• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.97-101
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• 2022

본 논문에서는 CCTV를 활용하여 K-means, Sobel-mask 기반의 윤곽선 검출 기법을 이용한 영상 속 미세먼지 측정 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CCTV 카메라를 이용하여 이미지를 수집하고 관심영역을 통해 이미지 범위를 지정한다. K-means 알고리즘을 적용하여 군집화가 완료되면 Sobel-mask를 통해 윤곽선을 검출하고 윤곽선 강도를 측정하며, 측정된 데이터를 바탕으로 미세먼지의 농도를 파악한다. 제안하는 방법은 대각선 측정에 장점을 가지는 Sobel-mask의 특성을 활용하여 산맥의 윤곽선을 추출하고 실험 결과로 미세먼지 농도에 따른 검출의 차이를 보여준다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.97-100
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• 2005

A new model-based clustering algorithm is proposed. The idea starts from the assumption that observations are realizations of Gaussian processes and so are correlated. With a special covariance structure, the posterior probability that an observation belongs to each cluster is computed using the ECM algorithm. A preliminary result of small-scale simulation study is given to compare with the k-means clustering algorithms.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.146-153
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• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권5호
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• pp.384-391
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• 2023

In modern electronic warfare, a number of radar emitters are in operation, causing radar receivers to receive high-density signal pulses that occur simultaneously. To analyze the radar signals more accurately and identify enemies, the sorting process of high-density radar signals is very important before analysis. Recently, machine learning algorithms, specifically K-means clustering, are the subject of research aimed at improving the accuracy of radar signal sorting. One of the challenges faced by these studies is that the clustering results can vary depending on how the initial points are selected and how many clusters number are set. This paper introduces a repeated K-means clustering algorithm that aims to accurately cluster all data by identifying and addressing false clusters in the radar sorting problem. To verify the performance of the proposed algorithm, experiments are conducted by applying it to simulated signals that are generated by a signal generator.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.11-16
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• 2020

해양 오염사고를 대비한 계획으로, 최적화된 배치안들을 수집하여 분석하는 연구가 필수적이지만, 해양 오염사고 대응을 위한 최적을 배치안을 다양화하고 분석한 연구는 아직 선행되지 않았다. 이러한 필요성에 따라, 우리는 방제자원 배치 최적화를 위한 유전알고리즘을 고안하고 이를 통해 최적의 방제 자원 배치안을 10,000 개 도출하였다. k-평균 알고리즘으로 군집화한 결과, 예상 최대 유출지역인 여수, 대산, 울산에 대하여 두 개의 군집으로 확연히 구분되었다. 우리는 이러한 군집을 새몬 맵핑을 통해 이차원으로 사영하여 배치안의 분포도를 분석하였고, 군집에 포함되는 배치안들이 그렇지 않은 배치안보다 시뮬레이션의 결과가 우수함을 확인했다. 향후, 본 연구를 기반으로 성능이 우수한 근사모델을 구현하는 것이 가능할 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.189-198
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• 2023

최근 지구온난화로 인한 폭염, 태풍, 폭설 등 기후변화를 급증하고 있다. 미국 뉴욕에서 개최된 제 25차 '기후변화 당사국총회(COP25)'에 따른 세계 각국은 '탄소중립' 달성하기 위한 협상을 진행했다. 도시는 경제발전뿐만 아니라 탄소중립 과정에서도 중요한 역할을 수행한다. 본 연구는 이산화탄소와 관계되는 경제요인 및 환경요인을 고려하여 엘보우 규칙 (Elbow method) 과 K-means 군집 알고리즘을 활용하여 한국 63개 도시의 탄소배출 현황을 분석하였다. 연구결과에 따른 한국 도시는 기술집약 도시, 경공업 도시, 미래 혁신도시, 중공업 도시, 서비스 집약도시 및 농촌, 가정생산집약도시로 구분될 수 있고 향후 시도별 탄소중립 목표를 실천하기 위해 구체적인 제안을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-111
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• 2011

대규모 데이터에 대한 특성에 따라 몇 개의 클러스터로 군집화하는 클러스터링 기법은 계층적 클러스터링이나 분할 클러스터링 등 다양한 기법이 있는데 그 중에서 K-Means 알고리즘은 구현이 쉬우나 할당-재계산에 소요되는 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 초기 클러스터 중심들 간의 거리가 최대가 되도록 하여 초기 클러스터 중심들이 고르게 분포되도록 함으로써 할당-재계산 횟수를 줄이고 전체 클러스터링 시간을 감소시키고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.37-38
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권2호
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• pp.185-191
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• 2003

본 연구의 목적은 아시아 주요항만의 특성을 종합적으로 분석/분류하는 것이다. 특히, 본 연구에서는 기존연구가 지닌 연구대상 선정과 관련한 문제점을 극복하기 위해, 객관적인 지표에 의거하여 부산항이 속한 아시아 주요 대상 항만을 선정했다. 그리고, 연구 방법론의 측면에서 기존연구의 계층평가 알고리즘을 이용한 항만평가와 군집분석법을 이용한 연구의 경우 상호보완적인 장/단점을 지니고 있어, 두 가지 알고리즘을 연계하여 아시아 항만의 전체적인 판도와 항만의 경쟁력 순위 등을 종합적으로 고찰했다. 또한, 본 연구에서는 일반군집분석법에 퍼지 알고리즘을 적용한 FC<(Fuzzy C-Means)법을 이용하여, 기존 방법보다 다양한 고찰이 가능케 하였다. 분석결과, 아시아 16개 주요 항만들 중 10개 항만이 독자적이 위상을 가지고 6가지 항만군을 형성하고 있었으며, 순위면에서 싱가폴항, 홍콩항, 부산항 카오슝항이 높은 경쟁력을 가지고 있었다. 특히, 부산항과 카오슝은 여러 가지 특성에서 유사하여 동일 항만군으로 분류되었고, 싱가폴하엥 이어 2번째로 높은 경쟁력을 보유한 항만군을 형성하고 있는 것으로 파악되었으나, 경쟁력 면에서 싱가폴항과의 격차는 큰 것으로 파악되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1587-1590
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• 2012

인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 정보의 양은 급격히 늘어나고 있다. 이에 취업을 희망하는 구직자의 경우 IR 로부터 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 TF(Term Frequency)기법을 통해 문서를 추출하고 추출된 문서의 Doc_ID 빈도수를 기준으로 한 내용기반과 군집기법을 혼합한 하이브리드 검색 시스템을 제안한다. 구직자들이 클릭한 취업정보들의 링크번호들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화를 한다. 생성된 군집들은 각기 하나의 문서로 가정하고, 기존 문서과 더불어 검색 주제와 연관성을 갖고 있는 문서들을 동적비율로 검색 랭킹 하는 방식이다. 기존의 IR 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다