성능 결과를 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.223-230
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• 2003

Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R＊-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R＊-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R＊-tree combines SOM and R＊-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R＊-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R＊-tree with that of an SOM and an R＊-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R＊-tree outperforms both the SOM and R＊-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R＊-tree and retrieval time cost.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1138-1143
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• 2006

Sensor deployment is an important issue in the mobile wireless sensor network. In this paper, we propose a deployment algorithm for mobile sensor network to spread out mobile sensor nodes widely as well as regularly. Since the proposed algorithm uses tree topology in deploying the sensor nodes, calculating power as well as spreading speed can be reduced compare to other deployment algorithms. The performance of the proposed algorithm is simulated using NS-2 simulator and demonstrated.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.279-290
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• 2005

The purpose of this study is to attempt a Analysis of a pointed-end Equipment Arm Safety-Accident for Fault Tree Analysis. Three major techniques were used first problem is Z-Model by which accident Analysis & prevention of a pointed-end Industry can be made, Fault Tree Analysis(FTA) bywhich quantification of a pointed-end Equipment accident Analysis can be made it 5 years in past and the third, manual-written by which minimal cut set to accident can be Identified. A example has been made of issue point a pointed-end Equipment that the Arm in loader happen to Injuries. According to the Analysis lack of safety knowledge, unsafety-behavior seem to be the primal cause of accident. Comparision of the accident cause to actual report demonstratesthat the FTA a efficient tool for Industrial Accident prevention.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권5호
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• pp.316-327
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• 2007

RFID는 RF신호를 이용하여 물체를 식별하는 가장 유망한 미래의 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우, 리더의 질의에 대하여 모든 태그들이 동시에 응답을 하기 때문에 충돌이 발생되어 태그를 식별할 수 없게 된다. RFID에서 다중 태그 식별문제는 아주 중요한 핵심 기술로 이것을 해결하기 위해 슬롯기반 알로하 알고리즘, 트리 기반 알고리즘 등과 같은 충돌 방지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 충돌 트리를 이용한 충돌트리 기반 충돌 방지알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 효과적인 충돌 방지 메커니즘을 제공하며 메모리래스 알고리즘이다. 제안하는 충돌트리는 다중 태그 식별문제를 해결하기 위한 메커니즘으로 리더와 태그사이 질의와 응답과정에서 만들어진다. 리더가 k 비트로 구성된 프리픽스를 질의하면, 태그는 자신의 식별자와 프리픽스를 비교 하여 일치할 경우 식별자의 K+1 비트에서 마지막 비트까지 리더에게 전송한다. 시뮬레이션 결과에 따라 제안하는 충돌 트리 기반 충돌 방지 알고리즘이 기존의 트리 워킹 알고리즘이나 쿼리 트리 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권1호
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• pp.99-108
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• 2010

RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 식별하는 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별 영역 내에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 다중 태그 식별 문제는 RFID 기술 중에서도 핵심이며, 이 문제는 충돌방지(anti-collision) 알고리즘을 통하여 해결할 수 있다. 하지만 RFID 시스템의 또 다른 문제는 정보보호이다. 태그는 리더의 쿼리에 매우 쉽게 응답하기 때문에 태그의 정보 노출에 따른 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이러한 점에서 RFID 기술은 외부로부터 스니핑(sniffing)에 매우 취약하다. 본 논문에서는 기존에 제안된 트리 기반 메모리래스 알고리즘인 트리-워킹 알고리즘, 쿼리 트리알고리즘, 향상된 쿼리 트리 알고리즘 등의 보안 견고성에 대하여 살펴본다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권4호
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• pp.163-176
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• 2015

Self-organization of distributed wireless sensor nodes is a critical issue in wireless sensor networks (WSNs), since each sensor node has limited energy, bandwidth, and scalability. These issues prevent sensor nodes from actively collaborating with the other types of sensor nodes deployed in a typical heterogeneous and somewhat hostile environment. The automated self-organization of a WSN becomes more challenging as the number of sensor nodes increases in the network. In this paper, we propose a dynamic self-organized architecture that combines tree topology with a drawn-grid algorithm to automate the self-organization process for WSNs. In order to make our proposed architecture scalable, we assume that all participating active sensor nodes are unaware of their primary locations. In particular, this paper presents two algorithms called active-tree and drawn-grid. The proposed active-tree algorithm uses a tree topology to assign node IDs and define different roles to each participating sensor node. On the other hand, the drawn-grid algorithm divides the sensor nodes into cells with respect to the radio coverage area and the specific roles assigned by the active-tree algorithm. Thus, both proposed algorithms collaborate with each other to automate the self-organizing process for WSNs. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed dynamic architecture performs much better than a static architecture in terms of the self-organization of wireless sensor nodes and energy consumption.

• Wind and Structures
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• 제26권1호
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• pp.45-56
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• 2018

Wind damage of urban trees arises to be a serious issue especially in the typhoon-prone areas. As a family of tree species widely-planted in Southeast China, the structural behaviors of Plane tree is investigated. In order to accommodate the complexities of tree morphology, a fractal theory based finite element modeling method is proposed. On-site measurement of Plane trees is performed for physical definition of structural parameters. It is revealed that modal frequencies of Plane trees distribute in a manner of grouped dense-frequencies; bending is the main mode of structural failure. In conjunction with the probability density evolution method, the fragility assessment of urban trees subjected to wind excitations is then proceeded. Numerical results indicate that small-size segments such as secondary branches feature a relatively higher failure risk in a low wind level, and a relatively lower failure risk in a high wind level owing to windward shrinks. Besides, the trunk of Plane tree is the segment most likely to be damaged than other segments in case of high winds. The failure position tends to occur at the connection between trunk and primary branches, where the logical protections and reinforcement measures can be implemented for mitigating the wind damage.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.