• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.49-57
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• 2012

FCM(fuzzy c-means)은 일반적으로 영상 분할에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 공간 정보를 사용하지 않는 일반적인 FCM 알고리즘은 낮은 대비의 영상, 경계선이 뚜렷하지 않은 영상, 잡음이 포함된 영상의 분할에는 좋지 않은 성능을 보인다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3x3 크기의 윈도우를 이용하여 윈도우 내의 중심 픽셀과 주변 픽셀간의 거리 정보를 소속 함수에 추가한 개선된 공간적 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수와 같은 클러스터링 검증 함수를 이용하여 FCM 기반의 다양한 클러스터링 알고리즘과 제안한 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 FCM기반의 클러스터링 알고리즘보다 클러스터링 검증 함수에서 성능이 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.895-900
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• 2006

본 논문은 영향력을 고려한 클러스터링을 위한 알고리즘인 DBSCAN-I를 제안한다. DBSCAN-I는 기존의 DBSCAN과 DBSCAN-W를 확장한 것으로 공간데이터 클러스터링 시 여러 비공간 속성을 영향력으로 변환한다. 이는 영향력이 클수록 클러스터에 포함될 확률을 높여주기 위한 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘을 적용하여 영향력을 고려하여 효과적으로 적정입지를 선정하는 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2961-2975
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• 2022

The Location-Based Service (LBS) is one of the most well-known services on the Internet. Positioning is the primary association with LBS services. This study proposes an intelligent LoRa-based positioning system, called AI@LBS, to provide accurate location data. The fingerprint mechanism with the clustering algorithm in unsupervised learning filters out signal noise and improves computing stability and accuracy. In this study, data noise is filtered using the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm, increasing the positioning accuracy from 95.37% to 97.38%. The problem of data imbalance is addressed using the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) technique, increasing the positioning accuracy from 97.38% to 99.17%. A field test in the NTUST campus (www.ntust.edu.tw) revealed that AI@LBS system can reduce average distance error to 0.48m.

• 환경영향평가
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• 제22권5호
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• pp.513-523
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• 2013

This purpose of this work is to explore the characteristics of urban thermal environment distribution with the case of Daejeon. To do that, this work applied GIS Spatial Statistics to the LandSAT images gathered from 2000 to 2011. The urban thermal environment distribution at the time point of 2 showed high spatial autocorrelation. Therefore, it is judged that spatial autocorrelation is needed to increase the reliability and explanatory power of the characteristics of thermal environment distribution. In the case of the thermal in Daejeon, its positive clustering appeared high at the time point of 2, and its clustering in 2011 more gradually decreased than that in 2000 to 2011. In particular, given the decrease in the core H-H region, it was found that the thermal environment of Daejeon was greatly improved. However, since the rise in the region L-L means another changed like construction of a new city, it is judged that it is necessary to come up with a proper plan. It is considered that this analysis of the characteristics of urban thermal environment distribution in consideration of spatial autocorrelation L-L be useful for providing a fundamental material necessary for the policy and project of thermal environment improvement.

• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.259-266
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• 2010

우리나라에서 산불 발생 공간분포는 인간 활동과 큰 관련성이 있기 때문에, 지역별 군집형태의 강한 공간의존성을 갖는다. 본 연구에서는 공간의존성의 개념에 입각하여 점자료 분석법을 통한 산불발생의 공간분포패턴을 분석하였다. Ripley의 K 함수를 이용하여 산불 발생 원인별 공간분포 형태를 파악하였으며, Kernel 함수를 통해 산불발생의 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과 정도는 상이하지만 모든 원인의 산불이 임의(random) 분포가 아닌 군집화(clustered)되어 발생하는 특징이 있는 것으로 나타났다. 또한, 산불 발생의 군집성을 원인별로 크게 두 집단으로 나눌 수 있었다. 첫째는 전국적 발생 패턴을 가지는 원인으로 입산자 실화, 논밭두렁 소각과 같은 활동과 관련된 것이고 또 다른 하나는 국지적 군집성을 가지는 원인으로 담뱃불이나 어린이 불장난, 방화이다. 그 군집성의 범위는 30 km내외로 나타났으며, 그 범위 밖에서는 임의 분포하고 있었다. Kernel 함수에 의한 원인별 집중도 분석에서는 강한 군집도를 나타냈던 3가지 원인(담뱃불, 어린이 불장난, 방화)의 경우 대부분 인구밀도가 높은 수도권을 중심으로 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.325-336
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• 2023

2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 1986

The k-medians clustering method is considered to partition observations into k clusters. Consistency and advantage of bootstrap confidence sets of k optimal cluster centers are discussed. The k-medians and k-means clustering methods are compared by using actual data sets.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.277-279
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• 2022

Rapid Development and adoption of AIS as a survailance tool has resulted in widespread application of data analysis technology, in addition to AIS ship trajectory clustering. AIS data-based clustering has become an increasingly popular method for marine traffic pattern recognition, ship route prediction and anomaly detection in recent year. In this paper we propose a route waypoint extraction by clustering ships CoG variance trajectory using Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) algorithm in both port approach channel and coastal waters. The algorithm discovers route waypoint effectively. The result of the study could be used in traffic route extraction, and more-so develop a maritime anomaly detection tool.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3239-3267
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• 2018

Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.89-97
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• 2015

In this paper, a method of color image segmentation based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) using compactness of superpixels and texture information is presented. The DBSCAN algorithm can generate clusters in large data sets by looking at the local density of data samples, using only two input parameters which called minimum number of data and distance of neighborhood data. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. Each superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. In this paper, superpixels are generated by SLIC(simple linear iterative clustering) as known popular. Superpixel characteristics are described by compactness, uniformity, boundary precision and recall. The compactness is important features to depict superpixel characteristics. Each superpixel is represented by Lab color spaces, compactness and texture information. DBSCAN clustering method applied to these feature spaces to segment a color image. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulation is carried out to several outdoor images. The experimental results show that the proposed algorithm can provide good segmentation results on various images.