• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.953-956
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• 2003

천연광물질인 투어멀린은 물분자를 만나면 수소(H$^{+}$)와 수산기(OH$^{-}$)로 분해하여 친수기와 소수기를 구분하여 발생하며, H$^{+}$와 OH$^{-}$는 각각 $H_2O$와 결합하여 활성이 강한 hydronium ion(H$_3$O$^{+}$)과 계면활성 작용이 있는 hydroxyl ion(H$_3$O$_{2-}$ )을 생성한다. 물속에서 불안정한 상태로 존재하는 수산기는 hydroxyl (-)ion을 형성하여 약 알카리성(pH-7.4)을 띄고, 물의 클러스터(cluster)를 세분화하는 수질 개선 기능과 함께 살균, 항균 및 세균번식억제 효과를 갖는다. 그러므로 투어멀린 전기석의 물 분해 효과를 이용하여 이것을 일정 시간 동안 증류수에 침적시킨 뒤, 그 침적수를 대장균이 배양된 액에 드롭시켜 대장균의 변화를 조사하였다. 그 결과, 시간이 경과됨에 따라 대장균 수의 변화가 나타남을 확인하였고, 따라서 투어멀린 침적수의 대장균 증식억제 효과를 확인하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.660-663
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• 2011

폭발하중은 매우 짧은 시간 내에 순간적인 높은 압력으로 발생된다. 따라서 폭발하중을 받는 구조물은 매우 복잡한 순간 동역학적 손상 거동을 나타낸다. 이러한 외부 하중에 대한 실험적 연구는 큰 비용, 시설, 그리고 군사적 보안 문제가 요구되기 때문에, 고성능 컴퓨팅 기술을 이용한 수치적 기법을 통해 구조물의 동적 비선형 해석을 수행하였다. 수치해석의 정확성을 높이기 위해 폭풍파와 같은 대기전파의 경우 Euler 기법, 콘크리트 재료의 경우 Lagrange 기법을 적용한 복합적 수치해석 (multi-solver coupling) 기법이 적용되었다. 제안된 수치해석 기법은 explicit 유한요소해석 프로그램인 AUTODYN을 이용하여 수행되었다. 그리고 클러스터 (cluster) 내 병렬 알고리즘 (parallel algorithm)을 이용하여 수치해석의 효율성을 높였다. RC 구조물의 수치해석 결과, 기존 실험 결과와 비교하여 잘 일치되었다. 또한 영역분할 개수가 증가할수록 수행시간은 감소되었고 Speed-up과 효율성은 높아졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.550-552
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• 2002

플러스터링이란 주어진 데이터 집합의 패턴들을 비슷한 성실을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론으로, 지금가지 이를 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 패턴인식, 영상 처리 등의 여러 공학 분야에 널리 적용되고 있다. FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘은 최소자승 기준함수(least square criterion function)에 퍼지이론을 적용만 목적함수의 반복최적화(iterative optimization)에 기반을 둔 방식으로, 하드 분할에 의한 기존의 클러스터링 방법이 승자(winner take all) 형태의 방법론을 취하는데 비하여, 각 패턴이 특정 클러스터에 속하는 소속정도를 줌으로써 보다 정확한 정보를 형성하도록 도와준다. 본 논문에서는 FCM 기법을 이용한 웹로그 분석을 하고자 한다.

• Product Safety
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• s.204
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• pp.68-73
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• 2010

중국의 저임금 시대가 저물고 있다. 올 들어 법정 최저임금이 평균20%나 급등한 가운데 임금 인상을 요구하는 파업도 잇따르고 있어 '세계공장'의 지위가 흔들리지 않을까라는 우려가 고조되고 있다. 이번 최저임금 인상률이 유난히 커 보인 것은 2009년의 미반영분까지 반영했기 때문이다. 중국의 임금 수준은 베트남, 인도 등 신흥국가와의 격차가 점차 벌어지고 있지만 아직 멕시코 등 일부 개발도상국의 절반 수준이어서 경제발전수준과 임금간의 괴리가 있다. 중국정부는 임금 인상을 경제구조전환, 양극화 해소 및 사회불안 요인을 선제적으로 차단하기 위한 다목적 카드로 삼고 있다. 중국 근로자들의 권익의식 제고 및 신세대 농민공들의 부상으로 노동분쟁의 발생가능성도 배제할 수 없다. 일부 저임 제조업 공장이 밀집한 지역을 중심으로 노동력 부족 현장이 주기적으로 나타날 기능성이 높다. 중국정부가 2015년까지 평균 임금을 현재의 두 배로 올린다는 목표를 세운 만큼 향후 임금 상승세가 더욱 거세질 전망이다. 생산성을 초월해 임금상승이 이뤄지면 기업의 부담을 가중시키고 이로 인해 산업간의 양극화가 더욱 심해질 수 있다. 그러나 인건비 이외에 양호한 물류 인프라와 제조업 클러스터, 제도적 환경, 특히 거대한 내수시장의 잠재력은 중국이 생산지로서 갖고 있는 남다른 매력이다. 인건비 상승의 충격을 이겨낼 수 있는 고부가가치화와 전략적 전환이 필요하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1813-1814
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• 2007

