• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.315-325
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• 2019

본 연구의 목적은 누구나 쉽게 지하철 OD 이동패턴 정보를 분석할 수 있는 데이터마트를 설계하고 구축하는 것이다. 서울 열린데이터광장에서 받은 2017년도 데이터를 원천 데이터로 이용하였다. 다차원모델을 설계하였고, 가우시안 혼합 군집분석과 Tableau를 이용한 다차원 분석을 실시하였다. 흥미로운 사실은 교외지역과 서울 간 이동은 전체 이동량의 23%에 해당하며, 수원역의 이용객은 서울보다 교외로의 이동이 매우 크며, 반면 판교역은 이동량의 대부분이 서울로의 이동이다. 가우시안 혼합 군집결과 8개의 OD구간 군집을 발견하였고, 구간 거리와 승객 수에 의해 각 군집의 특징을 네이밍하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.113-119
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• 2008

기존의 1-1-1 협력 프로토콜은 멀티 홉이 가지고 있는 경로손실감소 이득과 함께 MIMO와 동일한 공간 다이버시티를 제공한다. 이를 통해 싱글 홈, 멀티 홉보다 뛰어난 정보의 신뢰도 및 에너지 소비 감소를 얻을 수 있다. 하지만 기존의 1-1-1 협력 프로토콜은 단일의 협력 중계기를 사용하므로 경로손실감소 이득과 다이버시티 이득 계수가 2로 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 두개의 협력 중계기 R1, R2를 사용한 1-2-1 협력 프로토콜을 제안한다. 1-2-1 협력 프로토콜은 경로손실감소 이득을 높이고 계수가 3인 다이버시티 이득을 얻는다. 또한, 협력 중계가 R2에서도 계수가 2인 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 협력 중계기는 DF (Decode and Forward)와 DR (Decode and Reencode) 방식을 사용하여 1-2-1 DF 또는 DR 협력 프로토콜을 형성하고, 클러스터링 기반의 무선 센서 네트워크 (WSNs)에 적용한다. 제안한 프로토콜의 성능평가를 위해 레일리 페이딩과 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널이 합해진 채널에서 모의실험을 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.139-144
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• 2011

본 연구는 지상라이다 자료에서 얻어진 색상정보(R, G, B)와 반사강도정보(I)를 동시에 이용하여 이를 통계학적 분류기법으로 서로의 연관성을 분석하여 라이다 자료에 대한 분류방법을 제시하였다. 이를 위하여 우선 변수 R,G,B 및 I를 사용하여 분산 을 극대화하는 요인을 추출하여 주요인과 각 변수들 간의 요인행렬을 산출하였다. 그러나 요인행렬은 기초자료를 축소시켜 보여주기는 하지만, 이로부터 어떤 변수들이 어떤 요인에 의해 높게 관계되는지 명확하게 알기 어렵기 때문에 직각회전방식 중에서 Varimax방법을 이용하여 회전된 요인행렬을 구하여 요인점수를 산출하였다. 그리고 비 계층적 군집화 방법인 K-평균법을 이용하여 요인분석으로 산출된 요인점수에 대하여 군집분석을 실시한 후, 지상라이다 자료의 분류 정확도를 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.29-37
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• 2008

무선채널과 같은 저 대역폭에 비디오 스트림을 전송하기 위해서 H.264와 같은 고압축 코덱이 등장하였다. 저 대역폭으로 고압축 비디오 스트림을 전송할 경우, 패킷 손실로 인하여 화질 열화를 초래한다. 본 논문에서는 H.264 부호화 영상이 전송될 때 손실된 움직임 벡터는 주변에 인접한 움직임 벡터와 높은 상관성을 갖는다는 사실에 착안하여 시-공간적 에러 은닉(temporal-spatial error concealment) 방법을 제안한다. 이때 손실된 블록의 후보 움직임 벡터들은 손실된 블록에 인접한 움직임 벡터들을 평균 연결 알고리즘의 단점을 보완하여 후보 벡터 군을 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 H.264 복호기에서 사용하는 기존 에러 은닉 방법에 비하여 후보 벡터 개수가 평균적으로 1/3정도 감소로 인하여 후보벡터에 대한 왜곡 측정 계산량이 크게 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.724-732
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• 2001

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권2호
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• pp.394-410
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• 2015

본 연구에서는 우리나라의 극한고온, 극한저온, 극한강수의 발생 빈도 및 규모를 지역별로 분석하고 이에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수는 해안보다 내륙에서 많았고, 서리일수는 고도와 위도의 특성이 잘 나타났다. 호우 일수는 남해안과 제주도에서 많았고, 경상북도 일대에서 적게 나타났다. 이후 주성분 분석과 군집분석을 통해 연구기간의 전 후반기 시기별 변화와 최근 30년 평균(1981~2010년)에 대한 극한기후지수에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수의 경우 남북 방향으로 구분된 특징을 보였으며, 서리일수는 동해안 및 서해안, 제주도가 하나의 지역으로 구분되었고 호우일수는 경기도 및 강원도 이남 지역에서 동서 방향으로 구분된 특징을 보였다. 본 연구를 통하여 다양한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대응체계 마련에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.492-507
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• 2008

일반적으로 사용되는 많은 네트워크 분석방법들은 비공간적인 측면에서 네트워크를 인식하는 경향이 있다. 가령 네트워크의 신뢰성(reliability)을 측정하고 중요한 집합점(node)을 찾는 기본적인 문제에 있어서도, 이러한 분석방법들은 집합점의 속성이나 연결선(edge)의 거리와 같은 네트워크의 공간적인 요소를 배제한 채, 네트워크요소들의 위상적인 접합 여부만을 고려한다. 그에 따라 이러한 네트워크 분석은 실제 공간에서의 네트워크 특성을 반영하지 못하는 제한적인 결과만을 도출하게 한다. 그러나 본 연구는 국지네트워크의 자기상관 (local network autocorrelation measure) 값을 이용하여 이러한 문제의 해결을 시도하였다. 국가자기상관 값은 공간객체들의 유사성이나 군집성을 개별적으로 측정하여 각 객체들의 중요도를 나타낸다. 본 연구는 미국의 주요 인터넷 네트워크를 disjoint product method와 Getis-Ord의 G 수치를 이용하여 분석하였으며 그 과정에서 인구와 신뢰도를 변수로서 이용하였다. 그 결과 국지네트워크의 자기상관값은 주요한 집합점들의 국지적인 군집정도를 나타냈고, 이러한 연구 결과는 연구 촛점이 국지네트워크의 범위나 그 영향일 경우, 국지자기상관값의 이용이 더 실용적이고 현실적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.337-346
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• 2006

이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.