• Title/Summary/Keyword: 공간연관

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Spatial Clustering Method Via Generalized Lasso (Generalized Lasso를 이용한 공간 군집 기법)

  • Song, Eunjung;Choi, Hosik;Hwang, Seungsik;Lee, Woojoo
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.4
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    • pp.561-575
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    • 2014
  • In this paper, we propose a penalized likelihood method to detect local spatial clusters associated with disease. The key computational algorithm is based on genlasso by Tibshirani and Taylor (2011). The proposed method has two main advantages over Kulldorff's method which is popoular to detect local spatial clusters. First, it is not needed to specify a proper cluster size a priori. Second, any type of covariate can be incorporated and, it is possible to find local spatial clusters adjusted for some demographic variables. We illustrate our proposed method using tuberculosis data from Seoul.

Mining of Subspace Contrasting Sample Groups in Microarray Data (마이크로어레이 데이터의 부공간 대조 샘플집단 마이닝)

  • Lee, Kyung-Mi;Lee, Keon-Myung
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.5
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    • pp.569-574
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    • 2011
  • In this paper, we introduce the subspace contrasting group identification problem and propose an algorithm to solve the problem. In order to identify contrasting groups, the algorithm first determines two groups of which attribute values are in one of the contrasting ranges specified by the analyst, and searches for the contrasting groups while increasing the dimension of subspaces with an association rule mining strategy. Because the dimension of microarray data is likely to be tens of thousands, it is burdensome to find all contrasting groups over all possible subspaces by query generation. It is very useful in the sense that the proposed method allows to find those contrasting groups without analyst's involvement.

A Study on Ecotope Diversity Transition Analysis in the Middle of Mankyung River (만경강 중류 에코톱다양성 추이분석 연구)

  • Kim, Woo Ram;Kim, Ji Sung;Kim, Kyu Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.480-480
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    • 2016
  • 에코톱은 생태학적 지휘체계(Niche)와 서식처(Habitat)가 결합된 환경을 의미하며 도면에서 최소한의 단위로 일반적인 구성요소의 상태, 잠재자연식생, 잠재생태계 기능으로 균일하게 분류가 가능한 요소로서 천이단계 또는 토지이용이 서로 다른 패치들로 이루진 생태공간을 의미한다. 따라서 에코톱과 비오톱은 식물과 동물의 특정 군집에 요구되는 서식공간의 개념에서는 의미가 같지만 비오톱은 서식공간의 일부분 또는 한 개 이상의 생물이 서식가능한 공간의 개념으로 사용된다. 현재 네덜란드, 스페인을 포함한 유럽국가에서는 에코톱분류를 통한 하천을 관리하는 방안을 제시하고 있으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 만경강 중류 소양천 합류점에서 전주천 합류점까지 약 3.5km 구간의 제외지포함 제내지 1km 폭을 대상으로 1918년 고지도 토지피복을 분류하고, 1948년 해방이전 항공사진, 2003년 2014년 항공사진을 활용한 에코톱을 분류하여 이에 대한 에코톱 다양성지수를 추이분석하여 하천으로부터 떨어진 거리 별 에코톱다양성지수 변화를 분석하였다. 분석결과 과거 제방축조 이전인 1918년 에코톱 다양성 지수는 하천으로부터 멀어질수록 안정적으로 감소하였으나 1948년 이후의 하천은 제내지에서부터 지수값이 급격히 감소한 것을 알 수 있었다. 이는 1948년 이후의 만경강은 과거 1918년 하천에 비해 구하도 공간이 농경지 증가, 보설치 등으로 인한 인위적 교란에 의한 감소로 분석되어지며 에코톱다양성과 밀접한 연관이 있는 생물종다양성 역시 감소하였음을 유추할 수 있다.