본 논문에서는 개선된 정보입자 기반 퍼지모델과 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지모델의 구조동정을 다룬다. 클러스터링 방법을 이용하여 초기 데이터를 분할하고 각 클러스터에 대한 중심값과 소속정도에 대한 정보가 취득되며 이 취득된 정보입자는 퍼지모델에 적용된다. 또한 많은 입력변수를 갖는 시스템에 대하여 발생되는 고차원성 문제를 해결하기 위하여 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 적절한 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 후반부 다항식의 차수등을 효율적으로 선택할 수 있는 구조동정방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1132-1134
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• 2013

K-Means 클러스터링 기법은 데이터마이닝 분야 중 클러스터링 분야에서 가장 널리 쓰이는 방법 중 하나로 주어진 데이터 셋에서 k개의 클러스터를 중심으로 데이터를 분할하는 기법이다. 최근의 데이터는 여러개의 속성을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 K-Means 클러스터링 기법을 소개하고, 또 K-Means 클러스터링 기법을 여러 개의 속성을 고려하기 위하여 다차원 데이터에 적용한 실험을 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.46-49
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• 2007

데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.5
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• pp.183-188
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• 2013

A variety of cluster analysis techniques prerequisite to cluster objects having similar characteristics in data mining. But the clustering of those algorithms have lots of difficulties in dealing with categorical data within the databases. The imprecise handling of uncertainty within categorical data in the clustering process stems from the only algebraic logic of rough set, resulting in the degradation of stability and effectiveness. This paper proposes a information-theoretic rough entropy(RE) by taking into account the dependency of attributes and proposes a technique called min-mean-mean roughness(MMMR) for selecting clustering attribute. We analyze and compare the performance of the proposed technique with K-means, fuzzy techniques and other standard deviation roughness methods based on ZOO dataset. The results verify the better performance of the proposed approach.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.4
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• pp.21-30
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• 2010

In this paper, the parallel distributed rainfall runoff model(K-DRUM) using MPI(Message Passing Interface) technique was developed to solve the problem of calculation time as it is one of the demerits of the distributed model for performing physical and complicated numerical calculations for large scale watersheds. The K-DRUM model which is based on GIS can simulate temporal and spatial distribution of surface flow and sub-surface flow during flood period, and input parameters of ASCII format as pre-process can be extracted using ArcView. The comparison studies were performed with various domain divisions in Namgang Dam watershed in case of typoon 'Ewiniar' at 2006. The numerical simulation using the cluster system was performed to check a parallelization effectiveness increasing the domain divisions from 1 to 25. As a result, the computer memory size reduced and the calculation time was decreased with increase of divided domains. And also, the tool was suggested in order to decreasing the discharge error on each domain connections. The result shows that the calculation and communication times in each domain have to repeats three times at each time steps in order to minimization of discharge error.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.6
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• pp.995-1001
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• 1995

The structure of a typical pattern recognition consists a pre-processing, a feature extraction(algorithm) and classification or recognition. In classification, when widely varying patterns exist in same category, we need the clustering which organize the similar patterns. Clustering algorithm is two approaches. Firs, statistical approaches which are k-means, ISODATA algorithm. Second, neural network approach which is T. Kohonen's LVQ(Learning Vector Quantization). Nikhil R. Palet al proposed the GLVQ(Generalized LVQ, 1993). This paper suggest the efficient feature extraction methods of handwritten numerals in GLVQ clustering network. We use the handwritten numeral data from 21's authors(ie, 200 patterns) and compare the proportion of misclassified patterns for each feature extraction methods. As results, when we use the projection combination method, the classification ratio is 98.5%.