• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.23 no.7
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• pp.783-790
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• 2017

An acceptable proximity assessment collision probability is widely considered to be less than $10^{-4}$ in maritime traffic safety audit schemes. In the 1970s, Fujii, Macduff and colleagues introduced various models for collision probability of aberrancy in the community. Although existing studies ensured acceptable proximity collision probability, around $10^{-4}$, they were constrained by assumptions. A lack of support for the proximity probability criterion has been investigated in this study for practical use. The appropriate proximity probability for different size vessels in both straight and curved lanes has been analyzed based on GICOMS data. As a result, reasonable proximity collision probabilities were determined for various vessel traffic conditions. Accordingly, necessary improvements in the maritime traffic system have been suggested in consideration for various maritime traffic situations and conditions.

• Journal of Industrial Technology
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• v.36
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• pp.89-92
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• 2016

In this paper, we propose an efficient anonymity algorithm for personal information protections in big data systems. Firstly, we briefly introduce fundamental algorithms of k-anonymity, l-diversity, t-closeness. And then we propose an anonymity algorithm using controlling the size of anonymity groups as well as exchanging the data tuple between anonymity groups. Finally, we demonstrate an example on which proposed algorithm applied. The proposed scheme gave an efficient and simple algorithms for the processing of a big amount of data.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.475-478
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• 1998

음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.02a
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• pp.296-297
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• 2003

사회의 정보화가 급속하게 진전됨에 따라 취급해야 할 데이터 양이 증가되면서 정보 저장장치의 고속화, 소형화, 및 대용량화의 필요성이 대두되고 있다. 많은 양의 데이터를 저장하기 위해서는 저장장치의 물리적 디스크 공간이 높은 기록밀도를 가져야 한다. 이를 위한 방법으로 하드디스크 기술과 광자기 디스크 장치(magneto-optical disk drive) 기술을 결합하는 근접장 복합 기록 방법(Near field hybrid recording method)들이 보고 되었다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.317-319
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• 1999

공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.88-93
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• 2001

기존의 데이터베이스 검색시스템은 사용자의 검색 조건에 정확히 일치하는 데이터가 데이터베이스 내에 존재할 경우에만 사용자에게 해당 데이터를 제공할 수 있고, 사용자의 검색조건을 정확히 만족하는 데이터가 없을 경우에는 적절한 데이터를 제공할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FCM의 클러스터증가 및 재초기화 알고리즘을 제안하였고, FCM을 이용하여 데이터베이스 내의 데이터로부터 구축된 지식기반 데이터베이스(KDB)와 구축된 이미지 데이터베이스와 연동을 통하여 사용자의 요구에 가장 근접한 데이터를 제시해 주는 검색시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 수법을 우체국의 우편주문안내책자를 이용한 선물고르기 DB 검색 시스템에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.56-58
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• 2013

최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.26 no.6
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• pp.644-655
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• 2020

This study focuses on the margin of human error when a navigator is embarrassed by the psychological fear of collision in a close-quarter situation (CQS) and is unable to perform as per the prescribed collision avoidance measures. The purpose of the study is to identify the effects of the navigator's personal characteristics or factors in relation to on-board career (OC), license rating (LR), and age on the perceived collision risk (PCR) in CQSs. In order to obtain quantified data regarding the collision risk perceived by the navigator in four typical CQSs between their own ship and a target ship, this study measured and collated the heart rate variability of 30 navigators on their own ship when two ships approached each other at a speed of 10 knots from 2.5 nautical miles to a collision situation. According to a multiple regression analysis of the measured values, the navigators' OC and LR factors had negative effects on the PCR, while the age factor had no significant effect on PCR. The t-test results showed that the PCR value was significantly higher for navigators with an OC ≤ 4 years than for those with an OC ≥ 5 years, and the LR factor was significantly higher for a class 4~6 group than for a class 2~3. This finding may be applied to the development of collision risk warning systems, particularly for navigators.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.2
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• pp.251-258
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• 2002

There has been much research on data mining techniques for applying more advanced applications. However, most of those techniques has focused on transaction data rather than time series data. In this paper, we introduce a approach to convert time series data into virtual transaction data for more useful data mining applications. A virtual transaction is defined to be a collection of events that occur relatively close to each other. A virtual transaction generator uses time window or event window methods. Our approach based on time series data can be used with most conventional transaction algorithms without further modification.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.33-39
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• 2006

This paper presents the modified LVQ method for performance improvement of pattern classification. The proposed method uses the skewness of probability distribution between the input vectors and the reference vectors. During training, the reference vectors are closest to the input vectors using the probabilistic distribution of the input vectors, and they are positioned to approximate the decision surfaces of the theoretical Bayes classifier. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed experiments on the Gaussian distribution data set, and the Fisher's IRIS data set. The experimental results show that the proposed method considerably improves on the performance of the LVQ1, LVQ2, and GLVQ.