• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.485-492
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• 2009

모바일 서비스 환경에서 시간 동기화에 의해 생성된 패턴들은 데이터 스트리밍으로 인하여 인스턴스 값들이 다르게 스트리밍 된다. 본 논문에서는 유연한 클러스터링을 지원하기 위해 가변클러스터링 관리 기법을 제안하며, 이 구조는 다중 데이터 스트리밍을 동적으로 관리하도록 지원한다. 제안되는 기법은 일반적인 스트리밍기법과 달리 데이터 스트림 환경에서 동기화를 효율적으로 지원하는 기능을 수행하며, 구조적 표현단계와 적합성 표현단계를 거쳐 클러스터링 스트리밍이 관리된다. 구조적 표현 단계는 레벨정합과 누적정합을 수행하여 스트림 구조가 표현되며, 동적 세그먼트와 정적세그먼트 관리를 통해서 클러스터링 관리가 가변적으로 수행되도록 하였다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해서 k-means 기법, C/S 서버기법 그리고 CDN 기법과 시뮬레이션평가를 수행하였으며 그 결과 제안된 기법의 성능이 효율적임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.679-685
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• 2003

지문의 중심점과 삼각점은 융선의 흐름이 급격히 변하는 부분에 생기는 부위를 지칭하는 것으로 중심점과 삼각점 주위의 융선의 변화를 관찰하면 중심점과 삼각점의 존재 여부를 추측할 수 있다. 융선의 전역적인 방향성분을 구한 후 같은 방향 성분끼리 군집화를 수행하면 군집화된 부분의 경계에 중심점과 삼각점이 형성되는 것을 관찰할 수 있으며, 궁상문, 솟은 궁상문, 좌제상문, 우제상문, 와상문등 크게 5종류로 분류되는 지문의 문양별 방향성문 군집화의 특성이 다르다는 것을 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 삼각점을 획득하지 못한 지문을 이용하여 지문의 중심점을 구한 후 방향성분 군집화를 통하여 지문분류를 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.595-602
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• 2009

시스템의 동작특성을 표현하는 퍼지 규칙들은 퍼지 클러스터링 기법에 매우 의존적이다. 만약, 클러스터링 기법의 분류 능력이 개선된다면, 그들에 의해 생성되는 퍼지 규칙과 식별되는 파라미터들이 보다 정밀해 질 수 있으므로 시스템의 성능이 개선될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분류능력이 강화된 새로운 계층 구조 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 데이터 사이의 통계적 특성과 상관성을 고려하여 보다 정확하게 데이터들을 분류할 수 있도록 2개의 클러스터의 구조를 갖는다. 또한, 본 논문은 차분 데이터를 이용하여 원형 데이터의 패턴이나 규칙들이 명확하게 반영될 수 있도록 하며, 각각의 차분 데이터들의 다양한 특성을 고려할 수 있도록 다중 퍼지 시스템을 구현한다. 마지막으로, 제안된 기법들의 유효성을 다양한 비선형 시계열 데이터들의 예측을 통해 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.573-583
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• 2002

패턴인식은 전처리 과정에서 패턴들의 특징을 추출하고 이를 학습을 통하여 유사한 패턴들끼리 클러스터링을 한 다음 식별 과정을 거쳐 인식하게 된다. 본 연구에서는 OCR 시스템에서의 패턴 인식을 위한 패턴 분류 모델로서 퍼지 멤버쉽 함수를 도입하여 LVQ 학습 알고리즘을 최적화한 F-LVQ(Fuzzy Learning Vector Quantization)를 제안한다 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 한글 및 영어 22종의 글꼴에 대한 숫자 데이타 220개 패턴을 학습한 후 이를 다양한 형태로 변형시킨 4840개의 테스트 패턴에 대하여, 기존의 여러 가지 패턴 분류 모델과의 비교 분석을 통해 그 유효성과 강인성을 증명하였다.

