• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.6
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• pp.761-769
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• 2012

In this paper, a setting method of initial cluster centers and color image segmentation using superpixels and Fuzzy C-means(FCM) algorithm is proposed. Generally, the FCM can be widely used to segment color images, and an element is assigned to any cluster with each membership values in the FCM. However the algorithm has a problem of local convergence by determining the initial cluster centers. So the selection of initial cluster centers is very important, we proposed an effective method to determine the initial cluster centers using superpixels. The superpixels can be obtained by grouping of some pixels having similar characteristics from original image, and it is projected $La^*b^*$ feature space to obtain the initial cluster centers. The proposed method can be speeded up because number of superpixels are extremely smaller than pixels of original image. To evaluate the proposed method, several color images are used for computer simulation, and we know that the proposed method is superior to the conventional algorithm by the experimental results.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.40 no.2 s.107
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• pp.187-201
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• 2005

With the trend of urban polynucleation, the issue of detecting economic clusters or urban employment centers has been considered as crucial. However, the prior researches had some limitations in detecting economic clusters in the empirical analysis: i.e. inherent inefficiency of density-based clustering methods, difficulty in detecting linear types of spatial clusters and lacks of consideration of economic significance. The purpose of this paper is to propose the clustering method with the procedure of testing statistical and economic significance named as VCEC (Variable Clumping method for Economic Clusters) and to apply it to a case analysis of Erie County, New York, in order to test its validity. By applying a search radius and a total employment as an economic threshold, 'the both statistically and economically significant clusters' were detected in the Erie County, and proved to be efficient.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.3
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• pp.357-364
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• 2014

In this work, we construct a CPU cluster to implement a parallel finite-difference time domain(FDTD) algorithm for fast electromagnetic analyses. This parallel FDTD algorithm can reduce the computational time significantly and also analyze electrically larger structures, compared to a single FDTD counterpart. The parallel FDTD algorithm needs communication between neighboring processors, which is performed by the MPI(Message Passing Interface) library and a 3-D domain decomposition is employed to decrease the communication time between neighboring processors. Compared to a single-processor FDTD, the speed up factor of a-CPU-cluster-based parallel FDTD algorithm is investigated for the normal mode and the hypermode and finally analyze an electrically large concrete structure by the developed parallel algorithm.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.43 no.3
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• pp.399-416
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• 2009

In this study, clustering methods with related tags were discussed for improving search and exploration in the tag space. The experiments were performed on 10 Delicious tags and the strongly-related tags extracted by each 300 documents, and hierarchical and non-hierarchical clustering methods were carried out based on the tag co-occurrences. To evaluate the experimental results, cluster relevance was measured. Results showed that Ward's method with cosine coefficient, which shows good performance to term clustering, was best performed with consistent clustering tendency. Furthermore, it was analyzed that cluster membership among related tags is based on users' tagging purposes or interest and can disambiguate word sense. Therefore, tag clusters would be helpful for improving search and exploration in the tag space.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.2
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• pp.370-379
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• 2018

The Korean government announced plans for the International Science Business Belt as a spatial area for promoting the linkage between scientific knowledge and commercialization in 2009. R&D and entrepreneurial activities are essential for the success of the International Science Business Belt. In particular, prioritizing the types of businesses is critical at the cluster establishment stage in that this largely affects the features and development of clusters comprising the International Science Business Belt. This research aims to predict the entry and growth of firms that specialize in four industrial clusters, including Big Science Cluster, Frontier Cluster, ICT Cluster, and Bio-Healthcare Cluster. For this purpose, we employ the Swann & Prevezer's industrial clustering model to identify sectors that affect the establishment and growth of industrial clusters in the International Science Business Belt, focusing on ICT, Bio-Healthcare and Frontier clusters. Data was collected from the 2014 Korean Innovation Survey (KIS) and University Alimi for the ICT cluster, 2014 National Bio Industry Survey and University Alimi for the Bio-Healthcare Cluster, and the 2015 National Nano Convergent Industry Survey and Annual Report of Nano Technology for the Frontier cluster. Empirical results show that the ICT service sector, bio process/equipment sector, and Nano electronic sector promote clustering in other sectors. Based on the analysis results, we discuss several policy implications and strategies that can attract relevant firms for the development of industrial clusters.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.103-105
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• 2008

