• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.290-293
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• 2014

하인리히 법칙에 따르면, 하나의 대형사고는 다수의 경미한 사고나 수많은 근접한 위험상황이 발생한 위치에서 발생할 확률이 높다. 해상교통상황에서도 양 선박이 충돌 위험이 있는 상황, 즉 근접사고 상황은 해상교통관련 대형 사고를 예방하는 관점에서 중요하다. 하지만, 아직까지 이러한 근접사고 자료는 VTS데이터 접근에 어려움, 관련 전문 기법 부족 등으로 수집 분석하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구에서는 해상교통 근접사고를 조우하는 선박간에 시공간적으로 충돌에 근접한 상황들이 발생하여 충돌의 위험이 일정한 값 이상으로 높아진 상황으로 정의하고, 2013년도 완도VTS 관제해역 해상교통 항적데이터를 적용하여 근접사고 통계를 분석하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.2
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• pp.153-160
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• 2009

Efficient buffer management is closely related to system performance. Thus, much research has been performed on various buffer management techniques. However, many of the proposed techniques utilize the temporal locality of access patterns. In spatial database environments, there exists not only the temporal locality but also spatial locality, where the objects in the recently accessed regions will be accessed again in the near future. Thus, in this paper, we present a buffer management technique, called BEAT, which utilizes both the temporal locality and spatial locality in spatial database environments. The experimental results with real-life and synthetic data demonstrate the efficiency of BEAT.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.865-867
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• 2016

본 논문에서는 섬유근접센서를 이용하여 측정한 맥박을 평가하기 위해 Biopac MP150에서 획득한 Electrocardiography(ECG)와의 관계를 보았다. 섬유근접센서는 요골동맥에서의 맥박을 측정하기 위해 $5{\times}5$ 크기로 설계하였고, 전처리 과정과 필터링을 거쳐 획득한 데이터 값은 ECG 데이터와 Peak Point의 개수를 비교하여 올바른 맥박이 측정되었는지를 판단하였다. 그 결과 섬유근접센서와 MP150에서 측정한 두 데이터의 Peak Point가 모두 동일한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.218-220
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 공간 데이터베이스의 아웃소싱(outsourcing)에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 데이터베이스 아웃소싱에서의 위치 데이터 보호를 위한 공간 좌표 변환 기법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나 기존 공간 좌표 변환 기법들은 근접(proximity) 공격에 취약하기 때문에, 데이터 베이스 아웃소싱을 통해 서비스를 제공받는 사용자의 프라이버시를 보호하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 사용자의 안전하고 편리한 서비스 사용을 위한 공간 좌표 변환 기법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 선대칭 이동 기반 공간 좌표 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 위치 데이터 보호를 위해 데이터 분포 변환 및 에러 삽입을 수행하고 근접 공격의 효율적인 방지를 위해 선대칭 이동을 이용한 공간 좌표 변환을 수행한다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 근접 공격에의 노출 확률을 크게 감소시키면서, 빠르게 공간 좌표 변환을 수행함을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.674-676
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• 2016

감시 카메라 환경에서 움직이는 객체들이 서로 근접한 경우 객체들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 객체들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 근접 객체 구분을 위하여 외곽선 데이터를 시계열 데이터로 변환하는데 필요한 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 다양한 근접 패턴에 대하여 중심점을 정확히 추출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.3
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• pp.354-359
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• 2008

Clustering is a method to classify the given data set with same property into several classes. To cluster data, many methods such as K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM), and etc, have been proposed and used. But the clustering results of conventional methods are sensitively influenced by initial values given for clustering in each method. Especially, FCM is very sensitive to noisy data, and cluster center distortion phenomenon is occurred because the method dose clustering through minimization of within-clusters variance. In this paper, we propose a clustering method which reduces cluster center distortion through merging the nearest data based on the data weight, and not being influenced by initial values. We show the effectiveness of the proposed through experimental results applied it to various types of data sets, and comparison of cluster centers with those of FCM.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.3
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• pp.451-462
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• 2019

Document-term frequency matrix is a type of data used in text mining. This matrix is often based on various documents provided by the objects to be analyzed. When analyzing objects using this matrix, researchers generally select only terms that are common in documents belonging to one object as keywords. Keywords are used to analyze the object. However, this method misses the unique information of the individual document as well as causes a problem of removing potential keywords that occur frequently in a specific document. In this study, we define data that can overcome this problem as proximity data. We introduce twelve methods that generate proximity data and cluster the objects through two clustering methods of multidimensional scaling and k-means cluster analysis. Finally, we choose the best method to be optimized for clustering the object.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.647-649
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• 1999

본 논문은 매쉬 분할시 생성되는 정점들과 그 점들의 극한위치와의 차이로 정의되는 근접거리 메트릭을 이용한 적응적 Loop 메쉬분할법을 제안한다. 근접거리 메트릭은 모든 approximation 분할법에 적용가능하며, 이 메트릭을 이용하여 초기메쉬를 사용자 입력 허용치에 따라 적응적으로 분할하여 적은 데이터로 극한메쉬에 근접한 결과를 생성할 수 있다. 또한, 본 논문에서 제시한 적응적 Loop 분할법은 다단계 메쉬표현이나 메쉬 편집 등 Loop 메쉬분할법이 사용되는 알고리즘에 유용하게 적용시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.85-92
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• 2005

Recently, query processing techniques for the multi-dimensional data like images have been widely used to perform content-based retrieval of the data . Range query and Nearest neighbor query are widely used multi dimensional queries . This paper Proposes the efficient pruning strategies for k-nearest neighbor query in R-tree variants indexing structures. Pruning strategy is important for the multi-dimensional indexing query processing so that search space can be reduced. We analyzed the Pruning strategies and perform experiments to show overhead and the profit of the strategies. Finally, we propose best use of the strategies.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.5
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• pp.21-30
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• 2016

현재 이동/무선통신 환경은 사람과 사람 간의 통신 서비스 형태뿐만 아니라 IoT 통신 서비스로 점차 확대되어가고 있으며, Wi-Fi, Bluetooth 중심의 근거리 무선통신뿐만 아니라 더욱 통신영역이 좁아진 근접통신의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 근접통신 기술 개발이 지속적으로 이루어지고 있으며, 특히 기기 간의 대용량 데이터 교환이 증가함에 따라 기가급의 속도를 제공하는 초고속 근접통신 기술들이 활발하게 개발되고 있다. IEEE 802에서는 주변 기기들간의 직접(Point-to-Point: P2P) 통신을 지원하는 802.15.3e 초고속 근접통신 기술을 개발하고 있으며, 또한, 802.11ad의 후속 표준으로 개발이 시작된 802.11ay의 Usage Model에도 근접통신이 포함되어 있다. 본고에서는 이러한 초고속 근접통신 기술동향에 대해 기술하고자 한다.