• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.782-796
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• 2019

This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.211-227
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• 1992

본논문은 지금까지 집락분석방법에서 많이 사용되는 유사도 또는 비유사도의 정의 및 이들의 수학적 성질을 알아보고, 또한 이들에 의해서 생성되는 비유사도 행렬을 이용하여 계층적 집락분석을 실시하였다. 이 경우에 가정된 초기의 집락 구조를 정확하게 잘 재생시킬 수 있는 비유사도의 측정방법과 계층적 응집법의 상호 관계를 질적자료와 양적자료 각각에 대하여 고찰하고, 이들에 관련된 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1597-1608
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• 2016

Recently, a number of solutions were proposed to address the challenges and issues of vehicular networks. Vehicular Cloud Computing (VCC) is one of the solutions. The vehicular cloud computing is a new hybrid technology that has a remarkable impact on traffic management and road safety by instantly using vehicular resources. In this paper, we study an important vehicular cloud service, content-based delivery, that allows future vehicular cloud applications to store, share and search data totally within the cloud. We design a VCC-based system architecture for efficient sharing of vehicular contents, and propose a Hierarchical Hybrid Content Delivery scheme using Bloom Filter (H2CDBF) for efficient vehicular content delivery in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs). The performance of the proposed H2CDBF is evaluated through an analytical model, and is compared to the proactive content discovery scheme, Bloom-Filter Routing (BFR).

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보학 국제심포지엄
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• pp.103-127
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• 2001

Gene expression studies require statistical experimental designs and validation before laboratory confirmation. Various clustering approaches, such as hierarchical, Kmeans, SOM are commonly used for unsupervised learning in gene expression data. Several classification methods, such as gene voting, SVM, or discriminant analysis are used for supervised lerning, where well-defined response classification is possible. Estimating gene-condition interaction effects require advanced, computationally-intensive statistical approaches.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.453-475
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• 2023

본 연구는 북미 지역 50개 대학도서관 홈페이지를 대상으로 연구데이터 관련 서비스명과 서비스명 간의 계층 관계, 연구데이터 서비스 담당자의 직책명과 직무내용을 살펴보았다. 연구 결과, 북미 지역 대학도서관의 경우 연구데이터 관련 서비스명 간에는 분명한 계층 관계가 존재하였고 이를 통해 연구데이터 관련 서비스명들의 계층 구조를 파악할 수 있었다. 연구데이터 관련 서비스 담당자의 직책명으로는 'Librarian'이 가장 많이 사용되고 있었고 'Librarian'이 담당하는 직무내용이 가장 폭넓은 것으로 나타났다. 'Librarian' 외에 'Specialist', 'Analyst' 등의 다양한 연구데이터 관련 전문인력의 직책명이 사용되고 있음이 발견되었다. 다양한 직책명의 존재는 대학도서관이 연구데이터 관련 서비스의 전문성을 강화하려는 의도로 파악되었다. 국내 대학도서관의 연구데이터 서비스 구성체계는 '연구데이터 서비스'를 최상위 서비스명으로 하고 '연구데이터 관리 서비스', 'GIS 서비스', '데이터 시각화 서비스'를 하위 서비스명으로 할 것을 제안하였다. 그리고 연구데이터 관련 서비스를 제공하는 초기에는 기존 대학도서관 사서 간에 업무조정을 통해 연구데이터 관련 서비스를 제공하는 것이 필요하며 점진적으로 연구데이터 관련 전문 인력의 신규 채용을 고려할 수 있음을 제안하였다.

• 한국조리학회지
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• 제15권4호
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• pp.227-244
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• 2009

본 연구는 레스토랑 산업에 널리 적용할 수 있는 외식 서비스 품질 측정을 위한 다문항 척도를 개발하였다. 척도 개발을 위해 Kelly Repertory Grid 방법을 이용하여 중요하게 생각하는 레스토랑 품질 속성을 파악한 후 전문가 토론을 수차례 거쳐 유사 중복 항목을 통합하고, 핵심 차원별 주요 속성을 도출하였다. 척도 정제를 위해 신뢰도 분석과 탐색적 요인 분석을 실시하였으며, 이후 각 구성 개념에 대한 중복성 여부를 확인하기 위하여 3차 확인 요인 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 Brady & Cronin(2001)이 제안한 위계적 서비스 품질 모형을 바탕으로 외식 서비스 품질 척도를 개발하였다. 본 연구의 위계적 외식 서비스 품질 모형은 외식 서비스 품질 차원 및 측정 요인을 물리적 환경 품질, 상호 작용 품질, 음식 품질이라는 핵심 차원으로 설명함으로써 요인간의 중복성 완화, 결과와 과정 품질의 균형적 고려, 세 가지 핵심 차원별 관리포인트 명확화, 위계적 모형에 의한 핵심 차원과 하위 차원의 구분 등 이론적 기여 측면에서 뿐만 아니라 관리적 시사점 도출 측면에서도 우위성을 갖는다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.938-946
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• 1996

계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱은 그 구조의 간단성과 모듈적인 특성으로 인하여 데이타 압축/복원 시스템에 많이 쓰여왔다. 최근까지 연구되어 오고 있는 대부분의 계층적 서브밴드 코덱은 주로 양자화 영향을 고려하지 않은 상태에서 출력단에서 입력 신호를 복원하기 위한 완전복원(perfet Reconstruction)시스템에 제한되어 왔다. 그러나 실제적인 서브밴드 코덱 시스템에서는 분석 필터 뱅크를 통한 입력 신호가 양자화기를 거쳐 합성필터 뱅크에 전송되므로, 양자화 오차가 발생하게 되어 완전복 원은 불가능하게 된다. 따라서, 이러한 양자화 오차를 최소화하여 출력단에서 가능한 한 원 입력신호에 가깝게 재생할 수 있는 최적의 코덱 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 그 동안 수학적 이론과 코덱구조의 복합성 때문에 고려되지 않았던 양자화기에 위한 양자화 오차를 수학적으로 분석하여 최적화된 계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱의 설계를 제안한다. 본 논문에서의 최적화의기준은 코덱에서 양자화 기에 의해 발생하는 평균 제곱 오차를 최소화하는 계층적 분석/합성 필터 뱅크와 양자화기의 설계에 있다. 구체적인 최적화 설계 예제는 레벨-1. 레벨-2 계층적 구조를 갖는 코덱에 실제 적용되었으며, 설계된 코덱은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.65-65
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• 2002

In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.969-976
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• 2008

Mixed linear models have been widely used in various correlated data including multivariate survival data. In this paper we extend hierarchical-likelihood(h-likelihood) approach for mixed linear models with right censored data to that for left censored data. We also allow a general random-effect structure and propose the estimation procedure. The proposed method is illustrated using a numerical data set and is also compared with marginal likelihood method.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1996년도 한국생물과학협회 국제학술대회
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• pp.108.1-108
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• 1996

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