• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1133-1144
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• 2017

기상자료를 이용한 군집분석은 기상 특성에 근거한 기상 지역의 세분화를 가능하게 하고 군집을 이루는 지형별 기상 특성의 파악을 용이하게 한다. 이때 기상관측자료를 이용한 군집분석은 관측지점의 밀도가 다르기 때문에 우리나라의 기상특성이 고르게 반영되지 못할 수 있다. 반면 수치모델 격자자료는 $5km{\times}5km$ 간격으로 조밀하고 고른 자료의 생산이 가능하므로 우리나라의 기상 특성을 고르게 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기온과 강수량의 수치모델 격자자료를 이용하여 군집분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 기상관측지점에 대한 군집을 결정하였다. 기상 특성이 월별로 상이할 수 있기 때문에 군집분석은 월별로 수행하였으며, K-Means 군집분석 방법의 단점을 보완하고자 계층적 군집분석 방법인 Ward 방법과 결합하여 적용하였다. 그 결과 우리나라 기상관측지점들에 대해 시 공간적으로 세분화된 군집화가 이루어졌다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.533-542
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• 2017

Novels include various character names, depending on the genre and the spatio-temporal background of the novels and the nationality of characters. Besides, characters and their names in a novel are created by the author's pen and imagination. As a result, any proper noun dictionary cannot include all kinds of character names. In addition, the novels translated into Korean have character names consisting of two or more nouns (such as "Harry Potter"). In this paper, we propose a method to extract noun phrases for character names and to cluster the noun phrases into coreferents for the same character name. In the extraction of noun phrases, we utilize KKMA morpheme analyzer and CPFoAN character identification tool. In clustering the noun phrases into coreferents, we construct a directed graph with the character names extracted by CPFoAN and the extracted noun phrases, and then we create name sets for characters by traversing connected subgraphs in the directed graph. With four novels translated into Korean, we conduct a survey to evaluate the proposed method. The results show that the proposed method will be useful for speaker identification as well as for constructing the social network of characters.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.141-148
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• 2011

기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.9-14
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• 2003

The major reason that spatial data warehousing has attracted a great deal of attention in business GIS in recent years is due to the wide availability of huge amounts of spatial data and the imminent need for turning such data into useful geographic information. Therefore, this research has been focused on designing and implementing the pilot tested system for spatial decision making. The purpose of the system is to predict targeted marketing area by discriminating the customers by using both transaction quantity and the number of customer using credit card in department store. Focused on the analysis methodology, the case study is aiming to use GIS and clustering for knowledge discovery. The system is a key section of the research of multi-dimensional and spatio-temporal analysis in the internet environment.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.70-85
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• 2021

최근 활발히 연구되는 딥러닝 방법론은 인공지능의 성능을 급속도로 향상시켰고, 이에 따라 다양한 산업 분야에서 딥러닝을 활용한 시스템이 제시되고 있다. 교통 시스템에서는 GNN을 활용한 공간-시간 그래프 모델링이 교통 속도 예측에 효과적인 것으로 밝혀졌지만, 이는 메모리 병목 현상을 유발하기 때문에 모델이 비효율적으로 학습된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 그래프 분할 방법을 통해 도로 네트워크를 분할하여 메모리 병목 현상을 완화함과 동시에 우수한 성능을 달성하고자 한다. 제안 방법론을 검증하기 위해 인천시 UTIC 데이터 분석 결과를 바탕으로 Jensen-Shannon divergence를 사용하여 도로 속도 분포의 유사도를 측정하였다. 그리고 측정된 유사도를 바탕으로 스펙트럴 클러스터링을 수행하여 도로 네트워크를 군집화하였다. 성능 측정 결과, 도로 네트워크가 7개의 네트워크로 분할되었을 때 MAE 기준 5.52km/h의 오차로 비교 모델 대비 가장 우수한 정확도를 보임과 동시에 메모리 병목 현상 또한 완화되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권1호
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• pp.157-157
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• 1999

