• 대한한의학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-20
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• 2004

Objectives : Based on the analysis of Yin-Yang[음양] characteristics and symptoms, each person is classified into Yin-Yang. Also the validity of the result is statistically analized. Methods : From Feb. to May. 2003, the data were collected through a questionnaire given to 690 patients. The questionnaire was composed of 34 items which were about personality, habit, sweat, response to coldness, thirst, bowel, urine, physical shape, and menstruation for women only. SD(Semantic Differential Technique) used for each item, each item is measured as a contrast of two opposite symptoms. Reliability analysis was used to select items and categories. Based on means of items in each category the Yin-Yang index was developed. The validity of Yin-Yang index was investigated using classification and clustering analysis. In statistical analysis, SPSS V10.0.7 PC was used. Results : The obtained results are summarized as follows: 1) We constructed Yin-Yang index based on the middle point of the sum of categorical means. Then we classified each person into Yin or Yang. 2) To investigate the validity of the distribution of personal Yin-Yang degree, the crosstabulation of results from clustering and classification was used. The hit ratio for classification was much higher than Maximum Chance Criterion($C_{max}$), and concurrence in crosstabulation was successful. Therefore we can infer that the distribution of Yin-Yang was valid. Conclusions : Based on Yin-Yang characteristics and symptoms, we was analyzed personal degree of Yin-Yang, and confirmed the validity of its distribution. Therefore this index can be used further for Bian-Zheng [변증] and classification of the constitution.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.83-93
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• 2012

본 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 기반 이미지 분할의 성능과 계산 효율을 개선하기 위해 퍼지 클러스터링의 목적 함수를 수정하는 이미지 분할 프레임워크를 제안한다. 제안하는 이미지 분할 프레임워크는 주변 픽셀들에 가중치를 부여함으로써 현재 센터 픽셀 연산을 위해 주변 픽셀들의 중요성을 고려하는 지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링 기법을 포함한다. 이러한 가중치들은 각 멤버쉽들의 중요성을 표시하기 위해 현재 픽셀과 대응되는 각 주변 픽셀들 사이의 거리차에 의해 결정되어 지며, 이러한 프로세서는 향상된 클러스터링 성능을 보장한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수, Fukuyzma-Sugeno 함수와 같은 네 가지 클러스터 유효성 함수를 이용하여 분석하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 기존의 다른 퍼지 클러스터링 기법들보다 클러스터 유효성 함수들뿐만 아니라 분할과 조밀도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권1호
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• pp.1-6
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• 2013

본 연구는 국내 분포하는 마가목의 집단간 및 집단내 개체간 열매와 종자 형태에 대한 변이를 조사하였다. 6개 천연집단의 42개 개체목에서 열매를 채취하여 열매특성 6가지와 종자특성 4가지를 분석하였다. 모든 특성들에서 집단간 및 집단내 개체간에 유의적인 차이가 인정되었다. 특히, 결실지당 열매수와 열매당 종자수 특성은 전체 분산 가운데 집단이 차지하는 비율이 큰 것으로 나타났다. 변이계수 값은 결실지당 열매수와 종자무게 특성이 다른 특성들(11.9~32.1%)에 비해 높은 42.0~75.3%의 값을 나타냈다. 상관분석결과 결실지당 열매수 특성은 위도와는 정의 상관관계를 보였으며, 경도와는 부의 상관관계를 각각 나타냈다. 군집분석결과 지리적으로 가까운 집단들이 유전적으로 가깝게 묶이는 경향을 나타냈다. 주성분분석결과 집단간의 유연관계에 의미를 갖는 3개 주성분을 도출하였는데 전체 분산에 대한 설명력은 87%였다. 제1주성분은 종자길이와 종자무게, 제2주성분은 열매폭과 종자지수, 제3주성분은 열매길이와 결실지당 열매수 특성이 높은 기여도를 나타냈다.

