• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1534-1546
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• 2010

센서 네트워크에서는 에너지 소비를 줄이기 위해 다양한 계층적 클러스터링 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 연구에서 나타나는 문제점은 노드의 실제 배치를 생각하지 않고 일방적인 그리드 형태의 구조 또는 무작위 적인 클러스터 구조를 구성하는 것이다. 이렇게 구성된 클러스터는 클러스터의 크기와 포함된 노드의 수가 불균형하기 때문에 큰 에너지 효율을 보이기 힘들다. 그래서 본 논문에서는 실제 노드들이 배치가 된 후 R-Tree의 노드 분할 및 병합 알고리즘에 착안하여 보다 더 효율적인 클러스터를 구성할 수 있는 방법인 CSM(Clustering using Split & Merge algorithm)을 제안한다. 다양한 실험결과 CSM은 기존 방법보다 에너지 효율적인 클러스터링을 생성함으로써 최대 1.6배의 에너지 효율을 보였다.

• Molecules and Cells
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• 제41권7호
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• pp.622-630
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• 2018

Leukocyte common antigen-related protein tyrosine phosphatases (LAR-RPTPs) are cellular receptors of heparan sulfate (HS) and chondroitin sulfate (CS) proteoglycans that regulate neurite outgrowth and neuronal regeneration. LAR-RPTPs have also received particular attention as the major presynaptic hubs for synapse organization through selective binding to numerous postsynaptic adhesion partners. Recent structural studies on LAR-RPTP-mediated trans-synaptic adhesion complexes have provided significant insight into the molecular basis of their specific interactions, the key codes for their selective binding, as well as the higher-order clustering of LAR-RPTPs necessary for synaptogenic activity. In this review, we summarize the structures of LAR-RPTPs in complex with various postsynaptic adhesion partners and discuss the molecular mechanisms underlying LAR-RPTP-mediated synaptogenesis.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제26권2호
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• pp.8-27
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• 2000

This paper evaluates the performance of clustering algorithms in the determination of combat fatigues. Among clustering algorithms, GLVQ in neural clustering methods. and ISODATA algorithm are evaluated in this paper. In order to evaluate, this study used the data sets which showed the body measurement of Korean military personnel. For the comparison of the three methods, the coverage rate and fitness for combat fatigues are evaluated and the convergence of final standard sizes are considered. As a result, the mean of the coverage rate and fitness for combat fatigues obtained with the GLVQ are higher than those obtained with -Means and ISODATA algorithms.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권6호
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• pp.403-406
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• 2015

In this paper, we propose a supervoxel clustering-based staircase extraction algorithm to obtain poses and dimensions of staircases from a point cloud. In order to effectively reduce the candidate points and accelerate supervoxel clustering, large planes in the scene, such as walls, floors, and ceilings, are eliminated while scanning the environment. Next, staircase candidates with small planes are initially estimated using supervoxel clustering. Then, parameter values for the staircases are refined, and higher staircases that remain undetected due to occlusion are predicted and generated virtually. Experimental results show that staircases are detected accurately and predicted successfully.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.115-120
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• 2005

본 논문에서는 multi-feature clustering(MFC) 방법을 이용한 강인한 내용 기반 음악 장르 분류 알고리즘을 제안한다. 기존 연구와 비교하여 본 논문에서는 입력 질의 패턴(또는 구간)과 입력 질의 길이의 변화에 따라 나타나는 불안정한 시스템 성능을 개선하는데 노력하였고, k-means clustering 기법에 기반한 multi-feature clustering(MFC)이라는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 질의 음악 파일의 서로 다른 여러 구간에서 질의 길이를 다변화하여 음악 특징 계수를 추출하였고, MFC 방법을 사용한 시스템과 MFC 방법을 사용하지 않은 시스템에 대한 장르 분류 성공률을 비교하여 제안 알고리즘의 성능을 비교${\cdot}$분석하였다. 모의실험 결과 MFC 방법을 사용한 시스템의 장르 분류 성공률이 높게 나타났고, 시스템의 안정성 역시 높게 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1512-1518
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• 2021

단일세포 RNA-Seq 은 개별 세포의 유전자 발현을 제공하므로 세포마다 차등적인 고해상도 정보를 준다. 단일세포 RNA-Seq 자료에 대하여 군집화는 세포의 유형과 고수준의 생물 과정을 이해하기 위하여 수행된다. 매우 고차원이고 대용량인 단일세포 RNA-Seq을 효과적으로 처리하기 위하여, 본 논문은 변이 자동인코더를 사용하여 고차원의 자료공간을 저차원의 잠재공간으로 변환하여, 보다 정확한 군집화를 수행할 수 있는 특징공간을 만든다. 차원이 축소된 잠재공간에 다양한 군집화 방법을 적용하는 접근을 다양한 전통적인 단일세포 RNA-Seq 군집화 방법과 성능을 비교하였다. 군집화 실험을 통하여, 제안한 방법은 기존 방법들보다 다양한 군집화 성능기준에서 성능이 개선되었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.358-365
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• 2010

