• 전력전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.265-274
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• 2022

This paper proposes a machine learning-based screening algorithm to build the retired battery pack of the energy storage system. The proposed algorithm creates the dataset of various performance parameters of the retired battery, and this dataset is preprocessed through a principal component analysis to reduce the overfitting problem. The retried batteries with a large deviation are excluded in the dataset through a density-based spatial clustering of applications with noise, and the K-means clustering method is formulated to select the group of the retired batteries to satisfy the deviation requirement conditions. The performance of the proposed algorithm is verified based on NASA and Oxford datasets.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권1호
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• pp.53-62
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• 2013

This study focuses on spatial/temporal relationship deaths caused by Human Immunodeficiency Virus (HIV) and Alcohol Use Disorder (AUD). Several studies have found links between these two diseases. By looking for clusters in mortality of Alcohol and HIV related deaths this study contributes to the field through the identification of exact spatial/temporal time of high and low occurrence risks based on the observed over the expected number of deaths. This study does not provide political or social interpretations of the data. It merely wants to show where clusters are found.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.60-74
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• 2007

해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.177-190
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• 2009

노후수도관 개량사업은 예산상, 시공상 등의 여러 제약조건에 의해서 장기적인 계획 하에 시행되게 된다. 본 연구에서는 연구대상지역에서 1992년부터 1997년 사이에 기록된 누수 위치좌표 약 8,000개를 이용하여 누수 위치들 간의 공간적 상관관계에 대한 계층적 군집분석을 수행한다. 계층적 군집분석방법 중 최단 연결법, 최장 연결법 및 평균 연결법을 적용하여 연구대상지역을 누수위치의 공간적 상관관계에 따라 분할하였으며, 각 군집 방법 별로 분할된 구역들을 비교하여 연구대상지역에 가장 적절한 군집 분석방법을 제시한다. 제시된 최적의 군집분석 방법을 이용하여 연구대상지역을 누수 위치들을 군집으로 분할한 후 군집으로 분할된 각 구역의 단위면적당 누수건수를 산정하고 이에 따라서 분할된 구역들에 대한 상수관망 유지관리 우선순위를 결정한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.367-380
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• 2002

최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26～187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.34-39
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• 2019

Millimeter-wave (mmWave) and Non-orthogonal multiple access (NOMA) are expected to be the major techniques that lead to the next generation wireless communication. NOMA provides a high spectrum efficiency by sharing of spatial resources among users in the same frequency band. Meanwhile, millimeter-wave gives a huge underutilized bandwidth at extremely high frequency band (EHF) which covers 30GHz to 300GHz. These techniques have been proven in several recent literatures to achieve high data rates. The combination of NOMA and millimeter-wave techniques further improves average sum capacities, as well as reduces the interference compared to conventional wireless communication systems. In this paper, we focus on hybrid NOMA system working in millimeter-wave frequency. We propose a clustering algorithm used for a hybrid NOMA scheme to optimize the usage of wireless resources. The proposed clustering algorithm adds several conditions in grouping users and defining clusters to increase the probability of the successful superposition decoding process. The performance of the proposed clustering algorithm is investigated in hybrid NOMA system and compared with the conventional orthogonal multiple access (OMA) scheme.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1156-1170
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• 2019

In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.442-458
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• 2008

본 연구는 프로젝트 기반 조직이 활성화되어 있는 드라마 산업을 대상으로 하여 프로젝트 기반 조직 구성과, 조직형성에서의 사회적 배태성과 공간적 특성을 분석하려는데 목적을 두었다. 프로젝트 기반 조직이란 프로젝트 과업 수행을 위한 한시적인 시스템을 포함하는 다양한 조직형태를 말한다. 최근 창조경제가 등장하면서 유연성과 혁신성을 바탕으로 하는 프로젝트 기반 조직에 대한 관심이 높아지고 있다. 프로젝트 조직을 구성, 운영하는데 핵심적 역할을 하는 제작자, 연출가, 작가들과의 인터뷰 결과 프로젝트 조직의 작동원리는 신뢰를 바탕으로 하는 개인적 네트워크와 이전의 프로젝트 참여여부로 나타났으며, 프로젝트 조직에서 사회적 배태성이 상당히 중요함을 알 수 있었다. 또한 드라마 제작을 위한 프로젝트 조직 활동도 특정 공간에 군집해서 이루어지는 것으로 나타났다. 드라마 제작은 주로 독립제작사가 집적해있는 신사동과 청담동을 중심으로 한 강남 일대와 방송사가 입지해 있는 여의도에서 군집하는 것으로 나타났다. 이는 프로젝트 기반조직 운영에 있어서 문화 사회적 자본이 배태되어있는 지리적 클러스터 형성이 매우 필수적임 시사해준다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.67-81
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• 2005

최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.384-396
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• 2003

웹 GIS에서 인터넷 서비스 이용자의 집중 현상으로 발생하는 서버의 과부하 현상을 막기 위한 대표적인 방법으로 클라이언트와 서버가 모두 질의에 참여하는 하이브리드(Hybrid) 질의 처리 방식이 있다. 그러나 하이브리드 질의 처리 방식은 서버 확장에 제약이 존재하기 때문에 근본적인 해결책이 되지 못한다. 따라서 웹 GIS 서버의 안정적인 서비스 제공을 위해서는 웹 클러스터링 기술의 도입이 필요하다. 본 논문에서는 웹 GIS클러스터링 시스템을 위한 질의 영역의 인접성을 이용한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공간 데이터를 관리하는 타일을 기반으로 인접한 타일 그룹을 생성하여 각 서버에 할당하며, 질의 영역 및 공간 연산을 고려하여 서버에서 질의가 처리되는 동안 버퍼 재사용율이 최대가 되도록 클라이언트의 질의 요청을 서버에 전달한다. 제안하는 기법은 서버의 버퍼를 공간 인덱스 탐색에 최적화함으로써 서버의 버퍼 재사용율을 높이고, 클러스터링 시스템에서 디스크의 접근 횟수를 낮추어 전체적인 서버 시스템의 처리 능력을 향상시킨다.