• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.138-143
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• 2006

In this paper, we have presented a Sequential Agglomerative Hierarchical Nested (SAHN) algorithm-based data clustering method in fuzzy inference system to achieve optimal performance of fuzzy model. SAHN-based algorithm is used to give possible range of number of clusters with cluster centers for the system identification. The axes of membership functions of this fuzzy model are optimized by using cluster centers obtained from clustering method and the consequence parameters of the fuzzy model are identified by standard least square method. Finally, in this paper, we have observed our model's output performance using the Box and Jenkins's gas furnace data and Sugeno's non-linear process data.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.165-173
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• 2007

본 논문에서는 최적의 설계 자동화를 위한 최소자원 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 할당 알고리듬은 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선 수가 최소가 될 수 있도록 기능 연산자를 할당한다. 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 파티션 알고리듬을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터들을 할당한다. 또한 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결 구조를 최소화한다. 또한, 벤치마크 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.347-356
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• 2009

본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.767-778
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• 2003

이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.481-490
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• 2006

슈퍼피어 기반 P2P 네트워크는 전체 네트워크를 여러 개의 작은 서브 네트워크로 클러스터링하고 각 클러스터를 해당 그룹에 속한 노드들에 대한 정보를 가지고 있는 슈퍼피어라는 특정 노드가 관리하는 네트워크 모델로써 검색의 효율성과 네트워크 부하가 적다는 이점을 가지고 있다. 본 논문은 슈퍼피어기반 P2P네트워크에서 먼저 피어들의 정보검색, 새로운 노드 가입, 정보갱신 동의 동작으로 발생하는 메시지의 양을 기반으로 한 트래픽 비용을 클러스터 내의 비용과 슈퍼피어 간의 비용으로 측정하고, 이 두 비용을 바탕으로 다양한 네트워크 크기에 따라 트래픽 비용을 최소화할 수 있는 슈퍼피어의 개수를 제시한다.

• 한국약용작물학회지
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• 제25권2호
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• pp.83-88
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• 2017

Background: This study was aimed to determine the optimal vine induction method for growing of Korean schisandra (Schisandra chinensis), by comparing plant growth and fruit yields between plants grown with either fence-type (U-type) or A-type induction. Methods and Results: Plants were transplanted on August 17, 2014, and the plant height, stem node number and weight were measured every two weeks, six times from June 17, 2016. The plant height, stem node number, and leaf length and width were higher with the A-type than with the U-type induction, by approximately 37.0%, 49.1%, 27.6%, and 12.7%, respectively. Although there was no significant difference between the photosynthesis rates of plants grown with the two vine induction method, the leaf area and leaf number per plant were higher in the plants grown with the A-type than the U-type, by approximately 23.7% and 46.0%, respectively. The number of green-color pixels, in a defined area of digital camera images of creeper leaves from the inducted vines, was significantly higher in the plants grown with the A-type than the U-type. The number of fruit clusters per plant was approximately 26 and 36, under the U-type and A-type, respectively. A two fold higher total fruit weight per plant was observed in the plants grown under the A-type (250 g/plant) than the U-type (120 g/plant). Conclusions: The A-type vine induction method is optimal for cultivation of Korean schisandra.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.53-66
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• 2008

본 연구는 기존의 도로기능 분류체계를 보완하면서 유형화된 도로구간들의 교통특성을 규명하기 위해 새로운 관점에서 도로특성분류 개념을 정립하였다. 도로특성분류는 교통계획, 교통운영관리 등의 교통전반으로 설계 및 정책을 수립하고 지침을 마련하는데 중요한 판단자료로 이용될 것으로 기대된다. 또한, 도로특성분류를 위해 일반국도 상시지점 조사자료를 토대로 12개의 설명변수를 산출하였으며, 이 설명변수들간의 상호상관을 통한 잠재구조 및 다중공선성 검토, 요인점수를 추출하는 탐색적 요인분석을 수행하였다. 연구 방향은 탐색적 요인분석의 각 실행단계별 접하게 되는 의사결정 문제를 세밀하게 검토하였으며, 각 논점별로 올바른 평가기준 방법을 제시하여 최종적인 종합결론을 도출하였다. 적정 설명변수와 요인 수를 결정하기 위해 10개의 시나리오를 비교분석한 결과, 처음 제시한 12개의 설명변수를 모두 포함한 경우가 가장 우수한 것으로 분석되었으며, 4개의 요인이 가장 적정한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 추후에 다양한 분석방법(군집분석, 회귀분석, 판별분석 등)에 있어서 객관적인 입력자료로 사용됨에 따라 보다 정확한 연구결과가 도출될 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.419-424
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• 2019

