• 정보관리학회지
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• 제9권1호
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• pp.55-82
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• 1992

정보검색분야의 연구는 정보를 소장, 처리하는 방법 및 기술의 영향을 받아 변화할 수 있다는 가설아래 그 기술적 환경의 변화가 뚜렷하게 나타난 1980년대의 정보검색분야의 지적 구조 및 지적 변화를 저자동시인용기법을 이용하여 고찰하였다. 영어문화권의 정보학자 22명으로 정보검색분야의 영역을 나타내었고, 다차원 축적기법과 군집분석을 통하여 이차원 공간상에 하위주제간의 관계를 표시하였다. 이차원 지도상에 나타난 저자의 군집과 저자들의 위치는 저자 저작물의 전반적인 성격과 상응하여 잘 나타났으며, 시간의 경과에 따라 뚜렷한 지적 재구성을 보여주었다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2018

Two-dimensional (2D) materials such as transition metal dichalcogenides have attracted tremendous scientific interests owing to their potential of solving the zero band-gap issue of graphene. In this work, the research areas and technology evolutionary dynamics of the 2D materials were identified using the scientometric method focusing on keyword mapping and clustering. The time-series analysis showed that the technological progress of 2D material is in the early growth period. The overlay mapping analysis were carried out to investigate the technology evolution of 2D materials with time. The strategic diagram of co-word analysis classifying the topological positions of keyword was derived to support the analysis results. It is conjectured that extensive research will be conducted widely on the application of 2D materials not only in electronic and optoelectronic devices, but also in various other fields such as biomedical applications, and that their development will be more rapid based on accumulated results of extant graphene research.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-158
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• 2016

최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.

• 산업공학
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• 제18권4호
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• pp.504-511
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• 2005

The NP-hard channel assignment problem becomes more and more important to use channels as efficiently as possible because there is a rapidly growing demand and the number of usable channel is very limited. The hybrid genetic and local search (HGLS) method in this paper is a hybrid method of genetic algorithm with no interference channel assignment (NICA) in clustering stage for diversified search and local search in tuning stage when the step of search is near convergence for minimizing blocking calls. The new representation of solution is also proposed for effective search and computation for channel assignment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.99.1-99
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• 2002

In this paper, a computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplacian operator with input image which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along t...

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권7호
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• pp.81-88
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• 2002

본 논문에서는 패턴 집단 생성 방식을 사용한 새로운 내장형 자체 테스트를 위한 테스트 패턴 생성기를 제안하였다. 제안된 기술은 클럭당 테스트 환경에서 작은 하드웨어 크기를 가지면서 미리 계산된 결정 테스트 집합을 가진다. 테스트를 제어하기 위한 회로는 간단하여 자동적으로 합성된다. 새로운 패턴 생성기를 기존의 방법들과 비교한 결과를 ISCAS 벤치마크 회로를 가지고 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권3호
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• pp.59-65
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• 2004

This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.415-416
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• 2014

오늘날 인터넷상에서는 무수히 많은 디지털 데이터가 생성되고 있으며, 그 디지털 데이터는 기존의 소프트웨어로는 처리할 수 없을 정도로 그 양이 방대해지고 있다. 이러한 데이터들을 사용자의 검색의도에 따라 문장 분석, 키워드 추출, 요약문 생성 등의 방법을 통하여, 사용자에게 개인화된 정보를 제공하기 위한 빅 데이터의 분석을 이용한 정보 자동 요약 시스템을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.587-598
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• 2022

To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.382-384
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• 2020

데이터 클러스터링은 데이터의 숨겨진 패턴을 찾아낸다. 시계열 데이터에서 시차가 존재하는 데이터를 클러스터링하는 것은 데이터의 미래 패턴을 찾아내기 위해서 사용한다. 데이터 클러스터링을 수행하기 위한 여러 가지 Metric이 존재하지만, 시계열 데이터의 노이즈로 인해서 클러스터링을 수행하는 Metric을 설정하는데 제약이 존재한다. 본 논문은 기존 시계열 데이터가 가지고 있는 노이즈를 PIP 기법을 사용하여 제거하고, 노이즈가 없는 시계열 데이터를 클러스터링하기 위한 효율적인 새로운 Metric을 제안한다.