• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.2
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• pp.536-544
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• 2017

Wireless RSSI (Received Signal Strength Indication) fingerprinting is one of the most popular methods for indoor positioning as it provides reasonable accuracy while being able to exploit existing wireless infrastructure. However, the process of radio map construction (aka fingerprint calibration) is laborious and time consuming as precise physical coordinates and wireless signals have to be measured at multiple locations of target environment. This paper proposes a method to build the map from a combination of RSSIs without location information collected in a crowdsourcing fashion, and a handful of labeled RSSIs using a semi-supervised self organizing map learning algorithm. Experiment on simulated data shows promising results as the method is able to recover the full map effectively with only 1% RSSI samples from the fingerprint database.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.137-140
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• 2011

시설의 안전성 평가에 대한 연구는 안전성에 영향을 주는 데이터를 정량화하여 획일적인 자동 수행하는 안전관리가 주를 이루고 있다. 이와 달리 자율수행은 수집 된 상황 정보나 상태 데이터를 이용하여 안전성을 예측하고 사고 위험성을 경보하여 사고를 예방 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 시설물 중에서 가스배관의 부식에 대한 판단을 위해서 신경망의 대표적 비지도학습인 자기조직화지도를 적용한다. SOM의 적용에서는 주변효과를 보완하기 위해서 관계적관점지도로 맵을 구성한다. 학습 할 데이터는 가스배관의 방식전위이다. 배관의 부식상태를 확인하기 위하여 수집 된 데이터인 방식전위에는 부식에 대한 위험요인이 내재되어 있다. 학습 후 새로운 데이터가 입력되면 각 상태 군집의 중심뉴런과 맵핑된 뉴런의 유사도를 측정하여 배관의 부식상태를 결정한다. 제안 된 방법으로 판단 된 결과를 기존에 사람이 판단한 결과와 비교하여 검증한다. 이를 통해 배관의 부식상태를 자율적이고 신속하게 판단하여 지능화 된 가스배관 관리로 활용한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.2
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• pp.277-282
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• 2003

The knowledge discovery from web has been studied in many researches. There are some difficulties using web log for training data on efficient information predictive models. In this paper, we studied on the method to eliminate sparseness from web log data and to perform web user clustering. Using missing value imputation by Bayesian inference of MCMC, the sparseness of web data is removed. And web user clustering is performed using self organizing maps based on 3-D plot by principal component. Finally, using KDD Cup data, our experimental results were shown the problem solving process and the performance evaluation.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.413-421
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• 2010

In the study, self-organization by color detection is proposed to overcome required constraints for existing self-organization by an external ceiling camera and communication. In the proposed self-organization, each swarm robot can follow its colleague robot and all swarm robots can follow a target by LOS(Line of Sight). The swarm robots follow the moving target by the proposed potential field, avoiding confliction with neighboring robots and obstacles. Finally, all swarm robots are reached by a sight among swarm robots. In this paper, for unicycle robots with non-holonomic constraints instead of point robot with holonomic constraints self-organization is presented, it enhances the possibility of H/W realization.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.277-277
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• 2021

합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.17 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

Three-dimensional (3-D) integration is an emerging technology, which vertically stacks and interconnects multiple materials, technologies, and functional components such as processor, memory, sensors, logic, analog, and power ICs into one stacked chip to form highly integrated micro-nano systems. Since CMOS device scaling has stalled, 3D integration technology allows extending Moore's law to ever high density, higher functionality, higher performance, and more diversed materials and devices to be integrated with lower cost. The potential benefits of 3D integration can vary depending on approach; increased multifunctionality, increased performance, increased data bandwidth, reduced power, small form factor, reduced packaging volume, increased yield and reliability, flexible heterogeneous integration, and reduced overall costs. It is expected that the semiconductor industry's paradiam will be shift to a new industry-fusing technology era that will offer tremendous global opportunities for expanded use of 3D based technologies in highly integrated systems. Anticipated applications start with memory, handheld devices, and high-performance computers and extend to high-density multifunctional heterogeneous integration of IT-NT-BT systems. This paper attempts to introduce new 3D integration technologies of the chip self-assembling stacking and 3D heterogeneous opto-electronics integration for realizng the super-chip.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.53-69
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• 2003