• 산업공학
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• 제15권2호
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• pp.114-125
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• 2002

The objective of this paper is to describe a systematic accident scenario analysis method(SASA) adept at creating accident scenarios for the design of safer products. This approach was inspired by the Quality Function Deployment(QFD) method, which is conventionally used in quality management. In this study, the QFD provides a formal and systematic scheme to devise accident scenarios while maintaining objectivity. SASA consists of three key stages to be broken down into a series of consecutive steps:(1) developing an accident analysis tableau,(2) devising the accident scenarios using the accident analysis tableau,(3) performing a feasibility test, a clustering process and a patterning process, and finally(4) performing quantitative evaluation of each accident scenario. The SASA was applied to a case study of child safety seats. The accident analysis tableau devised 2828(maximum) accident scenarios from all possible relationships between the hazard factors and situation characteristics. Among them, 270 scenarios were devised through the feasibility test and the clustering process. The patterning process reduced them to 29 patterns representative of all accident scenarios. Based on an intensive analysis of the accident patterns, design guidelines for a safer child safety seat were recommended. The implications of the study on the child safety seat case were then discussed.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권1호
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• pp.57-61
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• 2009

항목 기반의 순차 패턴 마이닝 기법들을 시공간 데이타에 적용하기 위해서는 시공간 속성 값에 대한 적절한 이산화가 필수적이다. 본 논문에서는 입력 데이타의 시공간적 상판 정보를 유지함과 동시에 데이타 수를 축소시킴으로써 마이닝 프로세스의 효율성을 높이는 이산화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선 단순화를 사용하여 궤적에 대한 근사치를 구함으로써 마이넘 단계에서 처리할 데이터 크기를 축소시킨다. 또한 단순화 된 궤적을 유사한 시공간적 특성을 가지는 논리적 그룹으로 군집화하여 데이터의 분포를 고려한 이산화를 수행한다. 실험을 통해 제안된 기법이 마이넝 프로세스의 효율성을 높일 뿐 아니라 보다 직관적이고 해석이 용이한 패턴을 도출하는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.871-876
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• 2006

본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.39-47
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• 2008

In this research, a web-based design support system is constructed for the design process of automotive steel pulley to gather engineering knowledge from pulley design data. In the design search module, a clustering tool for design data is proposed using K-means clustering algorithm. To obtain correlational patterns between design and FEA (Finite Element Analysis) data, a Multi-layer Back Propagation Network (MBPN) is applied. With the analyzed patterns from a number of simulation data, an estimation of minimum von mises can be provided for given design parameters of pulleys. The case study revealed fast estimation of minimum stress in the pulley within 12% error.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.389-398
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• 2012

Texture is an important visual feature for image analysis. Many approaches have been proposed to model and analyze texture features. Although these approaches significantly contribute to various image-based applications, most of these methods are sensitive to the changes in the scale and orientation of the texture pattern. Because textures vary in scale and orientations frequently, this easily leads to pattern mismatching if the features are compared to each other without considering the scale and/or orientation of textures. This paper suggests an Orientation Matching Scheme (OMS) to ease the problem of mismatching rotated patterns. In OMS, a pair of texture features will be compared to each other at various orientations to identify the best matched direction for comparison. A database including rotated texture images was generated for experiments. A synthetic retrieving experiment was conducted on the generated database to examine the performance of the proposed scheme. We also applied OMS to the similarity computation in a K-means clustering algorithm. The purpose of using K-means is to examine the scheme exhaustively in unpromising conditions, where initialized seeds are randomly selected and algorithms work heuristically. Results from both types of experiments show that the proposed OMS can help improve the performance when dealing with rotated patterns.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4553-4562
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• 2010

네트워크의 발달과 더불어 보안에 대한 중요성이 부각되면서 많은 침입탐지시스템이 개발되고 있다. 침입에 대한 다양한 침투기법을 미리 파악하여 패턴화시킴으로써 침입을 탐지하는 오용행위탐지와 알려진 침입뿐만 아니라 알려지지 않은 침입이나 비정상행위 탐지를 위한 비정상행위탐지 등이 그것이다. 현재 비정상행위탐지를 위한 통계적 방법 및 비정상적인 행위의 추출과 예측 가능한 패턴 생성을 위한 다양한 알고리즘 등이 연구되고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝의 클러스터링 및 연관규칙을 사용하여 두 모델에 따른 탐지영역을 분석하여 대규모 네트워크에서의 침입탐지 시스템을 설계하는데 도움을 주고자 한다.