• Composites Research
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• 제30권1호
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• pp.65-70
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• 2017

일방향 탄소섬유 복합재료는 복잡한 성형 공정과 낮은 드레이핑능을 보여 비교적 단순한 형태의 구조물 제작에 제한적으로 사용되어 왔으나, 최근 이를 해결하고자 성형성과 생산효율이 우수한 장섬유 복합재료(Long Fiber Prepreg Sheet; LFPS)가 제안되었다. 본 연구에서는 단순한 성형 공정과 높은 성형 정밀도를 갖는 LFPS를 활용하여 전자 기기용 커버 플레이트 설계를 수행하였다. 설계에 앞서 리브 구조가 적용되는 대상 구조물을 8-inch 태블릿 PC 제품의 뒷 커버로 선정하였다. 해당 구조물에 평판에 적용되는 대표적인 하중 조건을 선정하여 유한요소해석에 적용하였고, 이를 활용하여 리브 구조물의 패턴과 리브 형상 변화에 따른 구조물의 구조 강성을 확인하였다. 해석 결과 제한된 부피 내에서 최적의 리브 패턴과 형상을 확보하였으며, 리브 폭이 균일하지 않은 경우가 균일한 경우에 비해 6~10% 처짐량이 감소함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.681-686
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• 2016

소프트웨어 결함 예측은 프로젝트의 효율적인 관리와 성공에 있어 중요한 요소이다. 이 결함은 심각도에 따라 프로젝트에 영향을 미치는 정도가 다르다. 그러나 기존 연구는 결함 유무만 관심을 두고 심각도를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 관리 효율과 품질 향상을 위해 FCM을 적용한 결함 심각도 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FCM으로 NASA PC4의 결함심각도를 재분류한다. 그리고 RF(Random Forest)로 심각도에 영향을 주는 입력 column을 선별하여 데이터 핵심 결함 요인을 추출한다. 또한 10-fold 교차검증으로 파라미터를 변경해 모델 성능을 평가한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 결함심각도가 58,40,80에서 30,20,128로 재분류되었다. 둘째, 심각도에 영향을 주는 중요한 입력 column은 정확도와 노드 불순도 측면에서 BRANCH_COUNT였다. 셋째, 성능평가는 트리수가 작고 고려할 변수가 많을수록 좋은 성능을 보였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1773-1780
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• 2008

대심도 역사에서의 화재 발생시 승객의 주 대피이동로인 계단이 매우 길기 때문에 피난의 어려움이 예상된다. 이에 본 연구에서는 서울 지하철 호선별 대심도 역사 중에서 하나인 숭실대역(7호선, 47m)을 선정하여, 화재시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 열기류 및 연기의 거동을 분석하였고, 적절한 피난대책을 고찰하였다. 최근에 지하역사에서의 화재유동 시뮬레이션이 몇 몇 기관에서 수행되고 있으나, 지하의 전역사에서 화재 유동 해석은 드물게 수행되어 왔다. 특히 지하 40m가 넘는 대심도 역사에서의 유동해석은 일반 PC로는 불가능하기 때문에 이에 대한 연구가 전무하였으나, 본 연구에서는 리눅스 클러스터(Linux cluster) 장비를 이용한 병렬처리기법을 적용하여 대심도 역사에서의 화재해석을 수행하였다. 화재유동해석은 화재전용 FDS code를 이용하였으며, 난류모델은 LES 기법을 적용하였다. 화원의 규모는 10MW이고, 성장모델은 Ultrafast model를 적용하였다. 적정한 격자크기는 화원의 특성직경을 통하여 산출하였다. 본 연구에 사용된 총 격자규모는 약 10,000,000개이다. 이는 일반 PC에서는 다루기가 불가능한 격자수이므로, 병렬처리기법을 적용하여 6 cpu 리눅스 클러스터 장비로 수치해석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권1호
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• pp.107-114
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• 2002

오늘날 컴퓨터 시스템의 성능향상과 초고속망의 확대 보급으로 인터넷에서의 멀티미디어 서비스가 대중화되고 있다. 이러한 멀티미디어 서비스의 한 분야인 인터넷 방송은 오디오/비디오(Audio/video)를 포함하는 기존 지상과 방송 서비스는 물론 양방향 대화형 통신을 가능케 하고 시간 및 공간의 제약 없이 언제나 서비스를 이용할 수 있어서 사용자 및 활용 분야도 크게 확대되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 서비스를 위하여 개인이 쉽게 이용할 수 있는 인터넷 생방송 시스템을 개발하였다. 전문적인 장비나 제한된 사용자에 의해 생방송이 이루어지는 것이 아니라, 화상카메라, 사운드 카드 등 기본적인 멀티미디어 기기만 갖추고 있으면 누구나 본 생방송 시스템을 통하여 생방송 개설 및 참여가 가능하다. 방송 참여자의 증가에 따라 방송 채널 및 그룹이 확장 가능하며, 클러스터의 부분적인 고장 발생 시에도 중단 없이 서비스가 가능한 고 가용성을 보장해 준다. 또한, 사용자의 네트웍 환경을 고려한 방송 데이터 전송을 위하여 방송 모드 전환을 제공해 준다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권1호
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• pp.71-81
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• 2001

