• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.367-380
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• 2002

Due to recent increase in applications requiring huge amount of data such as spatial data analysis and image analysis, clustering on large databases has been actively studied. In a hierarchical clustering method, a tree representing hierarchical decomposition of the database is first created, and then, used for efficient clustering. Existing hierarchical clustering methods mainly adopted the bottom-up approach, which creates a tree from the bottom to the topmost level of the hierarchy. These bottom-up methods require at least one scan over the entire database in order to build the tree and need to search most nodes of the tree since the clustering algorithm starts from the leaf level. In this paper, we propose a novel top-down hierarchical clustering method that uses multidimensional indexes that are already maintained in most database applications. Generally, multidimensional indexes have the clustering property storing similar objects in the same (or adjacent) data pares. Using this property we can find adjacent objects without calculating distances among them. We first formally define the cluster based on the density of objects. For the definition, we propose the concept of the region contrast partition based on the density of the region. To speed up the clustering algorithm, we use the branch-and-bound algorithm. We propose the bounds and formally prove their correctness. Experimental results show that the proposed method is at least as effective in quality of clustering as BIRCH, a bottom-up hierarchical clustering method, while reducing the number of page accesses by up to 26～187 times depending on the size of the database. As a result, we believe that the proposed method significantly improves the clustering performance in large databases and is practically usable in various database applications.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.187-189
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• 2023

IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.10 no.4
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• pp.95-103
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• 2010

The purpose of this study is to propose a decision-making technique for selecting waterproofing methods using the Analytic Hierarchy Process (AHP) technique. In this study, a questionnaire survey was given to a group of specialists, which included design specialists, construction specialists, and maintenance specialists, regarding their experience with roof waterproofing methods. The 1st level hierarchy of the questionnaire survey addressed the function, economics, and maintenance of each of the roof waterproofing methods. The rank of 13 items of questionnaire, which is the 2nd level hierarchy of the questionnaire survey, is calculated using Expert Choice Solution. The analysis of questionnaire survey shows that each specialist selects different roof waterproofing methods, and all specialists make much of waterproof performance.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.2
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• pp.75-87
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• 2017

In recent decades, extreme events have been significantly increased over the Korean Peninsula due to climate variability and climate change. The potential changes in hydrologic cycle associated with the extreme events increase uncertainty in water resources planning and designing. For these reasons, a reliable changing point analysis is generally required to better understand regime changes in hydrologic time series at watershed scale. In this study, a hierarchical changing point analysis approach that can apply in a watershed scale is developed by combining the existing changing point analysis method and hierarchical Bayesian method. The proposed model was applied to the selected stations that have annual rainfall data longer than 40 years. The results showed that the proposed model can quantitatively detect the shift in precipitation in the middle of 1990s and identify the increase in annual precipitation compared to the several decades prior to the 1990s. Finally, we explored the changes in precipitation and sea level pressure in the context of large-scale climate anomalies using reanalysis data, for a given change point. It was concluded that the identified large-scale patterns were substantially different from each other.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.320-326
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• 1996

컴퓨터를 애용한 편집엽무가 더욱 보편화되면서 워드프로세서의 역할은 한층 강조되어지고 있다. 최근 국내에서 개발된 워드프로세서와 외국에서 개발된 워드프로세서들이 국내 소프트웨어 시장에 우후죽순 처럼 출현하여 경쟁을 벌이고 있는 시점에서, 워드프로세서의 기능성 관점에서의 평가가 한층 더 중요 해 진다고 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 여러가지 워드프로세서의 주요 기능 및 세부 기능들을 정리 하고, 사용자가 중요하다고 느끼는 기능을 가장 적절히 제공해주는 워드프로세서가 어떤 것인지를 계층 적 분석 기법을 이용하여 평가하였다. 연구 결과로서, 사용자들은 주기능에서는 '파일 기능'과 '편집 기능'이 중요하다고 느끼고 있었으며, '파일 기능'의 하부 기능에서는 '저장 기능'과 '미리 보기 기능' 의 중요도가 높게 나타나, 앞으로 연구해야 할 워드 프로세서의 중요 기능으로 나타났다. 또한, 비교 대상이 된 세개의 워드프로세서 중에서는 사용자가 요구하는 기능(파일찾기, 미리보기, 그림편집, 보기배율, 그림, 기호 등의 기능)을 많이 보유하고 있는 제품이 가장 우수한 워드프로세서로 평가되었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.17 no.1
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• pp.57-69
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• 2001

This study propose a image processing system of unsupervised analysis. This system integrates low-level segmentation and high-level classification. The segmentation and classification are conducted respectively with and without spatial constraints on merging by a hierarchical clustering procedure. The clustering utilizes the local mutually closest neighbors and multi-window operation of a pyramid-like structure. The proposed system has been evaluated using simulated images and applied for the LANDSATETM+ image collected from Youngin-Nungpyung area on the Korean Peninsula.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.653-660
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• 2004

Object-oriented analysis-synthesis coding (OOASC) subdivides each image of a sequence into a number of moving objects and estimates and compensates the motion of each object. It employs a motion parameter technique for estimating motion information of each object. The motion parameter technique employing gradient operators requires a high computational load. The main objective of this paper is to present efficient motion parameter estimation techniques using the hierarchical structure in object-oriented analysis-synthesis coding. In order to achieve this goal, this paper proposes two algorithms : hybrid motion parameter estimation method (HMPEM) and adaptive motion parameter estimation method (AMPEM) using the hierarchical structure. HMPEM uses the proposed hierarchical structure, in which six or eight motion parameters are estimated by a parameter verification process in a low-resolution image, whose size is equal to one fourth of that of an original image. AMPEM uses the same hierarchical structure with the motion detection criterion that measures the amount of motion based on the temporal co-occurrence matrices for adaptive estimation of the motion parameters. This method is fast and easily implemented using parallel processing techniques. Theoretical analysis and computer simulation show that the peak signal to noise ratio (PSNR) of the image reconstructed by the proposed method lies between those of images reconstructed by the conventional 6- and 8-parameter estimation methods with a greatly reduced computational load by a factor of about four.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.608-617
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• 2005

본 연구에서는 정보화지원사업의 실제적인 성과를 보다 객관적이고 합리적으로 평가할 수 있도록 해주는 성과평가항목별 가중치의 산정을 위해 (1) 정보화사업 성과평가에 관한 이론적 고찰 및 현재 실무에서 적용되고 있는 평가항목들에 대한 포괄적인 검토를 통해 (2) 정보화지원사업의 평가기준을 3개 평가시점, 6개 평가영역, 22개 평가항목으로 분류${\cdot}$구성하였으며, (3) 성과평가관련 학계 및 업계 전문가들을 대상으로 자료를 수집하고 계층적 의사결정분석기법(AHP)을 이용한 분석을 통해 각 평가기준의 가중치를 차별적으로 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.362-364
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• 2003

기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.5 s.121
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• pp.369-375
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• 2007

The purpose of this study is to suggest the strategic development plan of the freight forwarding industry in Korea. In order to do this, 20 derailed factors were identified both from previous studies and from brainstorming professionals of the freight forwarding industry and these made info a 3 level hierarchy structure. SWOT/AHP technique identifies the relative weight of each level and composite relative weight of detailed factors. As a result, the strategic development plan of the freight forwarding industry priority in Korea has been proposed.