• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.71-78
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• 2022

본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.50-56
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• 2011

본 연구는 복합지식 객체를 기반으로 다차원적인 관계를 쉽게 식별하고 검색할 수 있도록 복합지식의 3D 가시화방법을 제안한다. 이를 위해 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, 3D 공간상에서 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 정보검색의 기회를 제공하기 위해서 객체 유사도를 이용한 복합지식의 3D 클러스터링 방법을 제안하였다. SOM을 이용한 복합지식의 3D 가시화와 클러스터링은 복합지식의 맥락과 연계성을 시공간에 가시화하는데 최적의 방법이 될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.18-26
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• 2008

본 논문은 사용자로 하여금 표정공간으로부터 일련의 표정들을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 제어할 수 있는 표정공간의 단계적 가시화 기법을 기술한다. 본 기법에 의한 시스템은 무표정 상태를 포함하여 11개의 서로 다른 모션들로 구성된 2400여개의 표정 프레임으로 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해함으로서 수행되어진다. 그러나 표정공간에서는 과격한 표정 변화에서부터 세밀한 표정 변화까지 다양한 표정 제어를 수행할 수 있어야하기 때문에 단계적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 단계적으로 가시화하기 위해서는 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 11개의 클러스터 센터를 가지도록 클러스터링하고, 단계가 증가될 때 마다 클러스터 센터의 수를 두 배씩 증가시켜 표정들을 클러스터링한다. 이때 클러스터 센터와 표정공간에 분포된 표정들의 위치는 서로 다른 경우가 많기 때문에, 클러스터 센터에서 가장 가까운 표정상태를 찾아 클러스터 센터로 간주한다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 단계적 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.717-730
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• 2004

최근 들어 원 사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 가 사용자에게 가장 흥미를 가질만한 URL 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존의 클러스터링을 이용한 방식에서는 웹 트랜잭션들을 웹 사이트의 각 URL들에 방문했는지 안했는지를 나타내는 비트 벡터(bit vector)로 표현하였다. 그리고 이들 비트 벡터의 방문 패턴이 일치하는 정도에 따라 유사성을 결정하였다. 하지간 이것은 유사한 성향을 가지는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하는데 있어 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문 여부만을 반영하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 즉 방문 목적 또는 성향이 유사하지 않은 웹 트랜잭션들을 같은 그룹으로 분류할 가능성이 존재하게 된다 이에 본 논문에서는 기존의 비트 벡터를 이용한 트랜잭션 모델을 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완하여 새로운 점 트랜잭션 모델을 제시하고 흥미가중치를 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안만 방법이 기졸 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.293-298
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• 2006

데이터베이스에는 많은 데이터들이 저장되어 있다. 무수히 많은 데이터들로부터 어떠한 정보를 얻기 위해서는 질의문을 사용하면 된다. 질의문을 통해 얻는 정보들은 기본적이고 단순한 정보들이다. 데이터 마이닝은 데이터베이스를 통해서 얻을 수 없는 정보를 얻게 해주는 기법이다. 데이터 마이닝 기법에는 여러 가지가 있지만 본 논문에서는 클러스터링과 연관규칙을 찾아내는 기법을 다룬다. 기존의 연관규칙 기법에서의 문제점을 보완하고 더 나은 규칙들을 찾아내기 위한 방법을 제시한다. 여기에 클러스터링 방법을 적용하게 되는데 기존의 거리기반이나 범주 기반 등의 클러스터링이 아닌 연관규칙에 적합한 클러스터링 기법을 제안하여 적용하게 된다. 각 클러스터의 연관규칙들을 찾게 되면 기존의 전체 데이터베이스에서 찾아진 연관규칙 뿐만 아니라 클러스터들의 특징이 될 규칙들도 찾을 수 있게 된다. 본 연구를 통해 대용량 데이터베이스의 많은 트랜잭션 접근을 줄이고 소집단의 연관성도 찾을 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.417-426
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• 2003

