• 한국통신학회논문지
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• 제35권3A호
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• pp.287-295
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• 2010

무선 센서 네트워크에서, 위치정보 없이 이동 싱크를 지원하는 연구들은 노드로 클러스터를 이루고 이들의 연결을 통해서 싱크로 데이터를 전달하는 가상의 인프라구조를 형성한다. 소스 노드가 위치한 클러스터와 싱크가 위치한 클러스터 간에는 이 구조를 통해서 연결되지만, 모든 클러스터 헤드와의 연결을 만들기 위해 플러딩을 하기 때문에 높은 라우팅 비용을 야기한다. 비록 다계층의 클러스터를 통해서 클러스터의 수를 줄일 수는 있지만, 싱크와 소스가 가깝더라도 다른 최상위 클러스터에 속한다면, 데이터는 우회될 수밖에 없다. 그래서 우리는 데이터 우회를 해결하고 클러스터의 수를 줄일 수 있는 멀티 홉 클러스터 기반의 프로토콜을 제안한다. 싱크의 위치 정보서비스와 싱크로의 데이터의 전달을 위해 랑데부 클러스터 헤드를 선정하지만, 소스와 싱크가 속한 클러스터 간의홉 수를 이용해서 효과적으로 데이터의 우회를 줄인다. 시뮬레이션은 기존 방안보다 효과적으로 데이터가 전달되는 것을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.1-14
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• 2021

It is highly challenging to measure the efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) because factors affecting operational characteristics of EVCSs are time-varying in practice. For the efficiency measurement, environmental factors around the EVCSs can be considered because such factors affect charging behaviors of electric vehicle drivers, resulting in variations of accessibility and attractiveness for the EVCSs. Considering dynamics of the factors, this paper examines the technical efficiency of 622 electric vehicle charging stations in Seoul using data envelopment analysis (DEA). The DEA is formulated as a multi-period output-oriented constant return to scale model. Five inputs including floating population, number of nearby EVCSs, average distance of nearby EVCSs, traffic volume and traffic congestion are considered and the charging frequency of EVCSs is used as the output. The result of efficiency measurement shows that not many EVCSs has most of charging demand at certain periods of time, while the others are facing with anemic charging demand. Tobit regression analyses show that the traffic congestion negatively affects the efficiency of EVCSs, while the traffic volume and the number of nearby EVCSs are positive factors improving the efficiency around EVCSs. We draw some notable characteristics of efficient EVCSs by comparing means of the inputs related to the groups classified by K-means clustering algorithm. This analysis presents that efficient EVCSs can be generally characterized with the high number of nearby EVCSs and low level of the traffic congestion.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.16-26
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• 2007

기존의 문헌검색시스템은 검색 결과를 시각화하기 어렵기 때문에 문헌 제목과 검색어가 존재하는 부분에 대한 요약문을 보여주는 형태가 대부분이다. 이러한 방식은 문헌 검색 결과가 많은 경우 한 번에 문헌들을 살펴보는데 어려움이 있고, 문헌들간의 연관성을 알아보기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 웹 환경에 적합하도록 실시간으로 문헌 검색 결과를 시각화하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 군집의 중심을 다차원 척도에 의해 저 차원 평면에 투사하는 단계와 오비탈 모형에 기반하여 개별 문헌들을 군집 중심을 기준으로 저 차원 평면에 표현하는 2단계 시각화 알고리즘을 제안하여, 문헌 군집의 관계를 쉽게 알아보고 개별 문헌들 사이의 유사성을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 벤치마크 데이터와 실 데이터에 적용하여 실험하였으며, 실시간으로 검색 결과를 시각화 할 수 있다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제49권3호
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• pp.405-422
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• 2014

부동산 가격을 추정하기 위한 헤도닉 모형(hedonic model)의 적용에서 가장 중요한 사안은 모형의 정확한 구성과 하부시장의 구획이라 할 수 있다. 모형의 구성에 대해서는 비교적 활발한 개선 노력이 있었으나 하부시장 구획은 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였다. 그러나 부동산 가격형성 과정의 공간적 범위 파악이 선행되지 않으면 헤도닉 모형의 적용 결과는 그 정확성이 저하될 수밖에 없다. 본 연구는 헤도닉 모형의 성능 개선에 초점을 두고, 서울시 25개 자치구 중 상대적으로 이질적인 부동산 집단으로 구성된 강남구와 비교적 균일한 부동산 집단으로 이루어진 중랑구를 사례지역으로 하여 하부시장 구획을 시도하였다. 먼저 하부시장 구획을 위한 투입변수로 혼합 GWR(Mixed GWR) 모형에서 산출된 가변 회귀계수(variable coefficients)를 사용하였다. 헤도닉 모형의 회귀계수는 부동산을 구성하는 속성항목(attributes)의 잠재가격(shadow price)으로 해석할 수 있기 때문이다. 다음으로 공간적으로 연접된 하부시장을 구획하기 위해 최소신장트리(minimum spanning tree)에 기반한 SKATER 앨고리듬을 사례지역에 적용하였다. 마지막으로 다수준 모형(multi-level model)을 적용하여 구획된 하부시장 결과의 적정성을 검토하였다. 검토 결과, 중랑구는 하부시장이 존재하지 않음을, 강남구는 간선도로를 중심으로 한 5개의 하부시장으로 구분하는 것이 합리적임을 확인하였다. 간선도로와 같은 도시의 인프라는 하부시장 구획에 있어 지금까지 큰 주목을 받지 못한 변수였으나 본 연구를 통해 그 중요성이 실증적으로 확인되었다.