차세대 양방향데이터방송 (BIFS: BInary Format for Scenes) 서비스에서는 하향링크(downlink) 데이터 전송률에 상응하는 높은 상향링크(uplink) 데이터 전송률이 요구되고 있다. 이에 무선 전송 채널의 한정된 자원 환경 속에서 상향링크 전송용량 증대를 위한 주파수 효율성 제고 기술의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 차세대 양방향데이터방송을 위한 다중 모바일(mobile) 사용자의 클러스터(cluster) 기반 상향링크 협동 다이버시티(cooperative diversity) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 하나의 단일 안테나(single antenna) 방송 기지국과 다수의 단일 안테나 모바일 사용자가 있는 상향링크 시분할다중접속 (TDMA: Time Division Multiple Access) 시스템에서 데이터 지연허용(delay-tolerant)에 따라 클러스터를 구성하고 제곱 다이버시티 차수(square diversity order)의 협동 프로토콜(cooperative protocol)을 통해 높은 공간다이버시티 이득(spatial diversity gain)을 얻는다. 또한, 비대칭(asymmetric) 무선 채널 환경에서 공정성(fairness)을 보장한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1002-1005
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• 2003

최근 리눅스의 보급이 활발하게 이루어지면서 저비용으로 슈퍼컴퓨터의 성능에 버금가는 클러스터 시스템이 활발히 구현되고 있다. 이에 맞추어 클러스터 전체 노드 디스크의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있는 네트워크 파일 시스템이 필요로 하게 되었다. 클러스터 파일 시스템 구축시 가장 보편적으로 사용되는 파일 시스템인 Network File System(NFS)은 보안의 위험성과 데이터 access시 성능이 떨어지는 단점 때문에 NFS을 대체할 수 있는 파일시스템을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 리눅스에서 사용하는 Ext3 파일 시스템의 성능을 기준으로 최근 활발한 연구가 진행중인 파일 시스템중 하나인 가상 병렬 파일 시스템과 NFS와의 성능 비교 및 시험을 통하여 최적화된 Cluster 파일 시스템에 대해서 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.121-123
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• 2003

웹 프록시의 처리량을 향상하고자 하는 시도로 Hummingbird가 제시되었다. 그러나 Hummingbird의 복구방식은 느리기 때문에 좀더 빠르게 웹 프록시 저장장치를 복구할 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 빠른 복구를 위하여 디스크의 일부만 읽어서 복구할 수 있도록 메타 정보를 위한 공간을 할당하도록 하였다. 또한 메타 정보를 기록하는 비용을 줄이기 위해 윈도우를 사용한 메타 정보 관리 방식을 적용하여 윈도우 안에서만 클러스터를 할당\ulcorner삭제할 수 있도록 하며, 윈도우의 이동에 따라 메타 정보를 모아서 기록할 수 있도록 한다. 윈도우를 사용한 메타 정보 관리 방식에서는 윈도우에 포함된 클러스터들의 메타 정보만이 잘못될 수 있도록 하여 복구 시에 윈도우에 포함된 클러스터들의 메타 정보를 삭제하고 빠르게 복구할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.526-528
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• 2004

메타데이타에 대한 접근이 특정 디렉토리에 집중되며 메타데이타 연산마다 다른 계산량을 가지는 클러스터 파일 시스템의 특성상 메타데이타 서버 간 부하의 불균형과 과부하가 발생한다. 따라서 클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 중요 요소인 메타데이타 서비스의 성능을 위해서는 메타데이타 서버들의 과부하 상황에 대처할 수 있는 합리적인 부하 분산 기법이 필수적이다. 메타데이타 공간을 분할하여 담당영역만을 관리하는 비대칭 메타데이타 서버를 위해 본 눈문은 클라이언트 요청의 내용을 분석하여 담당 메타데이타 서버를 결정하고 해당 연산의 종류에 따라 단순 검색, 메타데이타 중복 저장(replication), 또는 메타데이타에 대한 로깅(logging)을 수행하는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제시하였다.