• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.285-298
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• 2022

본 연구는 공학 설계를 적용한 과학 수업이 참여 학생들의 창의공학적 문제해결성향에 미치는 효과를 알아보기 위한 연구이다. 본 연구에서 사용된 공학 설계를 적용한 과학 수업은 미국 미네소타대학과 퍼듀대학에서 공동 제작한 10차시의 프로그램을 번역하여 사용하였으며, P 광역시에 소재한 H 초등학교 6학년 24명의 학생들에게 적용하였다. 본 연구의 주요 데이터는 연구 사전과 사후에 수집한 창의공학적 문제해결성향 검사지이다. 창의적 공학문제해결력 검사는 대응표본 t-검증과 계층적 군집분석을 통해 분석하였다. t-검증 결과 공학 설계를 적용한 과학 수업은 전반적으로 참여 학생들의 창의공학적 문제해결성향에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 군집분석 결과 창의공학적 문제해결성향은 2가지 군으로 분류할 수 있다는 것을 확인하였으며, 5명의 학생의 경우 사전과 사후에 유의미한 차이로 성향(분류군)이 바뀐 것을 확인할 수 있었다. 군집의 변화가 생긴 5명의 학생들을 인터뷰하여 중심도 분석을 실시하고 하이브리드 분석 방법에 따라 해석한 결과, 학생들이 공통적으로 경험한 것은 '협업을 통한 문제해결'과 '반복실험(재설계)를 통한 문제해결', 그리고 '과학 지식의 활용'으로 나타났으며, 소수반응으로 '최선의 실험방법 선택'과 '과학과 공학의 차이' 등이 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.177-187
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• 2013

연관 규칙 탐사는 다양한 분야에서 널리 쓰이는 데이터 마이닝 기법으로 트랜잭션 데이터에 포함된 이산적인 항목들 간의 인과관계를 추출하는데 목적을 둔다. 하지만 분석자들은 때로 방대한 양의 데이터에서 추출된 많은 연관규칙들을 해석하고 활용하는데 곤란을 겪기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 트랜잭션 데이터에서 유용한연관 규칙을 탐색하기 위한 새로운 방법인 HTM 접근법을 제안하고자 한다. HTM 접근법은 크게 계층 군집, 테이블 뷰 및 모자이크 플롯의 세 가지 단계로 구성되며, 각 단계는 분석자들에게 적절한 시각적 표현을 제공한다. 예시를 위해 본 논문에서는 상기 접근법을 건강 검진 결과 데이터 분석에 적용하였으며, 실험결과 HTM 접근법을 통해 분석자들은 유용한 규칙들을 보다 효과적으로 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1121-1130
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• 2004

본 논문에서는 인쇄체 텍스트 영상에 대한 문자열 분리 방법과 어절 분리 방법을 제안한다. 문자열 분리 방법은 수평 투영 프로파일을 분석하고, 오분리된 문자열에 대하여 재귀적 투영 프로파일 (Recursive Projection Profile) 분석을 수행한다. 어절 단위 분리는 문자열에 대한 연결요소 분석을 통하여 gap을 검출한 후, 계층적 군집화 기법에 의해 어절과 어절 사이에 존재하는 gap을 판별하여 어절 분리점을 결정한다. 또한 어절과 어절 사이에 존재하는 특수기호를 검출하여 어절 분리점을 추가하기 위해서, 연결요소의 종횡비와 골격선(skeleton)의 형태적 특징을 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 총 84 개의 텍스트 영상에 대하여 실험하였고, 국내 상용 OCR 소프트웨어인 아르미와 성능 비교하였다. 최종 어절 분리에 대하여 제안 방법과 아르미가 각각 99.92%와 97.58%의 성능으로 측정됨으로써 제안 방법이 아르미에 비해 우수함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.419-425
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 인해 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 이에 따라서 수신된 메일을 효율적이고 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류 기술들은 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 이메일의 다원분류 방법중 군집(clustering)을 이용한 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지고 분류 레이블이 없는 단점이 있으며, 분류(classification)를 이용한 방법은 미리 분류 레이블을 사용자가 지정해야 하며 학습시켜야 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PCA (Principal Component Analysis)를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 계층 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.42-50
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• 2004

캐릭터 애니메이션 기술의 발달로 가상공간에 애니메이트되는 캐릭터의 수가 점점 증가되고 있으며, 캐릭터 자체 골격구조의 관절 개수와 캐릭터를 덮고 있는 메쉬의 폴리곤 개수도 점점 증가하는 추세이다. 따라서, 실시간 가상환경에서 다수의 캐릭터를 전처리 과정 없이 시뮬레이션할 경우 전체 군중시스템 성능의 저하가 예상된다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 모션 다단계(motion level-of-detail) 기법을 제시한다. 모션 단순화 기법은 캐릭터의 움직임을 제어하는 골격(관절)구조와 캐릭터의 형태를 시각적으로 표현하는 기하(메쉬)구조를 단순화 하는 방법으로 기존 동작과 단순화된 동작의 차이를 최소화 한다. 골격구조 단순화를 위한 JPC(joint posture clustering)방법은 특정 관절의 연속된 모션 시퀀스에서의 유사 자세 집단을 추출하여 하나의 자세로 표현하는 방법으로, 모션의 특성에 따라 동적으로 관절을 단순화하여 관절 시뮬레이션 시간을 줄이는 방법이다. JPC방법은 골격구조가 시간에 따라 동적으로 변형되기 때문에 골격구조의 계층구조를 재 구축할 시간이 필요하지만, 기존 동작과 유사성을 잃지 않는 단순화된 동작 생성이 가능하다. 유사 자세 집단을 추출하기 위해 전체 모션 시퀀스에서 관절의 프레임간 자세 차이를 수식화하여 테이블 형태로 구성하고 이를 통해 기존 동작의 유사성을 잃지 않으며 관절의 단순화 율을 최대화 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한, 실시간 군중 환경의 성능을 더욱 향상시키기 위해 시간에 따라 변형되는 캐릭터 메쉬의 단순화 기법을 적용한다. 실험결과 모션 다단계 기법은 실시간 군중환경에서 캐릭터의 수가 많고 복잡한 골격구조와 기하구조로 구성된 관절 궤적의 변화가 심하지 않은 동작에 대해 특히 효율적이다.

• 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.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권4호
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• pp.341-350
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• 2019

건설업은 전체 산업 중에서 가장 많은 재해자를 발생시키는 산업 분야이다. 각 재해에서 발견되는 반복되는 요인들로 인해 재해가 발생하기 때문에 기존의 기술통계 분석 및 통계적 검정으로 업무상 재해 유형을 분석하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 건설현장에서 발생하는 재해 유형 중 낙하물에 기인한 안전사고에 대하여 사망과 부상 사고로 구분하여 사고 원인들을 도출한다. 또한, 기계학습 기법 중 연관 규칙 분석 방법을 통하여 낙하물에 기인한 안전사고의 규칙을 발견하고, 낙하물의 요인들을 군집하여 중점 재해요인을 도출한다. 본 연구에서 제안한 낙하물에 기인한 사망과 부상 사고에 대한 규칙을 감안하여 낙하물에 기인한 안전사고에 대한 대처방안을 모색하면 보다 정확한 사고예방이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.