• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.

• 상하수도학회지
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• 제36권3호
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• pp.149-165
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• 2022

The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권2호
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• pp.47-55
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• 2003

본 논문에서는 광대역 다중경로 채널에서 스마트 안테나를 적용한 W-CDMA 시스템의 성능을 서로 다른 대역폭(1.25㎒, 5㎒)과 서로 다른 환경(도심지역, 교외지역)에서 분석하였다. 스마트 안테나 시스템의 성능을 분석하기 위해서는 광대역 채널을 시ㆍ공간(Spatio-Temporal) 상관특성을 갖는 시변 선형 필터로 모델링하고, 공간 정보를 고려하기 위하여 배열 응답 벡터(array response vector)를 삽입하여 시간과 공간 정보를 갖는 벡터 채널 모델을 사용해야 한다. 이 때 공간적으로는 일정량의 각도 퍼짐을 갖는 부다중경로 성분으로 구성된 한 개의 반사파가 한 방향으로부터만 수신된다는 클러스터(cluster) 현상을 가정하였다. 광대역 CDMA의 경우에는 칩구간(Chip duration)이 보다 짧기 때문에 다중 경로 현상이 협대역의 경우와는 다르다. 본 논문에서는 한 칩 내에 들어오는 다중경로 성분은 분리하여 가장 큰 신호 성분만을 찾아내어 원하는 사용자의 신호로 사용하는 방법으로 모의 실험을 실행하였다. 모의실험 결과. 협대역 CDMA를 사용하는 스마트 안테나 시스템보다 광대역 CDMA를 사용하는 스마트 안테나 시스템의 성능이 더 좋게 보임을 확인할 수 있었다. 또한 스마트 안테나는 2D-RAKE 수신기를 사용했을 때 도심지역에서 보다 더 효과적임을 착안할 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.115-125
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• 2015

This paper presents a Cuckoo search algorithm to secure adversaries misdirecting multi-hop routing in Mobile ad hoc networks (MANETs) using a robust Trust Predicated Routing Framework with an optimized cluster head selection. The clustering technique designed in this framework leads to efficient routing in MANETs. The heavy work load in the node causes an energy drop in cluster head, which leads to re-clustering of the group, and another cluster head is selected to avoid packet loss during data transmission. The problem in the re-clustering process is that the overall efficiency of the routing process is reduced and the processing time is increased. A Cuckoo search based optimization algorithm is proposed to solve the problem of re-clustering by selecting the secondary cluster head within the initially formed cluster group and eliminating the reclustering process. The proposed framework enables a node to select a reliable and secure route for MANET and the performance can be evaluated by comparing the simulated results with the AODV routing protocol, which shows that the performance of the proposed routing protocol are improved significantly.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권3호
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• pp.17-22
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• 2013

NFC 스마트폰의 보급 증가는 앱과 연계하여 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 단순한 인터넷 서비스를 개인화 서비스로 변화 시킬 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 정보 접근을 위한 NFC 태그의 정보를 이용하여 유사정보를 활용할 수 있도록 검색 정보를 군집하는 시스템 모델을 제안한다. 제안된 모델을 NFC 태그에서 제공하는 정보를 이용하여 유사 정보를 검색할 수 있다. 또한 검색된 유사정보를 사용자가 활용할 수 있도록 주제별 군집할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.976-982
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• 2005

In this paper, a channel-adaptive beamforming method is proposed for OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multilexing Access) systems with smart antenna, in which the size of a cluster is determined adaptively depending on the frequency selectivity of the channel. The proposed method consists of 4 steps: initial channel estimation, refinement of channel estimates, region-splitting, and computation of weight vector for each region. In the proposed method, the size of a cluster for resource unit is determined adaptively according to a region-splitting criterion. It is shown by simulation that the proposed method shows good performances in both frequency-flat and frequency-selective channels.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권1호
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• pp.66-72
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• 2016

In this paper, we proposed the clustering algorithm using fuzzy inference system for improving adaptability the cluster head selection of TEEN. The stochastic selection method cannot guarantee available of cluster head. Furthermore, because the formation of clusters is not optimized, the network lifetime is impeded. To improve this problem, we propose the algorithm that gathers attributes of sensor node to evaluate probability to be cluster head.

• Journal of Internet Technology
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• 제19권6호
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• pp.1801-1810
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• 2018

In this study, an energy-aware data-replication is proposed to effectively support a mobile sink in a solar-powered wireless sensor network (WSN). By utilizing the redundant energy efficiently, the proposed scheme shares the gathered data among the cluster heads using a backbone network, in order to increase data-reliability. It also maintains a backup cluster head in each cluster to enhance topological resilience. The simulation result showed that, compared to conventional clustering techniques, the proposed scheme decreases the total amount of data loss from the mobile sink as well as saving its energy (by reducing its moving distance), while minimizing the unexpected blackout time of the sensor node.

• 한국의류산업학회지
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• 제22권5호
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• pp.660-675
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• 2020

Since Industry 4.0, there is a growing interest in smart manufacturing across all industries. However, there are few studies on this topic in the garment industry despite the growing interest in implementing smart manufacturing. This paper presents the feasibility and essential considerations for implementing smart manufacturing in the garment industry. A systematic review analysis was conducted. Studies on garment manufacturing and smart manufacturing were searched separately in the Scopus database. Key technologies for each manufacturing were derived by keyword analysis. Studies on key technologies in each manufacturing were selected; in addition, bibliographic analysis and cluster analysis were conducted to understand the progress of technological development in the garment industry. In garment manufacturing, technology studies are rare as well as locally biased. In addition, there are technological gaps compared to other manufacturing. However, smart manufacturing studies are still in their infancy and the direction of garment manufacturing studies are toward smart manufacturing. More studies are needed to apply the key technologies of smart manufacturing to garment manufacturing. In this case, the progress of technology development, the difference in the industrial environment, and the level of implementation should be considered. Human components should be integrated into smart manufacturing systems in a labor-intensive garment manufacturing process.