• 한국작물학회지
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• 제47권5호
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• pp.379-383
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• 2002

Allelic diversity of 44 microsatellite marker loci originated from the coding regions of specific genes or the non-coding regions of barley genome was analyzed for 19 barley genotypes. Multi-allelic variation was observed at the most of marker loci except for HVM13, HVM15, HVM22, and HVM64. The number of different alleles ranged from 2 to 12 with a mean of 4.0 alleles per micro-satellite. Twenty-one alleles derived from 10 marker loci are specific for certain genotypes. The level of polymorphism (Polymorphic Information Content, PIC) based on the band pattern frequencies among genotypes was relatively high at the several loci such as HVM3, HVM5, HVM14, HVM36, HVM62 and HVM67. In the cluster analysis using genetic similarity matrix calculated from microsatellite-derived DNA profiles, two major groups were classified and the spike-row type was a major factor for clustering. Correlation between genetic similarity matrices based on microsatellite markers and pedigree data was highly significant ($r=0.57^{**}$), but these two parameters were moderately associated each other. On the other hand, RAPD-based genetic similarity matrix was more highly associated with microsatellite-based genetic similarity ($r=0.63^{**}$) than coefficient of parentage.

• 대기
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• 제29권4호
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• pp.463-480
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• 2019

This study classified heavy rain types from K-means clustering for the hourly relationship between rainfall intensity and cloud top height over the Korean peninsula, and then examined their statistical characteristics for the period of June~August 2013~2018. Total rainfall amount of warm-type events was 2.65 times larger than that of the cold-type, whereas the lightning frequency divided by total rainfall for the warm-type was only 46% of the cold-type. Typical cold-type cases exhibited high cloud top height around 16 km, large reflectivity in the upper layer, and frequent lightning flashes under convectively unstable condition. Phenomenally, the cold-type cases corresponded to cloud cluster or multi-cell thunderstorms. However, two warm-type cases related to Changma and typhoon were characterized by heavy rainfall due to long duration, relatively low cloud top height and upper-level reflectivity, and the absence of lightning under the convectively neutral and extremely humid conditions. This study further confirmed that the forecast skill of rainfall could be improved by applying correction factor with the overestimation for cold-type and underestimation for warm-type cases in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) operational model (e.g., BIAS score was improved by 5%).

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1660-1668
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• 2004

본 논문에서는 간단한 구조, 적은 계산량과 안정된 빠른 수렴속도를 가진 RBF (Radial Basis Function) 신경회로망을 이용한 이중 임계값 방식의 음성구간 검출기 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 확인하였다. 음성압축기에 사용되는 CELP (Code-Excited Linear Prediction) 파라미터들을 신경회로망 입력으로 하여 잡음에 강하게 반응하게 하였고, 음성구간 검출기의 성능향상을 위해 음성구간과 침묵구간에서 다른 임계값을 사용하는 이중 임계값 방식을 적용하였다. 실험 결과 이중 임계값을 이용한 RBF 신경망 음성구간 검출기는 G.729 Annex B 음성구간 검출기 보다 우수한 성능을 보였고, 기존의 MLP (Multi Layer Perceptron) 신경회로망을 이용한 음성구간 검출기와 비교하여 음성구간에서는 비슷한 성능을 보였으나 침묵구간에서 25% 정도의 성능향상을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.99-110
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• 2000

본 연구에서는 마코프 연쇄에 근거하여 지점간 공간상관을 적절히 고려할 수 있는 일강우의 다지점 모의 발생 방법을 제안하였다. 유역 내 여러 지점 대표지점을 선정하여 강우의 발생의 간단한 1차 마코프 연쇄에 의해 모의되도록 하였고 강우강도는 과거자료에서 무작위하게 추출하는 방법을 적용하였다. 지점간 공간상관은 모든 지점에 대해 강우강도가 대표지점과 같은 시점의 것이 일관되게 선택되도록 함으로서 그대로 유지시킬수 있었다. 모의된 일강우자료는 평균, 분산이나 평균 무강우일수, 강우일수 등의 강우 특성은 잘 재현함을 알 수 있었으나, 원자료의 군집특성(시간축에서의)은 상대적으로 약화되어 1일 지체 상관계수가 원자료의 경우보다 작게 나타나고 있으며 아울러 평균 강우지속일수 및 무강우지속일수, 강우-강우 확률 및 무강우-무강우 확률이 원자료의 그것보다 약간 작게 나타남을 파악할 수 있었다. 그러나 이러한 단점은 유역을 대표할 수 있는 지점을 적절히 선택함으로서 또한 대표지점에 대한 강우발생의 상태를 무강우-강우에서 좀더 세분화함으로서 어느 정도 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.857-866
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• 2006

질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.179-187
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• 1999

목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.