• Title/Summary/Keyword: 상 군집

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Analysis of Mechanical Response of Two-phase Polycrystalline Microstructures with Distinctive Topology of Phase Clustering (2상 다결정 미세구조의 상 분포 위상에 따른 역학적 거동 분석)

  • Chung, Sang-Yeop;Han, Tong-Seok
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.24 no.1
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    • pp.9-16
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    • 2011
  • An approach to understand the phase distribution in a multi-phase polycrystalline material is important since it can affect material properties and mechanical behaviors. A proper method is needed to describe the phase distribution. For this purpose, contiguity and probability functions(two-point correlation and lineal-path functions) are investigated for representing the phase distributions of microstructures. The mechanical behaviors are evaluated using the finite element method. The characteristics of probability functions and mechanical reponses of virtual samples are represented. It is confirmed that the topology of phase clustering affects the mechanical behavior of materials and that the strength is reduced as the clustering size increases.

Selecting Examples to Be Labeled for Semi-Supervised Clustering Using Cluster-Based Sampling (군집화 기법을 이용한 준감독 군집화의 훈련예제 선정)

  • 김종성;강재호;류광렬
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.646-648
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    • 2004
  • 기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

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The Vegetation Mapping using High-resolution Imagery and Object-Oriented Classification (고해상도 위성영상자 객체지향분류기법을 이용한 식생도)

  • 최상일;박종화
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2004.03a
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    • pp.289-294
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    • 2004
  • 본 연구의 목적은 고해상도 위성 영상을 이용하여 식생도 제작 기법을 연구하는 것이며, 식생도에는 활엽수, 혼효림, 침엽수의 군집 경계를 표현하고자 하였다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 활용하여 객체지향분류 기법을 적용하였다. 객체지향 분류기법은 크게 세그멘테이션의 과정과 세그멘트를 분류하는 과정으로 나눌 수 있다. 세그멘테이션 과정을 통해서 식생군집의 경계를 추출하고, 영상을 이용하여 상록침엽수를 분류하여 식생조사시 침엽수군락의 위치를 파악함으로써 조사의 효율성을 증대하였다.

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Performance Improvement of Word Clustering Using Ontology (온톨로지를 이용한 단어 군집화 성능 개선)

  • Park Eun-Jin;Kim Jae-Hoon;Ock Cheol-Young
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.13B no.3 s.106
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    • pp.337-344
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    • 2006
  • In this paper, we describe the design and the implementation of word clustering system using a definition of an entry word in the dictionary, called a dictionary definition. Generally word clustering needs various features like words and the performance of a system for the word clustering depends on using some kinds of features. Dictionary definition describes the meaning of an entry in detail, but words in the dictionary definition are implicative or abstractive, and then its length is not long. The word clustering using only features extracted from the dictionary definition results in a lots of small-size clusters. In order to make large-size clusters and improve the performance, we need to transform the features into more general words with keeping the original meaning of the dictionary definition as intact as possible. In this paper, we propose two methods for extending the dictionary definition using ontology. One is to extend the dictionary definition to parent words on the ontology and the other is to extend the dictionary definition to some words in fixed depth from the root of the ontology. Through our experiments, we have observed that the proposed systems outperform that without extending features, and the latter's extending method overtakes the former's extending method in performance. We have also observed that verbs are very useful in extending features in the case of word clustering.

Performance Analysis of Interleaved Short Length Codes over Burst Erasure Channel (군집 소실 채널 상에서의 인터리빙된 짧은 코드의 성능 분석)

  • Jang, Jae-Yoon;Jang, Min;Kim, Sang-Hyo;Lee, Sung-Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.281-283
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    • 2009
  • 본 논문에서는 군집 소실 채널 상에서 동작할 수 있는 짧은 길이의 인터리빙 된 코드들의 성능을 분석한다. 먼저 좋은 성능을 갖는 짧은 길이의 그래프 부호와 해밍부호를 설계한다. 이 후 군집 소실에 잘 대응하기 위하여 인터리빙 기능을 채널 부호화 방법에 적용한다. 생성된 짧은 코드에 적용한 인터리빙 부호를 군집 소실에 최적의 성능을 보이는 Reed-Solomon (RS) 부호와 성능을 비교한다. 짧은 길이의 부호이므로, ML(Maximum Likelihood)방법과 BP(Belief propagation)의 두 가지 복호 방법들을 이용한 경우 성능의 차이 또한 비교해 본다.

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Hierarchical Clustering Analysis of Water Main Leak Location Data (상수관로 누수위치 자료를 이용한 계층적 군집분석)

  • Park, Su-Wan;Im, Gwang-Chae;Choi, Chang-Lok;Kim, Kyu-Lee
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.42 no.3
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    • pp.177-190
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    • 2009
  • Rehabilitation projects for old water mains typically require considerable capital investments. One of the economical ways of pursuing the rehabilitation projects is to focus on a specific area within the entire region under management. In this paper the hierarchical clustering methods that analyze spatial inter-relationship of location data are applied to about 8,000 water leak location data recorded in a case study area from 1992 to 1997. Among the hierarchical clustering methods Single, Complete, and Average Linkage Methods are used to identify clusters of the water leak locations and to divide the area according to the defined clusters. By comparing the clusters identified by the clustering methods, the best clustering method for the case study area is suggested. Prioritization of the area for maintenance is obtained based on the water leak incident intensity for the clustered area using the suggested best clustering method.