고차원 데이터에서 클러스터를 찾아내는 문제는 그 중요성으로 인해 데이터 마이닝 분야에서 잘 알려져 있다. 클러스터 분석은 패턴 인식, 데이터 분석, 시장 분석 등의 여러 응용 분야에 광범위하게 사용되어지고 있다. 최근에 이 문제를 풀 수 있는 투영된 클러스터링이라는 새로운 방법론이 제기되었다. 이것은 먼저 각 후보 클러스터의 부분차원들을 선택하고 이를 근거로 한 거리 함수에 따라 가장 가까운 클러스터에 점이 배정된다. 우리는 고차원 데이터를 부분차원 클러스터링하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 주요한 세 부분은, $\circled1$적절한 개수의 점들을 갖는 여러 개의 후보 클러스터로 입력 점들을 분할하고, $\circled2$다음 단계에서 유용하지 않은 클러스터들을 제외하고, 그리고 $\circled3$선택된 클러스터들은 밀접도 함수를 사용하여 미리 정해진 개수의 클러스터들로 병합한다. 다른 클러스터링 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘의 좋은 성능을 보여주기 위하여 많은 실험을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.77-83
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• 2010

최근, IT 기반의 환경은 웹서비스의 플랫폼의 변화, 클라우딩 컴퓨팅환경으로의 진화, 스마트 시장의 저변확대로 급속히 변화되고 있는 실정이다. 이와 함께 모니터링 개발 환경도 급속히 변화되고 있다. 이에, 사용자 정의가 가능한 SaaS기반의 모니터링 제공 서비스가 요구된다. 다양한 모니터링 환경을 지원하고 관리자가 요구한 자원 정보를 사용하고 있는 향상된 모니터링 프레임워크로써 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 플랫폼의 고성능 저비용 클러스터 관리 시스템이 가능한 클라우딩 컴퓨팅 시스템이 요구된다. 그리하여 본 연구의 목표는 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 기반 플랫폼의 효율적이고 사용자 정의 가능한 모바일 인터페이스를 가진 3D 뷰어가 제공되는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.24-27
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• 1998

최근 컴퓨터의 속도 및 용량의 확장과 더불어 3차원 정보에 대한 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는이 여기에 관한 연구의 하나로 FCV(Fuzzy c-Varieties)클러스터링의 방법을 써서 3차원 데이터의 변과 장점을 찾아 3차원 물체를 구성하여 중복된 자료의 크기를 압축하는 방법을 제시한다. 여기에 따른 문제점으로 클러스터의 개수를 결정하는 문제가 있는데 이는 fuzzy classification entropy로 해결하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권3호
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• pp.365-379
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• 1999

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.267-273
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• 2006

본 논문에서는 Beyond 3G 시스템에서 연구되고 있는 OFCDM 시스템에서 터보 코드화되고 클러스터링된 신호의 주파수 다이버시티 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 즉, OFCDM시스템은 OFDM과 달리 주파수 영역확산을 하기 때문에 확산 후의 통일 심볼들을 여러 개의 안테나와 같은 안테나에 적절히 할당함으로써 통일 심볼간의 페이딩을 거친 수신 신호의 무상관 특성을 최대화함으로써 주파수 다이버시티 이득을 최대화할 수 있다. 제안된 최적의 방식은 STA-OFCDM에 비해서는 낮은 지연 확산(${\sigma}=0.02{\mu}sec$)에서 4dB 성능 향상이 있고 높은 지연 확산(${\sigma}=0.3{\mu}sec$)에서는 2.5dB가량의 성능 향상되었다. 또한 제안된 최적화 방식을 부반송파 재배열(SR: subcarrier rearrange)을 가진 STA-OFCDM과 비교하면 $10^{-3}$의 요구되는 BER에서 클러스터링에 의해 주파수 다이버시티 이득을 극대화함으로써 지연 확산과 상관없이 2dB정도의 성능 향상을 시킬 수 있었다. 또한 제안된 최적화 방식은 어떤 대역폭 확장이나 수신기로부터 송신기로의 피드백이나 기존의 클러스터링 방식에 비해 더 많은 복잡도를 요구하지 않는다.