• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권4호
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• pp.333-338
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• 2000

본 논문에서는 T1 강조영상, T2 강조 영상 그리고 PD의 영상의 특징을 상호 보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 단계에서는 PD 영상으로부터 대뇌 마스크를 획득한 후, T1과 T2, PD의 입력 영상에 대뇌 마스크를 씌워 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 둘째 단계에서는 대뇌 내부 조직에 해당하는 두드러진 클러스터(outstanding cluster)를 3차원 클러스터들 중에서 선택한다. 3차원 클러스터는 최적스케일 영상(optimal scale image)으로 이루어지는 3차원 공간상에서 화소가 밀집된 봉우리들을 교집합해서 생성되는 클러스터로 결정한다. 최적스케일 영상은 각 2타원 히스토그램에 스케일 스페이스 필터링을 적용시키고 그래프(graph) 구조를 검색하여 2차원 히스토그램의 모양을 가장 잘 나타내는 봉우리(peak) 영상을 최적 스케일 영상으로 선택한다. 마지막 단계에서는 앞에서 찾은 두드러진 클러스터의 중심값을 FCM 알고리듬의 초기중심 값으로 두고, FCM 알고리듬을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심값을 계산함으로 초기 값을 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.1-8
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• 2018

K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, this method has the limitation to be used with fixed number of clusters because of only considering the intra-cluster distance to evaluate the data clustering solutions. Silhouette is useful and stable valid index to decide the data clustering solution with number of clusters to consider the intra and inter cluster distance for unsupervised data. However, this valid index has high computational burden because of considering quality measure for each data object. The objective of this paper is to propose the fast and simple speed-up method to overcome this limitation to use silhouette for the effective large-scale data clustering. In the first step, the proposed method calculates and saves the distance for each data once. In the second step, this distance matrix is used to calculate the relative distance rate ($V_j$) of each data j and this rate is used to choose the suitable number of clusters without much computation time. In the third step, the proposed efficient heuristic algorithm (Group search optimization, GSO, in this paper) can search the global optimum with saving computational capacity with good initial solutions using $V_j$ probabilistically for the data clustering. The performance of our proposed method is validated to save significantly computation time against the original silhouette only using Ruspini, Iris, Wine and Breast cancer in UCI machine learning repository datasets by experiment and analysis. Especially, the performance of our proposed method is much better than previous method for the larger size of data.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제29권3호
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• pp.431-440
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• 2012

Objectives : Recently, network science is very popular topic in various scientific fields and many studies have reported that it gives meaningful results on studying characteristics of a complex system. In this study, based on network theory, we made acupoints network using data of combined acupoints which appeared at "Beijiqianjinyaofang". We focused to find out the distinctive roles of remote and local combinations on the network. Furthermore, we aimed to identify the possibility of numerical and quantitative application to acupuncture researches. Methods : Based on examples of combined acupoints in "Beijiqianjinyaofang", the network consisted of 291 nodes and 2,431 links. The spatial distances between combined acupoints were calculated by the human dummy model. We removed the links step by step for the three cases - remote, local, and random cases, and observed the characteristic changes by calculating path lengths, similarity indices, and clustering coefficients. Also cluster analysis was carried out. Results : The network had a small number of remote links, and a large number of local links. These two links had the distinct characteristics. Whereas the local links formed a cluster of nearby nodes, remote links played a role to increase the correlation between the clusters. Conclusions : These results suggest that acupoints network increases the connectivity between the distal part and the trunk of human body, and enables various combinations of the acupoints. This finding conclusively showed that mechanism of combined acupoints could be interpreted meaningfully by applying network theory in acupuncture researches.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.73-78
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• 2003

In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.459-469
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• 2016

본 연구는 학교폭력 가해 학생의 심리적 특성에 따른 유형을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 문헌 조사를 통해 6요인(인지충동성, 무계획충동성, 우울, 불안, 또래동조성, 주장성), 19문항의 설문지를 구성하여, 86명의 가해 학생들을 대상으로 설문을 실시하여 최종 74명의 자료로 2단계 군집분석을 실시하였다. 분석 결과, 3개의 군집으로 구분되었으며 각각 '충동적 취약성 유형(군집1)', '정서적 취약성 유형(군집2)', 그리고 '사회적 취약성 유형(군집3)'으로 명명하였다. 각 군집의 특성은 첫째, 군집1은 다른 집단에 비해서 인지충동성과 무계획충동성의 점수는 높은 반면, 우울과 불안 점수는 낮았다. 둘째, 군집2는 다른 집단에 비해서 우울과 불안 점수는 높은 반면, 인지충동성과 무계획충동성 점수는 낮았다. 셋째, 군집3은 다른 집단에 비해서 또래동조성 점수는 가장 높았으며 동시에 주장성 점수는 가장 낮은 반면, 인지충동성과 무계획충동성, 우울과 불안은 낮았다. 본 연구 결과는 현장에서 가해학생들을 지도하고 상담하는 교사들 및 상담자들과 보호자에게 가해학생들의 심리적인 특성을 이해하고 개입할 수 있는 유용한 기초 자료가 될 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.112-128
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• 2014

