• ETRI Journal
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• 제40권1호
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• pp.122-132
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• 2018

This paper proposes a hierarchical dual filtering (HDF) algorithm to estimate the spatial region between a Cloud of Things (CoT) gateway and an Internet of Things (IoT) device. The accuracy of the spatial region estimation is important for autonomous CoT clustering. We conduct spatial region estimation using a hidden Markov model (HMM) with a raw Bluetooth received signal strength indicator (RSSI). However, the accuracy of the region estimation using the validation data is only 53.8%. To increase the accuracy of the spatial region estimation, the HDF algorithm removes the high-frequency signals hierarchically, and alters the parameters according to whether the IoT device moves. The accuracy of spatial region estimation using a raw RSSI, Kalman filter, and HDF are compared to evaluate the effectiveness of the HDF algorithm. The success rate and root mean square error (RMSE) of all regions are 0.538, 0.622, and 0.75, and 0.997, 0.812, and 0.5 when raw RSSI, a Kalman filter, and HDF are used, respectively. The HDF algorithm attains the best results in terms of the success rate and RMSE of spatial region estimation using HMM.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.171-174
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• 2005

기존의 클러스터 평가 지표(cluster validation index)는 클러스터의 개수가 커질수록 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소하는 경향을 보인다. 최근에 이러한 단점을 보완하는 새로운 클러스터 평가 지표가 본 논문 저자중의 하나에 의해 제안되었으나, over-clustering의 단점 을 지니고 있다. 본 논문에서는, 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소 및 over-clustering을 방지할 수 있는 새로운 클러스터 평가 지표를 제안하고, 여러 가지 예제를 통하여 새롭게 제안된 평가 지표의 타당성을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.337-340
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• 2004

The clustering problem can be formulated as the problem to find the number of clusters and a partition matrix from a given data set using the iterative or non-iterative algorithms. The author proposes a nearest neighbor and validity-based clustering algorithm where each data point in the data set is linked with the nearest neighbor data point to form initial clusters and then a cluster in the initial clusters is linked with the nearest neighbor cluster to form a new cluster. The linking between clusters is continued until no more linking is possible. An optimal set of clusters is identified by using the conventional cluster validity index. Experimental results on well-known data sets are provided to show the effectiveness of the proposed clustering algorithm.

• 한국경영과학회지
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• 제40권4호
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• pp.49-63
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• 2015

Keyword indexed in multidisciplinary journals show trends about science and technology innovation. Nature and Science were selected as multidisciplinary journals for our analysis. In order to reduce the effect of plurality of keyword, stemming algorithm were implemented. After this process, we fitted growth curve of keyword (stem) following bass model, which is a well-known model in diffusion process. Bass model is useful for expressing growth pattern by assuming innovative and imitative activities in innovation spreading. In addition, we construct keyword co-occurrence network and calculate network measures such as centrality indices and local clustering coefficient. Based on network metrics and yearly frequency of keyword, time series analysis was conducted for obtaining statistical causality between these measures. For some cases, local clustering coefficient seems to Granger-cause yearly frequency of keyword. We expect that local clustering coefficient could be a supportive indicator of emerging science and technology.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권4호
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• pp.861-868
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• 2023

Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x_(a,b)→ax²+bx² = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X_(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.71-72
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• 2006

In this study, automatic assembly and evaluation system fer phone camera module is conceptually designed. The designed core(Auto focus & UV curing, Image Test) equipments adopts a clustering mechanism and compactible structure using index table for minimum tact time. Using a ball screw actuator and absolute encoder in each axis, we can verifies the repeatability and position accuracy of system within ${\pm}3{\mu}m$. In result of simulation test, the proposed system is expected up to 30% in productivity than manual operation.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.127-140
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• 2022

최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.

• 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...

• 정보학연구
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• 제1권1호
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• pp.13-26
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• 1998

대부분의 정보검색시스템들은 부적절한 색인어들에 의해 가끔 사용자의 의도에 맞지 않는 전혀 다른 검색 결과가 나타난다. 그것은 시스템이 색인어들을 검색하기 위해 그 의미가 아닌, 단지 용어로서만 고려하기 때문이다. 검색 정확도의 증진을 위해 색인어는 연관된 용어 사용 빈도와 역 빈도 사용으로 검색되고 동시 발생어는 원시 문서로부터 추출된다. 결과적으로 색인어는 계산된 상호 정보들을 사용함으로써 그들의 세맨틱에 의해 클러스팅된다. 이 논문은 재현율의 감소없이 클라이언트 사용자 모듈로부터 피드백에 따라 세분된 세맨틱 정보를 사용하여 부적절한 검색 결과를 거절함으로써 검색 효율을 높일 수 있도록 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.137-147
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• 2022

피부상태의 진단과 관리는 뷰티산업종사자와 화장품산업종사자에게 그 역할을 수행함에 있어서 매우 기초적이며 중요한 기능이다. 정확한 피부상태 진단과 관리를 위해서는 고객의 피부상태와 요구사항을 잘 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 피부상태 진단 및 관리를 위해 소셜미디어의 빅데이터를 사용하여 피부상태 진단 및 관리를 지원하는 빅데이터기반 피부관리정보시스템 SCIS를 개발하였다. 개발된 시스템을 사용하여 텍스트 정보 중심의 피부상태 진단과 관리를 위한 핵심 정보를 분석하고 추출할 수 있다. 본 논문에서 개발된 피부관리정보시스템 SCIS는 빅데이터 수집단계, 텍스트전처리단계, 이미지전처리단계, 텍스트단어분석단계로 구성되어 있다. SCIS는 피부진단 및 관리에 필요한 빅데이터를 수집하고, 텍스트 정보를 대상으로 핵심단어의 단순빈도분석, 상대빈도분석, 동시출현분석, 상관성분석을 통해 핵심단어 및 주제를 추출하였다. 또한 추출된 핵심단어 및 정보를 분석하고 산포도, NetworkX, t-SNE 및 클러스터링 등의 다양한 시각화 처리를 함으로써 피부상태 진단 및 관리에 있어 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다.