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An Optimization of Hashing Mechanism for the DHP Association Rules Mining Algorithm (DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘을 위한 해싱 메커니즘 최적화)

  • Lee, Hyung-Bong;Kwon, Ki-Hyeon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.8
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    • pp.13-21
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    • 2010
  • One of the most distinguished features of the DHP association rules mining algorithm is that it counts the support of hash key combinations composed of k items at phase k-1, and uses the counted support for pruning candidate large itemsets to improve performance. At this time, it is desirable for each hash key combination to have a separate count variable, where it is impossible to allocate the variables owing to memory shortage. So, the algorithm uses a direct hashing mechanism in which several hash key combinations conflict and are counted in a same hash bucket. But the direct hashing mechanism is not efficient because the distribution of hash key combinations is unvalanced by the characteristics sourced from the mining process. This paper proposes a mapped perfect hashing function which maps the region of hash key combinations into a continuous integer space for phase 3 and maximizes the efficiency of direct hashing mechanism. The results of a performance test experimented on 42 test data sets shows that the average performance improvement of the proposed hashing mechanism is 7.3% compared to the existing method, and the highest performance improvement is 16.9%. Also, it shows that the proposed method is more efficient in case the length of transactions or large itemsets are long or the number of total items is large.

The Social-Spatial Relationship between Jeongeup Julpungryu and Daepungryu (정읍 줄풍류와 대풍류의 사회적·공간적 연관성)

  • Cho, Seog-Yeon
    • (The) Research of the performance art and culture
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    • no.39
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    • pp.775-800
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    • 2019
  • Jeongeup Pungnyu, which can be regarded as a foundation of Hyangje Julpungryu(;string ensemble in Honam Area) best reflects social-spatial characteristics of local Pungryu culture. The close relationship between Daepungryu(wind ensemble) and Julpungryu can be inferred from three points of view. First, Jeongeumun who participated as a musician in the beginning of Hyangje Julpungryu was good at not only performing musical instrument but also dancing. Jeongeumun did not stay in specific musical field. He performed Hyangje Julpungryu, made Daepungryu and used it as dancing music with musicians that participated in Julpungryu. That is why Julpungryu and Daepungryu are not completely separated music. Secondly, according to , Jung Hyungin, who followed the dance of Jeong Jae-Sun with Kim So-Ran, was the first Piri player who learned from Jeongeumun and played Yeongsanhoesang and Samhyeon-yukkak(;wind ensemble). That is, Jeongeup Julpungryu was formed by Jeongeumun and dancer Jung Hyung-in followed Julpungryu and Daepungryu. Based on these findings, it can be inferred that Jeongeup's Daepungryu is fundamentally closely related to Jungeup Julpungryu.

WFMM Neural Networks Based Skin Color Filter for Face Detection (얼굴패턴 검출 문제에서 WFMM 신경망 기반의 피부색 검출 기법)

  • Cho Il-Gook;Kim Ho-Joon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2006.05a
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    • pp.299-302
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    • 2006
  • 본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.

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Similar Trajectory Clustering on Road Networks (도로 네트워크에서의 유사 궤적 클러스터링)

  • Baek, Ji-Haeng;Won, Jung-Im;Kim, Sang-Wook
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10c
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    • pp.256-260
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    • 2006
  • 본 논문에서는 도로 네트워크내의 이동 객체들을 대상으로 하는 효과적인 유사 궤적 검색 및 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이동 객체들 간의 유사도 측정을 위한 기존의 기법들은 대부분 유클리디안 공간 상의 궤적들을 대상으로 한다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간 상에 존재하므로, 이러한 실제 상황을 반영하는 유사도 측정 방식이 요구된다. 본 논문에서는 각 이동 객체가 시간에 따라 지나간 도로 세그먼트들의 리스트를 궤적이라 정의하고, 이렇게 정의된 궤적들을 대상으로 하는 새로운 유사도 측정 함수를 제안한다. 제안된 유사도 측정 함수는 궤적을 이루는 도로 세그먼트의 길이와 식별자 정보를 이용한다. 제안된 유사도 측정 함수에 의하여 측정된 각 궤적 쌍 간의 유사도를 기반으로 전체 궤적들을 FastMap을 이용하여 k차원 공간상의 점들로 사상하고, 이들을 k-medoids 방식을 이용하여 클러스터링 한다. 구성된 클러스터와 연관된 사용자 정보, 도로 정보 등을 함께 사용자에게 제공하는 활용 예를 제시함으로써 제안된 기법이 실제 응용에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