본 연구에서는 구미시를 사례로 매개 변수값의 변화에 따른 2SFCA(2 Step Floating Catchment Area) 기반 접근성 변화의 지역 특성을 분석하였다. 2SFCA는 기본인구가 증가하면 접근성이 감소하고, PPR(Provider to Population Ratio)이 증가하면 접근성이 증가하는 일반적인 경향을 보였다. 구미시 내부의 지역 특성을 분석하기 위해서 민감도 분석 과정에서 군집분석을 수행하였다. 지역 특성은 다음과 같다. 첫째, 구미시 읍면 외곽지역처럼 노인복지시설과 멀리 떨어져 있는 지역은 매개 변수값의 변화에 따른 접근성 변화가 미미하였다. 둘째, 기존 노인복지시설 주변 지역은 매개 변수값의 변화에 따라 접근성이 개선되거나 약화되는 다양한 양상을 보였다. 노인인구가 많고 노인복지시설이 밀집해 있는 동 지역에서는 PPR의 변화에 따른 접근성 변화가 크고, 나머지 지역은 기본인구 변화에 따른 접근성 변화가 크게 나타났다. 셋째, 매개 변수값이 커지면 여러 곳의 노인복지시설을 이용할 수 있는 구미시 중앙구역에서 전반적으로 접근성이 양호해지는 양상을 보였다. 향후, 2SFCA 기반의 접근성 분석 과정에서 매개 변수값 선택을 위한 신중한 시나리오 적용이 필요할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.831-844
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• 2008

Since cooperatives consist of many distinct members in the management environment and characteristics, it is necessary to make similar cooperatives into a few groups for the effective risk management of cooperatives' mutuality bank. This paper is a priori research for suggesting a guidance for effective risk management of cooperatives with different management strategy. For such purpose, we propose a way to group the members of cooperative's mutuality bank. The 30 continuous variables which is relative to cooperatives' management status are considered and six factors are extracted from those variables through factor analysis with empirical consideration to avoid wrong grouping and to enhance the practical interpretation. Based on extracted six factors and additional 3 categorical variables, six representative groups are derived by the two step clustering analysis. These findings are useful to execute a discriminatory risk management and other management strategy for a mutuality bank and others.

• 감성과학
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• 제10권2호
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• pp.209-220
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• 2007

본 연구의 목적은 수공간에 대한 감성을 대표하는 어휘를 선정과 수공간의 감성 유형을 분석하기 위해 수행되었다. 수공간의 감성평가를 위한 어휘를 선정하는 것은 감정의 잣대를 만드는 일이기 때문에 감성어휘를 정확하게 선정하는 것은 매우 중요한 일이다. 기초어휘 수집을 위해 첫 단계에서 수공간에 대한 감성을 표현하는 어휘를 수공간 연구, 경관 평가 연구, 환경디자인 감성연구 등에서 수집 후 최종 129개의 어휘를 선정하였다 두 번째 단계에서는 수집된 어휘를 일반인들에게 제시하여 수공간의 감성을 나타내는 어휘로서 적절함의 정도를 5점 척도로 표시하도록 하여, 평균 3.5점 이상의 39개 어휘를 선발하였다. 세 번째 단계로 이 설문으로부터 나온 데이터에 대해 요인분석, 군집분석, 다차원분석을 실시하여 수공간에 대한 9개의 감성어휘를 추출하였다. 수공간 감성평가에 최종적으로 선발된 어휘는 체험적, 감각적, 자연적, 조화된, 깨끗한, 기분좋은, 역동적, 개방적, 낭만적이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.213-230
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• 2020

지금까지 학교 교육은 교육 예산 및 시설, 프로그램 등이 다양하게 투입되었지만 그 성과 평가는 명확하게 이루어지지 못했다. 본 연구는 전국 고등학교에서 학생들을 위한 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 제시하였다. 학생 교육지원이 비슷한 학교의 운영 효율성을 분석하기 위하여 1차적으로 EM 군집분석을 수행한 후, 군집별로 상대적 효율성을 Network DEA를 이용하여 분석하였다. 본 연구에서 Network DEA는 학교 인프라 측면의 6개 투입요소, 1차적 산출 요소인 학업지속자, 학교 프로그램 측면의 10개 2차 투입 요소, 2차적 산출 요소인 진학자와 취업자, 연결 변수인 1인당도서관이용률을 고려하여 분석하였다. 효율성 분석 결과를 기반으로 벤치마킹할 대상을 선정하기 위해 유클리드 거리 계산방법을 적용하여 Tier분석을 수행하였다. 본 연구에서는 전국의 일반계고등학교와 직업계고등학교에서의 학생 교육지원 데이터를 수집하여 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 적용하였다. 단계적 벤치마킹방안은 벤치마킹 대상 선택의 문제점을 보완하기 위해 비효율적인 학교의 요소를 고려하여 단계적으로 효율성 개선 대상을 선정하도록 제안하였다. 학생 교육지원 효율성이 낮은 학교가 학생 교육지원의 효율적 운영을 위한 단계적 벤치마킹을 하는데 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.295-311
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• 2023

Cloud computing has evolved significantly, intending to provide users with fast, dependable, and low-cost services. With its development, malicious users have become increasingly capable of attacking both its internal and external security. To ensure the security of cloud services, encryption, authorization, firewalls, and intrusion detection systems have been employed. However, these single monitoring agents, are complex, time-consuming, and they do not detect ransomware and zero-day vulnerabilities on their own. An innovative Record and Replay-based hybrid Honeynet (R2NET) system has been developed to address this issue. Combining honeynet with Record and Replay (RR) technology, the system allows fine-grained analysis by delaying time-consuming analysis to the replay step. In addition, a machine learning algorithm is utilized to cluster the logs of attackers and store them in a database. So, the accessing time for analyzing the attack may be reduced which in turn increases the efficiency of the proposed framework. The R2NET framework is compared with existing methods such as EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS. The proposed system achieves 7.60%, 9.78%%, 18.47%, and 31.52% more accuracy than EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS methods.