Many process variables in modem manufacturing processes have influence on quality of products with complicated relationships. Therefore, it is necessary to control multiple quality variables in order to monitor abnormal signals in the processes. This study proposes an integrated procedure of self-organizing map (SOM) neural network and case-based reasoning (CBR) for multivariate process control. SOM generates patterns of quality variables. The patterns are compared with the reference patterns in order to decide whether their states are normal or abnormal using the goodness-of-fitness test. For validation, it generates artificial datasets consisting of six patterns, normal and abnormal patterns. Experimental results show that the abnormal patterns can be detected effectively. This study also shows that the CBR procedure enables to keep Type 2 error at very low level and reduce Type 1 error gradually, and then the proposed method can be a solution fur multivariate process control.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.327-336
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• 2002

Texture analysis is an important technique in many image understanding areas, such as perception of surface, object, shape and depth. But the previous works are intend to the issue of only texture segment, that is not capable of acquiring recognition information. No unsupervised method is basased on the recognition of texture in image. we propose a novel approach for efficient texture image analysis that uses unsupervised learning schemes for the texture recognition. The self-organization neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering and merging. The texture features used are the angle and magnitude in orientation-field that might be different from the sample textures. In order to show the performance of the proposed system, After we have attempted to build a various texture images. The final segmentation is achieved by using efficient edge detection algorithm applying to block-based dilation. The experimental results show that the performance of the system Is very successful.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.2
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• pp.49-68
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• 2008

In many information retrieval experiments, the data fusion techniques have been used to achieve higher effectiveness in comparison to the single evidence-based retrieval. However, there had not been many image retrieval studies using the data fusion techniques especially in combining retrieval results based on multiple retrieval methods. In this paper, we describe how the image retrieval effectiveness can be improved by combining two sets of the retrieval results using the Sobel operator-based edge detection and the Self Organizing Map(SOM) algorithms. We used the clip art images from a commercial collection to develop a test data set. The main advantage of using this type of the data set was the clear cut relevance judgment, which did not require any human intervention.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.189-193
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• 2011

유역관리 및 수질 향상을 위해 다양한 환경정책이 시행되고 있으며, 최근 수질오염총량관리제의 시행으로 인해 보다 집중적인 유역관리와 수질 향상을 위한 노력이 배가되고 있다. 이러한 노력의 일환으로 현재 환경부 국립환경과학원에서는 수질오염총량관리를 위하여 단위유역의 말단지점에서 수질 및 유량자료에 대한 정기적인 측정을 8일 간격으로 시행하고 있으며, 데이터 베이스 및 웹시스템을 통하여 자료를 공개하고 있다(이호열, 2009). 이와 같은 자료의 측정과 축적은 그 분석을 통해 수질 개선을 위한 우선 관리 대상지점의 파악 등과 같이 수질오염총량관리제의 시행과 평가를 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 새로운 환경정책의 수립에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 현재 소수의 연구들에서만 상기의 자료를 단순히 활용한 결과를 찾을 수 있으며, 특히 측정된 수질 및 유량자료를 분석하여 발표한 연구결과 역시 소수에 지나지 않는다(김철겸 등, 2009). 측정 자료에 대한 분석 및 이에 따른 자료의 활용성 제고를 위해서 다양한 자료 분석 기법의 개발과 적용이 절실하다. 이러한 자료 분석 기법의 개발 및 적용에 관한 연구의 일환으로 최근 패턴분류를 위해 다양한 분야에서 활용되고 있는 자기조직화 특성 지도(Self Organizing Feature Map: SOFM)를 상기의 측정 자료에 적용한 연구 결과가 보고된 바 있다(진영훈 등, 2009; 2010). 본 연구에서는 수질오염총량관리제를 위해 측정되고 있는 수질 및 유량자료를 수집하여 자료에 내재되어 있는 시 공간적 특성을 분석하고자 하였다. 영산강 유역을 대상으로 하여, 본 유역 내의 단위유역들 중 황룡_A, 지석_A, 영본_A, 영본_B, 영본_C, 영본_D의 말단지점에서 측정되고 있는 BOD (Biochemical Oxygen Demand), TOC (Total Organic Carbon), T-N (Total Nitrogen), T-P (Total Phosphorus), SS (Suspended Solids) 수질농도 및 유량자료를 대상으로 연구를 진행하였다.