Forest Structure in Relation to Altitude and Part of Slope in a Valley Forest at Yeonaegol, Kyeryongsan National Park (계룡산국립공원 연애골지역 계곡부의 해발고와 사면부위에 따른 산림구조)

  • 박인협;서영권;이석면;이만용
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.14 no.4
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    • pp.303-310
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    • 2001
  • 계룡산국립공원 연애골 계곡부(해발 170-630m)의 해발고와 사면부위에 따른 교목층과 아교목층의 산림구조를 조사하기 위하여 해발고와 사면부위에 따란 48개 조사구를 설정하였다. 계곡 정부를 제외할 때, 해발고가 높아짐에 따라 교목층의 밀도는 증가하는 반면 아교목층의 밀도는 감소하였으며, 교목층과 아교목층 전체의 밀도는 별차이가 없었다. 흉고단면적은 계곡 하부와 중부가 상부에 비하여 높았다. 해발고가 높아짐에 따라 중요치가 증가하는 경향을 보이는 수종은 산길나무, 팥배나무, 쇠물푸레 등이었으며, 감소하는 경향을 보이는 수종은 산벚나무, 졸참나무, 때죽나무, 갈참나무, 밤나무 등이었다. 사면 하부에서 갈수록 중요치가 증가하는 경향을 보이는 수종은 소나무, 신갈나무, 쪽동백나무, 쇠물푸레 드잉었으며, 감소하는 경향을 보이는 수종은 느티나무, 때죽나무, 비목나무, 고로쇠나무 등이었다. 해발고대별 종다양의 범위는 0.971~1.273이었으며, 종다양도와 종수는 계곡 중부가 계곡하부와 상부에 비하여 다소 낮았으나 균재도는 유사하였다. 계곡 정부를 제외한 해발고대간 유사도지수는 30.8~63.7%, 사면부위간 유사도지수는 69.8~79.5%로서 사면부위보다 해발고에 따른 종구성상태의 변화가 더 크게 나타났다. 수종별 중요치에 의한 Cluster 분석 결과 계곡 하부의 사면 상. 중, 하부에 위치한 때죽나무-소나무-낙엽활엽수군집, 계곡 중부의 사면 상, 중, 하부에 위치한 굴참나무-낙엽활엽수군집 계곡 상부의 상. 중. 하부에 위치한 물푸레나무-낙엽활엽수군집, 계곡 정부에 위치한 소나무-신갈나무군집 등 4개 유형군집으로 구분되었다. 종상관을 분석한 결과 느티나무, 물푸레나무, 고로쇠나무, 팽나무, 회나무 등 5개 수종간, 소나무, 쇠물푸레, 산철쭉 등 3개 수종간 유의적인 정의 상관을 보였다. 유의적인 정의 상관을 보인 느티나무, 물푸레나무, 회나무, 사람주나무 등 4개 수종 모두 소나무와 유의적인 부위 상관을 보였으며, 유의적인 정의 상관을 보인 졸참나무는 유의적인 정의 상관을 보인 물푸레나무, 사람주나무, 회나무와, 유의적인 부의 상관을 보였다.

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Automatic word clustering using total divergence to the average (평균점에 대한 불일치의 합을 이용한 자동 단어 군집화)

  • Lee, Ho;Seo, Hee-Chul;Rim, Hae-Chang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1998.10c
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    • pp.419-424
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    • 1998
  • 본 논문에서는 단어들의 분포적 특성을 이용하여 자동으로 단어를 군집화(clustering) 하는 기법을 제시한다. 제안된 군집화 기법에서는 단어들 사이의 거리(distance)를 가상 공간상에 있는 두 단어의 평균점에 대한 불일치의 합(total divergence to the average)으로 측정하며 군집화 알고리즘으로는 최소 신장 트리(minimal spanning tree)를 이용한다. 본 논문에서는 이 기법에 대해 두 가지 실험을 수행한다. 첫 번째 실험은 코퍼스에서 상위 출현 빈도를 가지는 약 1,200 개의 명사들을 의미에 따라 군집화 하는 것이며 두 번째 실험은 이 논문에서 제시한 자동 군집화 방법의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 것으로 가상 단어(pseudo word)에 대한 군집화이다. 실험 결과 이 방법은 가상 단어에 대해 약 91%의 군집화 정확도와(clustering precision)와 약 81%의 군집 순수도(cluster purity)를 나타내었다. 한편 두 번째 실험에서는 평균점에 대한 불일치의 합을 이용한 거리 측정에서 나타나는 문제점을 보완한 거리 측정 방법을 제시하였으며 이를 이용하여 가상 단어 군집화를 수행한 결과 군집화 정확도와 군집 순수도가 각각 약 96% 및 95%로 향상되었다.

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Modeling Group Mobility from Individual Mobility Model (개별 이동성 모델부터의 집단 이동성 모델 도출)

  • Kim, Dong-Yup;Choi, Dong-Yun;Song, Ha Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.376-379
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    • 2014
  • 본 논문에서는 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 나타난 개개인의 이동성 모델을 바탕으로 각 개인의 이동성 모델에서 나타난 군집들의 관계를 분석해 개인이 속한 집단의 이동성 모델을 만든다. 집단 이동성 모델은 개인의 모델에서 나타난 군집을 이용하는데, 각 군집을 만드는데 필요한 위치 정보들과 군집의 중심, 군집간의 거리의 값을 계산하여 새로운 통합 군집을 만든다. 새로 만드는 군집은 각 특징에 따라 Micro Cluster, Macro Cluster의 2가지로 분류하였다. 실제 수년간 수집한 2명의 통합 개인 이동성 모델을 바탕으로 집단 이동성 모델을 생성한다. 집단 이동성 모델 생성에는 R Language를 사용하였고 결과 모델을 지도상에 표시할 수 있다.

Visualizing Cluster Hierarchy Using Hierarchy Generation Framework (계층 발생 프레임워크를 이용한 군집 계층 시각화)

  • Shin, DongHwa;L'Yi, Sehi;Seo, Jinwook
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.21 no.6
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    • pp.436-441
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    • 2015
  • There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.