• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.15 no.2
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• pp.85-90
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• 2017

Expert systems for health diagnosis are only for medical experts who have deep knowledge in the field but we need a self-checking pre-diagnosis system for preventive public health monitoring. Korea Traditional Medicine is popular in use among Korean public but there exist few available health information systems on the internet. A computerized self-checking diagnosis system is proposed to reduce the social cost by monitoring health status with simple symptom checking procedures especially for Korea Traditional Medicine users. Based on the national reports for disease/symptoms of Korea Traditional Medicine, we build a reliable database and devise an intelligent inference engine using fuzzy c-means clustering. The implemented system gives five most probable diseases a user might have with respect to symptoms given by the user. Inference results are verified by Korea Traditional Medicine doctors as sufficiently accurate and easy to use.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.11a
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• pp.252-257
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• 2001

With the help of newly arrived technology such as PC clustering, molecular dynamics (MD) seems to be promising for large-scale materials simulations. A cost-effective cluster is set up using commodity PCs connected over Ethernet with fast switching devices and free software Linux. Executing MD simulations in the parallel sessions makes it possible to carry out large-scale materials simulations at acceptable computation time and costs. In this study, the MD computer code for fracture simulation is modified to comply with MPI (Message Passing Interface) specification, and runs on the PC cluster in parallel mode flawlessly. It is noted that PC clusters can provide a rather inexpensive high-performance computing environment comparing to supercomputers, if properly arranged.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.22 no.12
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• pp.17-25
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• 2017

In this paper, we have implemented a low-cost mobile robot supporting the person tracking by detection using RGB-D cameras and ROS(Robot Operating System) framework. The mobile robot was developed based on the Kobuki mobile base equipped with 2's Kinect devices and a high performance controller. One kinect device was used to detect and track the single person among people in the constrained working area by combining point cloud data filtering & clustering, HOG classifier and Kalman Filter-based estimation successively, and the other to perform the SLAM-based navigation supported in ROS framework. In performance evaluation, the person tracking by detection was proved to be robustly executed in real-time, and the navigation function showed the accuracy with the mean distance error being lower than 50mm. The mobile robot implemented has a significance in using the open-source based, general-purpose and low-cost approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1207-1210
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• 2005

본 논문에서는 센서 네트워크에서 수명을 연장하기 위해 이동하는 모바일 싱크를 사용할 때 싱크가 이동함에 따라 늘어난 전체 네트워크 트래픽 량을 줄여 더욱더 수명을 연장하기 위해서 클러스터를 도입한다. 고정된 위치에서 싱크가 데이터를 수집할 경우 싱크 한 홉 내에 있는 노드들이 에너지를 빨리 소모하여 네트워크 파티션이 일어나기 쉽기 때문에 모바일 싱크를 사용하여 네트워크 수명을 연장하는 방법이 연구되었다. 이에 우리는 모바일 싱크가 이동하는 패턴이 주어지고 센서들로부터 매 T 마다 데이터를 받는다고 할 때 모바일 싱크와 클러스터를 함께 사용하였을 경우 네트워크 성능을 분석하고 에너지 효율적인 클러스터 형성 방법에 대해서 제안한다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1997 no.11
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• pp.99-102
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• 1997

A neural spike sorting technique has been developed that also has the capability of template learning. A system of software has been written that first obtains the templates by learning, and then performs the sorting of the spikes into single units. The spike sorting can be done in real time. The template learning consists of spike detection based on the discrete Haar transform (DHT), feature extraction by clustering of spike amplitude and duration, classification based on rms error, and fabrication of templates. The developed algorithms can be implemented into real time systems using digital signal processors.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.487-499
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• 1999

공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.

• Genomics & Informatics
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• v.9 no.4
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• pp.189-193
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• 2011

Simple sequence repeats (SSRs) are ubiquitous short tandem duplications found within eukaryotic genomes. Their length variability and abundance throughout the genome has led them to be widely used as molecular markers for crop-breeding programs, facilitating the use of marker-assisted selection as well as estimation of genetic population structure. Here, we report a software application, "SSR-Primer Generator " for SSR discovery, SSR-primer design, and homology-based search of in silico amplicons from a DNA sequence dataset. On submission of multiple FASTA-format DNA sequences, those analyses are batch processed in a Java runtime environment (JRE) platform, in a pipeline, and the resulting data are visualized in HTML tabular format. This application will be a useful tool for reducing the time and costs associated with the development and application of SSR markers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.973-976
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• 2000

인터넷 사용자 수의 증가와 사용자 요구 사항의 변화로 웹 서버는 기존의 단일 서버보다는 여러 대의 서버들을 클러스터링 한 구조가 효율적이다. 여러 대의 컴퓨터를 클러스터링 하기 위해 고려해야 할 사항들 중 하나가 단일 시스템 이미지이다. 이 논문은 단일 시스템 이미지 중 단일 진입점을 구현하는 다양한 방법을 소개한다. 그리고 단일 진입점 구현 방식 중 하나인 내용기반 작업분배의 소프트웨어적인 구현을 위한 구조와 이를 통해 얻을 수 있는 보안상의 장점을 살펴본다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.422-430
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• 2001

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심 정보를 학습하고 사용자가 필요로 하는 웹 상의 정보를 자동 제공하는 지능형 시스템이다. 웹 에이전트가 사용자의 선호도를 학습하기 위해서는 귀납적 기계학습을 수행하는데, 이때 학습의 효율을 높이기 위해서는 사용자가 관심있어하는 문서들을 유사한 문서들로 클러스터링하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 웹 에이전트의 학습 시스템에 입력되는 학습대상 문서들을 보다 정확하고 효율적으로 클러스터링하여 제공하기 위해서 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 통합 적용한 통합방식 문서 클러스터링과 초기 클러스터 생성을 위한 평가함수를 제시한다. Top-down 방식으로는 개념적 클러스터링 알고리즘인 COBWEB을 적용하고, Bottom-up 방식으로는 교차기반(Intersection-based) 클러스터링 방식인 Etzioni의 클러스터링 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.49-50
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• 2019

데이터를 기반으로 한 기계학습은 데이터의 양, 학습 모델, 그리고 데이터의 특징 등 다양한 환경에 민감한 특징을 지니고 있어, 보다 효율적인 기계학습을 위해 데이터의 전처리 과정을 필요로 한다. 데이터의 전처리 과정이란 특징 선택(Feature selection), 노이즈 데이터의 제거, 차원 감소(Demension reduction), 클러스터링(Clustering) 등 보다 효율적인 기계학습을 위한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효율적인 기계학습을 위한 데이터 전처리 기술의 종류 및 간단한 특징에 대해 서술한다.