We develop a low complexity cooperative diversity protocol for low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) based wireless sensor networks. A cross layer approach is used to obtain spatial diversity in the physical layer. In this paper, a simple modification in clustering algorithm of the LEACH protocol is proposed to exploit virtual multiple-input multiple-output (MIMO) based user cooperation. In lieu of selecting a single cluster-head at network layer, we proposed M cluster-heads in each cluster to obtain a diversity order of M in long distance communication. Due to the broadcast nature of wireless transmission, cluster-heads are able to receive data from sensor nodes at the same time. This fact ensures the synchronization required to implement a virtual MIMO based space time block code (STBC) in cluster-head to sink node transmission. An analytical method to evaluate the energy consumption based on BER curve is presented. Analysis and simulation results show that proposed cooperative LEACH protocol can save a huge amount of energy over LEACH protocol with same data rate, bit error rate, delay and bandwidth requirements. Moreover, this proposal can achieve higher order diversity with improved spectral efficiency compared to other virtual MIMO based protocols.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.171-178
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• 2008

1998년 W3C에 의해 XML 표준이 제정된 이래로, XML을 사용하는 문서가 급증하였다. 이에 따라 방대한 양의 XML 문서들을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 많은 시스템들이 개발되고 있다. 특히 비트맵 인덱스 기법을 사용한 BitCube는 이러한 분야의 대표적인 시스템이다. 비트맵 인덱스 기법을 이용하여 유사한 경로를 대상으로 클러스터링을 수행한 경로 비트맵 인덱스 시스템(LH06)은 기존의 BitCube 시스템이 유사경로 검색을 할 수 없는 문제점을 개선하였다. 유사경로 검색 시스템은 정확히 일치하는 경로뿐만 아니라, 사용자가 질의한 경로와 유사한 경로까지도 빠르게 검색해 낼 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 경로 사이의 유사도를 계산하는 알고리즘이 가진 몇 가지 문제점들로 인해 유사하다고 볼 수 있는 두 경로의 유사도를 계산할 수 없어서 서로 다른 클러스터로 인식되고, 이는 의미 없는 클러스터의 수를 증가시키는 문제점을 야기한다. 이러한 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 보다 합리적이고 정확한 경로 유사도 계산 방법을 제안하고, 기존 시스템과의 성능평가를 통해 제안하는 방법이 더 낫다는 것을 증명한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권2호
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• pp.122-129
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• 2010

Energy conservation is one of the most important issues for evaluating the performance of wireless sensor network (WSN) applications. Generally speaking, hierarchical clustering protocols such as LEACH, LEACH-C, EEEAC, and BCDCP are more efficient in energy conservation than flat routing protocols. However, these typical protocols still have drawbacks of unequal and high energy depletion in cluster heads (CHs) due to the different transmission distance from each CH to the base station (BS). In order to minimize the energy consumption and increase the network lifetime, we propose a new hierarchical routing protocol, distance aware intelligent clustering protocol (DAIC), with the key concept of dividing the network into tiers and selecting the high energy CHs at the nearest distance from the BS. We have observed that a considerable amount of energy can be conserved by selecting CHs at the nearest distance from the BS. Also, the number of CHs is computed dynamically to avoid the selection of unnecessarily large number of CHs in the network. Our simulation results showed that the proposed DAIC outperforms LEACH and LEACH-C by 63.28% and 36.27% in energy conservation respectively. The distance aware CH selection method adopted in the proposed DAIC protocol can also be adapted to other hierarchical clustering protocols for the higher energy efficiency.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.126-133
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• 2020

병원에서는 폐암 환자의 최종병기를 기준으로 치료방침 및 예후를 결정하고 있다. 폐암 환자의 최종병기는 미국 암 연합회(AJCC)에서 제공하는 TNM 분류방법을 바탕으로 7단계로 나누어 진단된다. 이런 접근 방법은 환자의 치료, 예후 및 생존일 예측 등 다양한 분야에서 사용하기에 한계가 있다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 T, N, M병기를 사용하여 생존일수별 환자집단을 나눌 수 있는지 알아보기 위해 비지도 학습 중 하나인 군집분석(Clustering)을 진행한 후 군집분석의 결과를 Cox비례위험모형을 사용하여 비교 하였다. 환자들의 최종병기를 사용하지 않고, T, N, M병기 정보만 사용하였을 때 생존시간 예측정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 특히, AJCC의 최종병기 7단계와 같이 군집의 개수를 7로 설정했을 때보다 군집의 수를 축소하거나 확장했을 때 T, N, M 병기 군집분석을 통한 생존시간 예측정확도가 향상하는 것을 확인하였다.