최근 병렬처리 시스템에 대한 연구는 마이크로 프로세서 제작 기술과 네트워크 기술이 발달함에 따라 고성능의 PC와 워크스테이션 여러대를 고속의 네트워크로 연결하여 구축하는 클러스터링 환경에 관심이 고조되고 있다. 그런데 이러한 클러스터링 시스템의 성능은 수행되는 애플리케이션 프로그램의 병렬성이나 xdhtls 빈도 등의 특성에 따라 달라진다. 그러므로 클러스터링 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 애플리케이션의 이러한 특성을 고려하여 최상의 효과를 얻기 위한 조정작업이 필요하며 그 방법중의 하나가 시스템 상에서 발생하는 통신들에 대하 스케줄링을 수행하는 것이다. 본 논문에서는 Myrinet 스위치를 사용하여 선형으로 구성한 클러스터링 시스테과 2차원 메쉬 형태로 구성한 클러스터링 시스템의 두 가지 모델을 가정하고 이들 모델 상에서 특성 시간에 주어지는 통신요청들에 대하여 순위차원 라우팅을 사용하여 메시지들을 최단시간에 전송할 수 있는 최적 통신스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시스템 상에서 같은 방향으로 동시에 링크를 공유한는 통신들의 개수의 최대값을 $L_{MAX}$로 시스템에서 하나의 메시지가 전달되는데 걸리는 시간을 T로 정의하면 알고리즘에 의해 선형 네트워크에서의 통신 요청 집합에 대한 메시지 전송 완료 시간은 최대 $L_{MAX}{\cdot}T$, 메쉬 네트워크에서의 통신요청 집합에 대한 메시지 전송 완료시간은 최대 $frac{3}{2}{\cdot}T$임을 증명하였다.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제2A권4호
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• pp.131-135
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• 2002

This paper describes a new ultra-fast contingency screening algorithm for on-line TSA without time simulation. All machines are represented in a classical model and the stability index is defined as the ratio between acceleration power during a fault and deceleration power after clearing the fault. Critical clustering of machines is done based on the stability index, and the power-angle curve of the critical machines is drawn assuming that the angles of the critical machines increase uniformly, while those of the non-critical ones remain constant. Finally, the critical clearing time (CCT) is computed using the power-angle curve. The proposed algorithm is tested on the KEPCO system comprised of 900-bus and 230-machines. The CCT values computed with the screening algorithm are in good agreement with those computed using the detailed model and the SIME method. The computation time for screening about 270 contingencies is 17 seconds with 1.2 GHz PC.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권1호
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• pp.73-82
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• 2017

Recently in-memory data stream processing has been actively applied to various subjects such as query processing, OLAP, data mining, i.e., frequent item sets, association rules, clustering. However, finding regular periodic patterns of events in an infinite data stream gets less attention. Most researches about finding periods use autocorrelation functions to find certain changes in periodic patterns, not period itself. And they usually find periodic patterns in time-series databases, not in data streams. Literally a period means the length or era of time that some phenomenon recur in a certain time interval. However in real applications a data set indeed evolves with tiny differences as time elapses. This kind of a period is called as a pseudo-period. This paper proposes a new scheme called FPMH (Finding Periods using Multiple Hash functions) algorithm to find such a set of pseudo-periods over a data stream based on multiple hash functions. According to the type of pseudo period, this paper categorizes FPMH into three, FPMH-E, FPMH-PC, FPMH-PP. To maximize the performance of the algorithm in the data stream environment and to keep most recent periodic patterns in memory, we applied decay mechanism to FPMH algorithms. FPMH algorithm minimizes the usage of memory as well as processing time with acceptable accuracy.