FCM 알고리즘은 반복 최적화 기법을 통해 최적해를 찾는다. 특히, 클러스터링 초기 중심과 잡음의 위치, 몰려있는 밀도의 위치, 개수에 따라 실행시간 차이가 난다. 하지만 이 방법은 중심점을 점차 갱신해 나가는 방법으로 초기 클러스터 중심이 한 쪽으로 치우치게 되고 클러스터링 결과의 편차가 심해 클러스터링 대푯값의 신뢰도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 삼각부등식을 이용하여 클러스터 간 거리를 최대한 멀어지게 하여 클러스터 중심 밀도를 결정하는 TI-FCM(Triangular Inequality-Fuzzy C-Means:삼각부등식-FCM)클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 대용량의 빅데이터에서도 FCM에 비해 실제 클러스터에 수렴하는 효과적인 방법이고 실험을 통해 기존 FCM보다 실행시간이 감소됨을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.117-128
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• 2001

유사도 측정자 (similarity measure)에 따라 문의자 (query)의 최적 정합자 (the best match)를 찾는 최적 검색 (optimal retrieval)을 위해서는 데이터베이스의 모든 영상들에 대해 전역 탐색 (exhaustive search)을 수행해야 한다. 그러나, 일반적인 전역 탐색은 방대한 계산량을 요구한다. 그 계산량을 줄이기 위해, 본 논문은 영상 데이터베이스의 클러스터링 (clustering)에 기반한 고속 다 해상도 전역 탐색 기법을 제안한다. 먼저 데이터베이스 내의 모든 영상들을 일정 수의 클러스터 (cluster)들로 나눈다. 각 클러스터는 유사한 특징 (feature)을 갖는 영상들로 구성된다. 그리고, 각 클러스터와 문의자 간 거리 (distance)의 하계(lower bound)를 구하고, 가능성이 전혀 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거한다. 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 후보 영상들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 또한, 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위해 다 해상도 데이터 구조에 기반한 거리 부등식 성질 (distance inequality property)을 유도하여, 탐색 과정에 적용한다. 제안한 기법은 고속 다 해상도 전역 탐색 기법으로서 단일 최적 정합자뿐만 아니라 다수의 상위 최적 정합자들도 정확하게 찾을 수 있다. 가장 보편적인 밝기 히스토그램 (luminance histogram)특징을 사용하여, 제안한 기법이 고속의 탐색 속도와 함께 최적 검색을 보장함을 증명해 보인다.

• 천문학논총
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• 제21권2호
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• pp.87-94
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• 2006

The COREA (COsmic ray Research and Education Array in Korea) project aims to build a ground array of particle detectors distributed over Korean Peninsular, through collaborations of high school students, educators, and university researchers, in order to study the origin of ultra high energy cosmic rays. COREA array will consist of about 2000 detector stations covering several hundreds of $km^2$ area at its final configuration and detect electrons and muons in extensive air-showers triggered by high energy particles. During the intial phase COREA array will start with a small number of detector stations in Seoul area schools. In this paper, we have studied by Monte Carlo simulations how to select detector sites for optimal detection efficiency for proton triggered air-showers. We considered several model clusters with up to 30 detector stations and calculated the effective number of air-shower events that can be detected per year for each cluster. The greatest detection efficiency is achieved when the mean distance between detector stations of a cluster is comparable to the effective radius of the air-shower of a given proton energy. We find the detection efficiency of a cluster with randomly selected detector sites is comparable to that of clusters with uniform detector spacing. We also considered a hybrid cluster with 60 detector stations that combines a small cluster with ${\Delta}{\iota}{\approx}100m$ and a large cluster with ${Delta}{\iota}{\approx}1km$. We suggest that it can be an ideal configuration for the initial phase study of the COREA project, since it can measure the cosmic rays with a wide range energy, i.e., $10^{16}eV{\leq}E{\leq}10^{19}eV$, with a reasonable detection rate.