• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권1호
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• pp.63-73
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• 2022

본 연구는 초등학생의 골연령에 따라 군집화 시켜 각 군집 그룹의 체격, 체력 및 골성숙도를 분석하고 자료 분석을 통해 초등학생들의 균형적인 발달을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구대상은 8세~13세에 해당하는 2243명을 대상으로 하였으며 골성숙도 산출을 위해 X-ray필름을 촬영한 후 TW3 방법 점수 환산표에 적용시켜 골성숙도를 산출했다. 신장계(Hanebio, Korea, 2021)와 Inbody 270(Biospace, Korea, 2019)를 사용하여 총 2개의 체격 요소를 측정하였으며, 체력은 근력(악력), 평형성(외발서기), 민첩성(플랫테핑), 순발력(제자리멀리뛰기), 유연성(좌전굴), 근지구력(윗몸일으키기), 심폐지구력(셔틀런)으로 총 7개 체력 요소의 종목을 측정하였다. 자료처리 방법은 SPSS PC/Program(Version 26.0)과 Britics Studio Tool을 이용하여 K-Means 클러스터링 기법, 교차분석, 일원변량분석(One-Way ANOVA)을 실시하였으며, p< .05 수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미숙, 보통, 조숙의 3가지 골성숙도를 사용하여 군집화한 결과, 군집 1(미숙)은 근력, 평형성, 민첩성에서 높게 나타났다. 군집 2(보통)는 유연성에서 낮게 나타났으며, 군집 3(조숙)은 근력에서 높게 나타났다. 둘째, 초등학생의 개인특성별 군집화에 따른 체격 차이를 분석한 결과, 신장, 체중, 체지방률 모두 군집 3(조숙)이 높게 나타났다. 셋째, 초등학생의 개인특성별 군집화에 따른 체력 차이를 분석한 결과, 악력검사(좌, 우)는 군집 3(조숙)이 높게 나타났고 외발서기의 경우 군집 1(미숙)이 높게 나타났으며, 제자리멀리뛰기의 경우 군집 3(조숙)이 높게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.422-431
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• 2000

본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.341-342
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• 2008

GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.29-38
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• 2021

항공안전관리에서 항공기 경로 이탈은 큰 사고로 이어질 수 있는 위험한 요인이다. 본 연구에서는 항공기 경로 이탈 문제를 예방하기 위해 클러스터링을 통해 항적을 분류하고, 클러스터 중심과의 거리를 계산하여 이상 점수를 산출하고자 한다. 1년 동안 수신된 ADS-B 항적 자료에서 공항을 기준으로 근방 100km 이내 항적을 추출하여 연구를 진행했다. 항적은 선형 보간법을 이용하여 벡터화하였다. 위도·경도·고도 3차원 좌표 자료를 사용하였다. PCA를 통해 전체 데이터 분산 90% 이상을 나타내는 축으로 차원을 축소하였고, k-평균 군집화, 계층적 군집화, PAM 기법을 적용하였다. 클러스터 개수는 실루엣 측도를 사용하여 선택하였고, 클러스터 중심과의 거리를 계산하여 이상 점수를 산출하였다. 본 연구에서는 각 클러스터 기법별로 클러스터 개수를 비교해보고, 실루엣 측도를 통해 클러스터링 결과를 평가하고자 한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.7-17
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• 2019

기계 학습은 다양한 현상의 예측 및 분석 등을 가장 정확하게 수행하는 기술 중 하나이다. K-평균 클러스터링은 주어진 데이터들을 비슷한 데이터들의 군집으로 분류하는 기계 학습 기법의 한 종류로 다양한 분야에서 사용된다. K-평균 클러스터링의 성능을 높이기 위해서는 가능하면 많은 데이터에 기반한 분석을 수행하는 것이 바람직하므로, K-평균 클러스터링은 데이터를 제공하는 다수의 클라이언트들과 제공받은 데이터들을 사용하여 클러스터의 중심값을 계산하는 서버가 있는 모델에서 수행될 수 있다. 그러나 이 모델은 클라이언트들의 데이터가 민감한 정보를 포함하고 있는 경우, 서버가 클라이언트들의 프라이버시를 침해할 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다수의 클라이언트가 있는 모델에서 이러한 문제를 해결하기 위해 동형 암호를 사용하여 클라이언트의 프라이버시를 보호하며 기계 학습을 수행할 수 있는 프라이버시 보장형 K-평균 클러스터링 방법을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.34-36
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• 2011

전자해도는 종이해도 간행을 위한 수치해도 기반으로 편집되며, 그리드 형식의 격자형 체계로 간행되고 있다. 이에 따라 전자해도에 포함되는 수심정보의 밀집도가 일관적이지 못하여 이에 대한 개선이 요구되었다. 본 연구에서는 위성영상 분류기법 중 K-Means 클러스터링 기법과 ISODATA 클러스터링 기법을 검토 하였으며, 이를 전자해도 수심정보에 맞게 수정 및 적용 하였다. 개발결과는 전자해도 로딩 부분, 수심 밀집도 개선 부분, 전자해도 쓰기 부분으로 구성되며, 알고리즘 적용 결과에 따라 수심 밀집도 개선된 결과를 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.67-74
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• 2023

금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.285-295
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• 2014

멀티모달 최적화 알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도 분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도 분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도 구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도 구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도 를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.17-30
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• 2000

본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.