Researches on the gesture recognition have become a very interesting topic in the computer vision area, Gesture recognition from visual images has a number of potential applicationssuch as HCI (Human Computer Interaction), VR(Virtual Reality), machine vision. To overcome thetechnical barriers in visual processing, conventional approaches have employed cumbersome devicessuch as datagloves or color marked gloves. In this research, we capture gesture images without usingexternal devices and generate a gesture trajectery composed of point-tokens. The trajectory Is spottedusing phase-based velocity constraints and recognized using the discrete left-right HMM. Inputvectors to the HMM are obtained by using the LBG clustering algorithm on a polar-coordinate spacewhere point-tokens on the Cartesian space .are converted. A gesture vocabulary is composed oftwenty-two dynamic hand gestures for editing drawing elements. In our experiment, one hundred dataper gesture are collected from twenty persons, Fifty data are used for training and another fifty datafor recognition experiment. The recognition result shows about 95% recognition rate and also thepossibility that these results can be applied to several potential systems operated by gestures. Thedeveloped system is running in real time for editing basic graphic primitives in the hardwareenvironments of a Pentium-pro (200 MHz), a Matrox Meteor graphic board and a CCD camera, anda Window95 and Visual C++ software environment.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권3호
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• pp.376-389
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• 2012

이민자 집단에 있어 자영업은 생존과 사회경제적 지위 상승의 중요한 수단이다. 지리학적 관점에서는 이민자들의 주거 집중이 이민자 자영업이 성장하는데 중요한 역할을 한다고 보아 왔다. 하지만 최근 이민자들의 거주지가 분산되어 집거권의 역할이 축소될 가능성이 점쳐 지고 있다. 본 연구는 이민자들의 주거 분산에 따른 자영업에 대한 집거권이 행하는 역할이 어떻게 변화해 가는지 시카고 대도시권에 거주하고 있는 한국인 자영업자들을 사례로 분석하였다. 먼저 Public Use Microdata Sample(PUMS) 통계자료를 통해 한인 자영업의 전반적인 변화상을 점검하였다. 주거 분산에 대한 한인 자영업자들의 반응과 대응을 설문조사를 통해 살펴보았다. 반응이라는 측면에서 자영업자들을 '영향이 있었다'는 그룹과 '영향이 별로 없었다'는 그룹으로 나누고 각각의 특성이 고객확보, 노동력수급, 자재수급, 사업정보획득, 그리고 사업경험이라는 측면에서 서로 다르다고는 것이 밝혀졌다. 두 그룹이 민족네트워크에 의존하는 정도와 활용하는 방법에서 상이하여 그러한 반응을 보인 것으로 판단되었다. 본 연구는 이민자 기업가주의의 발흥에 있어 주거 집중의 중요성은 해당 자영업의 민족적 네트워크의 의존도와 활용방법에 달려있다는 점을 밝혔다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.287-296
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• 2004

최근 이동 컴퓨팅 환경 하에서 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스가 점차 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 하는 위치 기반 서비스를 지원하기 위하여, 요청되는 질의들 사이에 존재하는 의미적으로 연관성이 있는 빈발 항목인 연관 클래스 집합을 제안하고, 이를 효과적으로 찾는 방법에 대해 소개한다. 이때 요청되는 질의들의 시간적 연관 관계, 그리고 이러한 서비스를 제공해 주는 공간 객체들 사이의 거리와 사용자의 접근 특성이 함께 고려된다 이러한 연구 결과는 이동 환경이 갖는 제약점을 극복하면서 효과적으로 위치 기반 서비스를 지원하는 바탕이 된다 즉 생성된 연관 클래스 집합은 이동 컴퓨팅 환경에서 지리 정보를 서비스 할 때 관련 자료를 추천하는 시스템에 활용할 수 있고, 지리 정보를 고려한 광고 방송이나 도시 개발 계획 둥에 이용할 수 있으며, 이동 사용자를 위한 클라이언트의 캐쉬 정책에 응용될 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.63-76
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• 2005

최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다.