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복합 기능을 갖는 정보보호 제품의 보호 프로파일 개발을 위한 평가 방법론 고찰

  • 서대희;이임영;정지훈;채수영
    • Review of KIISC
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    • v.14 no.1
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    • pp.107-122
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    • 2004
  • 세계 각 국은 산업 및 정보의 의존성에 의해 모든 정보를 한눈에 볼 수 있는 시대로 변모하였으며, 사이버 공간 그 자체가 정치, 경제사회, 문화 등의 기본적인 생활 공간으로 자리 매김하고 있다. 따라서 사이버 공간을 보호하지 않을 경우 안정된 정보사회 구축은 불가능하다. 특히, 정보보호의 대상이 특정 국가적인 정보 보안에 국한되지 않고 기업 및 사회의 정보 등으로 확대되고 있어, 국가적으로 국가 안보뿐만 아니라 개인의 정보보호를 위한 새로운 제도와 조치가 절실히 요구되는 시점이다. 따라서 본 고에서는 복합 기능을 갖는 정보보호 제품의 보호 프로파일 개발을 위한 기반 연구로 요구되는 대체 평가 방법론에 대해 고찰해 보고자한다. 특히 북미를 중심으로 표준화가 진행 중에 있는 CEM을 기준으로, 영국을 중심으로 유럽의 적합성 표준으로 추진 중에 있는 SCT와 ISO/IEC에서 제시되고 있는 적합성 테스트 방법론인 ISO/IEC 9496 및 보증 프레임워크인 ISO/IEC 15443에 대한 자체 취약성 분석을 수행하고 자각의 평가 방법론간의 상호 연관성과 비교 분석을 통해 복합 기능을 갖는 정보보호 제품의 보호 프로파일 개발의 가이드라인을 제시하고자 한다.

Factors Affecting the Intention of Use for SNS (SNS 채택에 영향을 미치는 요인)

  • Wang, Huan;Kim, Seunggweon;Yoon, Jongsoo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.409-413
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    • 2013
  • 21세기의 인터넷은 통신기술의 진보에 따라 정보의 전달과 상업적인 거래의 플랫폼부터 점점 사람들의 생활과 밀접하게 연관된 일상적인 공간이며, 공동체를 형성하고 자기정체성을 표현하는 사회활동 공간으로 발전하고 있다. 이와 함께, 사이버 공간에서 개인화, 상호작용, 참여, 사회성 등의 특징으로 대별되는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)가 전 세계적으로 확산되고 있다. 본 연구에서는 기존문헌 연구를 바탕으로 바람직한 SNS가 갖추어야 하는 특성(시스템특성, 서비스특성, 정보특성, 감성특성)을 도출하고 이러한 특성과 서비스 채택의도간의 관련성이 있는가를 파악하고자 하였다. 또한, SNS 특성과 서비스 채택의도간의 관련성이 개인의 성향에 따라 차이가 있는가를 검토하고자 하였다. SNS 이용자를 대상으로 설문지를 의뢰하여 통계분석을 실시한 결과, SNS 특성이 서비스 채택의도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적 영향을 미치고 있으며, SNS 특성과 서비스 채택의도간의 관련성이 개인적 성향에 따라 차이가 존재하고 있는 것으로 파악되었다.

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Optimial Identification of Fuzzy-Neural Networks Structure (퍼지-뉴럴 네트워크 구조의 최적 동정)

  • 윤기찬;박춘성;안태천;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.99-102
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    • 1998
  • 본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

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