• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.10
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• pp.1427-1435
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• 2008

It is worth it to properly present the behaviors of cyberspace and game characters. It is not so easy to manually supply the actions for all objects one by one, so we need to use crowd animation techniques in order to display automatically, realistically, and effectively. In this paper, we construct a ubiquitous cyber aquarium based on sensors, using the crowd behavior library, which is applied to programming crowd behavior in cyberspace and game applications. We use a sensor board to become aware of a person approaching the cyber aquarium, and according to the perceived distance, the objects in the cyber aquarium automatically react and behave accordingly.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.12 no.2
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• pp.138-146
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• 1998

Ten plots were established to study the vegetation structure of the Songinbong virgin forest in Ullungdo. It was classified into three communities Fagus crenata var. multinervis commnunity, Acer okamotoanum-Fagus crenata var. multinervis community, and Acer okamotoanum community. Shannon's diversity indicies of this area were not high(0.5150~0.8437), due to the geographical and vegetational characteristics. Considering the community structure(importance value, distribution of DBH class, and so on), the vegetation of the Songinbong virgin forest are thought to be stable continuously. With the analysis of plant growth type, it was presumed that Acer okamotoanum have increased after artificial disturbances in this area where Fagus crenata var. multinervis had been dominanat.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.625-630
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• 2014

The amount of information is increasing rapidly with the development of the internet and the computer. Since these enormous information is managed by the document forms, it is necessary to search and process them efficiently. The document clustering technique which clusters the related documents through the similarity between the documents help to classify, search, and process the large amount of documents automatically. This paper proposes a method to find the initial seed points through principal component analysis when the documents represented by vectors in the feature vector space are clustered by K-means algorithm in order to increase clustering performance. The experiment shows that our method has a better performance than the traditional K-means algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1163-1166
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• 2007

핸드오버가 발생하는 이동망 환경에서 주요 이슈 중 하나는 핸드오버 후 MN(Mobile Node)의 트래픽이 전송될 새로운 경로 상에 자원 재예약을 위한 지연 시간을 최소화하는 것이다. 이를 위해, 데이터 전달 경로가 변경된 경로에서만 자원예약 시그널링이 이루어지도록 CRN(Crossover Node)을 발견하는 것이 중요하다. 이동망 환경에서 자원 재예약을 위한 CRN은 SID(Session ID)를 이용하여 발견될 수 있다. 그러나 HMIPv6 네트워크에서 MAP(Mobility Anchor Point)과 HA(Home Agent)간 군집(Aggregate) 자원 예약이 이루어진 경우에서는 SID를 이용하여 CRN을 발견할 수 없다. 왜냐하면, MN의 핸드오버 후, 종단간 SID는 동일할지라도 이전 MAP과 HA간 설립된 세션의 군집 SID가 새로운 MAP과 HA간 설립된 세션의 군집 SID와 다르기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 HMIPv6 네트워크에서의 CRN 발견방안을 제안한다. 제안하는 방안에서는 시그널링 메시지에 이전 군집 세션 정보를 포함하여 전달함으로서 시그널링 메시지가 목적지까지 도달하기 전에 CRN이 발견될 수 있도록 하였다. 제안하는 방안은 군집 자원예약이 갖는 시그널링 및 플로우별 상태 정보 감소 효과를 그대로 유지하면서, MN의 핸드오버 후, 자원 재예약을 위한 지연 시간을 단축시킴으로서 통신 성능을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.579-580
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• 2016

본 연구에서는 군집 로봇 체계에서 next-best-view(NBV)의 결정과 경로 계획(path planning)을 동시에 수행하는 효율적인 3차원 탐사 알고리즘을 제안한다. NBV 결정 및 경로 계획을 동시에 수행하는 단일 로봇 탐사 알고리즘에는 최근에 제안된 RH-NBVP[1]가 있다. 우리는 각 로봇에게 효율적으로 탐사 영역을 분배하는 Voronoi-biased multi-RRTs(VB-MRRTs)를 제시하며, 이를 통해 군집 로봇 체계에 RH-NBVP를 적용한다. 제시한 VB-MRRTs가 공간을 얼마나 점유하는지 분석하였으며, 3차원 시뮬레이션 상의 군집 로봇 체계에서 VB-MRRTs가 적용된 RH-NBVP의 탐사율 향상을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.175-178
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• 2001

다원분할표에서 범주들의 대응관계를 그래프적으로 보여주는 다중대응분석(multiple correspondence analysis)은 주결여성(principal inertia)이 총결여성(total inertia)에서 차지하는 비율이 전반적으로 낮아 설명력(goodness-of-fit)이 낮은 2차원의 대응분석그림을 얻게 된다. 이를 극복하기 위해 Benzecri의 공식을 사용하면 낮은 주결여성을 높이고 새로운 2차원 대응분석그림을 얻을 수 있다. 그러나 이 새로운 대응분석그림도 범주들의 대응관계를 명확히 보여주지는 못한다(Greenacre and Blasius, 1994, chapter 10). 앤드류 플롯(Andrews plot)을 이용하여 범주들의 군집화(clustering)로 다중대응분석을 재해석 하고자 하나 범주의 수가 많은 경우 해석상 어려움이 따른다. 본 소고에서 이와 같은 경우 K-평균 군집분석을 활용하여 다중대응분석의 해석을 용이하게 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.235-237
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• 2002

motif란 기능적으로 유사한 단백질 군의 아마노산 서열들에 공통적으로 나타나는 일정한 패턴이나 부분서열을 말한다. 본 논문에서는 motif들로 각 단백질의 특성을 표현한 다음, 이것을 기초로 유사성을 비교하여 단백질들을 기능적으로 유사한 여러개의 계층적 군으로 나누는 군집화 방법을 소개하였다. 영역 특성상 확장성과 계층성을 가지는 신경망 GHSOM을 군집화 알고리즘으로 사용하였고, 실제 307 개의 단백질들에 대한 군집화 실험을 통해 그 효과를 확인해보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.169-172
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• 2010

본 논문에서는 기존의 ISODATA 알고리즘을 네트워크 공격탐지에 더욱 적합하도록 개선하여 공격을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 수많은 인터넷상의 트래픽 정보들을 군집화하여 유사도를 비교하는 방법을 통해 공격을 판단한다. 기본적인 절차는 송신자 IP와 Port, 수신자 IP와 Port 정보를 이용하여 송신자와 수신자 사이의 관계를 분석하고 그 특징 값들을 이용하여 개선된 군집화 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행한다. 그리고 얻어진 패턴의 특징값을 인공신경망에 학습하여 공격유형을 분류하고 탐지하도록 한다. 기존의 공격탐지 방법과 비교했을 때, 계산양이 적고 속도가 빠르다는 장점이 있으며 제안하는 방법의 우수성을 실험을 통해 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.401-409
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• 2002

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.5
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• pp.339-342
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• 2011

Recently, researches are studied in developing efficient techniques for accessing, querying, and storing XML documents which are frequently used in the Internet. In this paper, we propose a new method to cluster XML documents efficiently. We use a K-means algorithm with a Principal Component Analysis(PCA) to cluster XML documents after they are represented by vectors in the feature vector space by transferring them as names and levels of the elements of the corresponding trees. The experiment shows that our proposed method has a good result.