• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.3
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• pp.75-83
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• 2022

Korea, which has the highest pedestrian fatality rate among OECD countries, is making efforts to improve the safe walking environment by enacting laws focusing on pedestrian. Spatial clustering was conducted with scan statistics after examining the social network data related to traffic accidents for children and seniors. The word cloud was used to examine people's recognition Campaigns for children and literature survey for seniors were in main concern. Naedang and Yongsan are the regions with the highest relative risk of weak pedestrian for children and seniors. On the contrary, Bongmu and Beomeo are the lowest relative risk region. Naedang-dong and Yongsan-dong of Daegu Metropolitan City were identified as vulnerable areas for pedestrian safety due to the high risk of pedestrian accidents for children and the elderly. This means that the scan statistics are effective in searching for traffic accident risk areas.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.4
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• pp.541-550
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• 2011

MotionTypography is crucial to effective emotional communication in digital society. In this paper, I study movements to represent emotion using motiontypography and approach two goals: First to define an emotional measure by means of emotion assesses by the public, Second to research image characteristics corresponding to movements. In this dissertation, we collect emotional words by literature and experimental surveys and extract representative emotional words using KJ method and clustering analysis. The results of research, the emotional axes selected for motiontypography represent 'calm to active' and 'soft to stiff', the viewers feel a specific emotional state from some movements of motiontypography. If, we investigate the relationship of motiontypographic visual elements with emotional words are achieved together, I think it will serve as a motiontypographic guideline that enables helping the public to easily produce motiontypography.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.35-40
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습구조는 일반화된 델타학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식성능을 평가하기 위해 2차원 좌표평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.15 no.4
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• pp.464-480
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• 2012

This paper includes consideration for construction of Sejong City and seeking its alternative. Korean government has gone ahead with the relocation of 35 ministries of central government from Seoul metropolitan area to Sejong city for balanced regional development. But many specialists are worried about the spatial division of government function because such a spatial division would bring down the functional efficiency of central government. This paper proposes to make Sejong city the administrative capital city instead of the relocation of some ministries to Sejong city, and discusses the necessity and appropriateness to develop Sejong city as an administrative capital city.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.871-876
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• 2006

In this thesis, to accurately measure 3D face information using the spatial encoding patterns, the new algorithm to segment the pattern images from initial face pattern image is proposed. If the obtained images is non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern, the pattern segmentation is very difficult. Furthermore. the non-encoded areas by accumulated error are occurred. In this thesis, the FCM(fuzzy c-means) clustering method is proposed to enhance the robust encoding and segmentation rate under non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern. The initial parameters for experiment such as clustering class number, maximum repetition number, and error tolerance are set with 2, 100, 0.0001 respectively. The proposed pattern segmentation method increased 8-20% segmentation rate with conventional binary segmentation methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11b
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• pp.1037-1040
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• 2003

본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC 들을 연산에 활용하는 PC Cluster 시스템에 대해 연구하였다. 특히, PC 실습실에 있는 PC 들의 유휴시간(Idle time)대를 이용하여 Cluster 연산에 사용함으로써 별도의 전용 클러스터 시스템을 설치하기 위한 하드웨어 및 설치 공간이 필요로 하지 않는다는 장점을 갖는다. PC 실습실의 PC 들은 주간에는 주로 교육 및 실습에 사용되며 오후 6시부터 오전 9시까지의 실습에 사용되지 않는 유휴시간을 CPU-Intensive 한 작업들을 병렬로 수행하는 PC Cluster로 구성하여 저가격의 고성능 시스템을 구축할 수 있다. 그리고 특정 연산을 전담하는 노드들을 지정하고 이 노드들의 연산 결과를 인접한 다른 노드들에게 전달함으로써 연속적인 다음 연산을 적용할 수 있도록 파이프라인(Pipeline) 형태로 구성한다. 파이프라인 형태의 PC Cluster 에서 연산을 겹침(Overlapped)으로서 처리량(Throughput)을 높일 수 있다. LAN으로 연결된 PC 실습실의 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 된다. 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하균등화 기법이나 스케줄링 기법이 필요로 하지 않는다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.194-202
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• 2000

In this paper, an efficient fuzzy rule generation scheme for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) using the conditional fuzzy-means(CFCM) and fuzzy equalization(FE) methods is proposed. Usually, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the gird partitioning of the input space, in conventional ANFIS approaches. Therefore, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output fuzzy and FE method is used to automatically construct the fuzzy membership functions. From this, one can systematically obtain a small size of fuzzy rules which shows satisfying performance for the given problems. Finally, we applied the proposed method to the truck backer-upper control and Box-Jenkins modeling problems and obtained a better performance than previous works.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.1
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• pp.127-131
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• 2020

Fuzzy C-Means(FCM) algorithm is frequently used as a representative image segmentation method using clustering. FCM divides the image space into cluster regions with similar pixel values, which requires a lot of segmentation time. In particular, the processing speed problem for analyzing various patterns of the current users of the web is more important. To solve this speed problem, this paper proposes an improved FCM (Improved FCM : IFCM) algorithm for segmenting the image into the Otsu threshold and FCM. In the proposed method, the threshold that maximizes the variance between classes of Otsu is determined, applied to the FCM, and the image is segmented. Experiments show that IFCM improves performance by shortening image segmentation time compared to conventional FCM.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.490-495
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• 1999

In this paper. a learning method VoD-EBP for neural networks is proposed, which learn patterns by error back propagation. Based on Voronoi diagram, the method initializes the weights of the neural networks systematically, wh~ch results in faster learning speed and alleviated local optimum problem. The method also shows better the reliability of the design of neural network because proper number of hidden nodes are determined from the analysis of Voronoi diagram. For testing the performance, this paper shows the results of solving the XOR problem and the parity problem. The results were showed faster learning speed than ordinary error back propagation algorithm. In solving the problem, local optimum problems have not been observed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.335-339
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• 2007

가상화는 요즘 각광받는 기술 중 하나이다. 가상화의 개념이 처음 소개된 것은 20년 전의 일이다. 최근에 가상화가 다시 주목 받는 이유는 인터넷 사용자의 증가로 인해 서버의 수가 급증하였고 그에 반해 서버들의 활용률은 $20{\sim}30%$에 그치기 때문이다. 가상화론 채택하는 분야 중 하나는 바로 인터넷 데이터 센터(Internet Data Center, IDC)이다. IDC에서는 하나의 고성능 서버 위에 여러 개의 가상 머신을 구동함으로써 서버가 차지하는 공간을 줄이고 관리 비용을 절감하는 서버통할(server consolidation)에 주로 사용된다. 가상화를 통해 서비스를 제공하기 위한 첫 번째 단계는 가상 머신을 생성하는 것이다. 일반적으로 가상 머신의 생성은 물리적 노드 (비 가상 머신)에 운영체제를 설치하는 것과 동일하다. 본 논문에서는 서비스 제공을 위해 선행되어야 할 가상 머신을 생성함에 있어 가상 머신 풀(Virtual Machine OS Pool, VMOSPOOL)을 사용하여 빠르게 동적으로 가상 머신을 생성하는 방법에 대해 논의한다. 특히 가상 머신풀의 사용은 고가의 공용 스토리지가 없는 상황에서 부하 분산 클러스터를 구축하는데 유용함을 보인다.