• 제목/요약/키워드: K-Mean++ Clustering

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관개취약성 평가모형 및 군집분석을 활용한 용수공급 위험도 평가 (Water Supply Risk Assessment of Agricultural Reservoirs using Irrigation Vulnerability Model and Cluster Analysis)

  • 남원호;김태곤;홍은미
    • 한국농공학회논문집
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    • 제57권1호
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    • pp.59-67
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    • 2015
  • Because reservoirs that supply irrigation water play an important role in water resource management, it is necessary to evaluate the vulnerability of this particular water supply resource. The purpose of this study is to provide water supply risk maps of agricultural reservoirs in South Korea using irrigation vulnerability model and cluster analysis. To quantify water supply risk, irrigation vulnerability indices are estimated to evaluate the performance of the water supply on the agricultural reservoir system using a probability theory and reliability analysis. First, the irrigation vulnerability probabilities of 1,346 reservoirs managed by Korea Rural Community Corporation (KRC) were analyzed using meteorological data on 54 meteorological stations over the past 30 years (1981-2010). Second, using the K-mean method of non-hierarchical cluster analysis and pre-simulation approach, cluster analysis was applied to classify into three groups for characterizing irrigation vulnerability in reservoirs. The morphology index, watershed area, irrigated area, and ratio between watershed and irrigated area are selected as the clustering analysis parameters. It is suggested that the water supply risk map be utilized as a basis for the establishment of risk management measures, and could provide effective information for a reasonable decision making on drought risk mitigation.

Support Vector Machine을 이용한 선에코 특성 분석 및 탐지 방법 (Analysis and Detection Method for Line-shaped Echoes using Support Vector Machine)

  • 이한수;김은경;김성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.665-670
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    • 2014
  • SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

하동-산청지역에 분포하는 회장암질암에 대한 대자율 비등방성 연구 (Anisotropy of Magnetic Susceptibility (AMS) of Anorthositic Rocks in the Hadong-Sanchong Area)

  • 김성욱;최은경;김인수
    • 지구물리
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    • 제2권3호
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    • pp.169-178
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    • 1999
  • 하동-산청지역의 회장암질암에 대한 대자율 비등방성(AMS: anisotropy of magnetic susceptibility) 연구를 실시한 결과 5개 지점에서 지구조적 응력에 의한 자기적 엽리구조가, 6개 지점에서 흐름에 의한 자기적 선구조가 판별되었다. 자기적 엽리구조는 NW-SE방향의 압축력을 지시하며, 이는 회장암이 형성된 후, 후차적으로 작용되었던 것으로 판단된다. 이는 회장암질암 주변의 편마암류에서도 NE-SW방향의 엽리가 나타나는 사실로도 설명된다. 즉, 이들 변성암에 작용하였던 압축력은 회장암질암에도 함께 작용하였던 것이다. 등온잔류자기(IRM) 획득실험 결과, 이들 자기적 구조가 관찰되는 지점들에서의 주자성광물은 티탄자철석계열 광물이며, 일부 시료에는 소량의 적철석이 포함되어 있는 것으로 판단된다.

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K-means와 CNN을 활용한 체지방율 분석 모델 설계 및 구현 (Design and Implentation of Body Fat Percentage Analysis Model using K-means and CNN)

  • 이태준;박찬명;김창수;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.329-331
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    • 2021
  • 최근 헬스케어 분야에서 딥러닝을 활용한 다양한 사례가 증가하면서 웨어러블 기기를 통한 심전도 검사, 체성분 분석 등의 기능을 제공하여 합리적인 의사 결정을 제공하여 개인에게 맞는 프로세스를 제공할 수 있다. 딥러닝을 활용하기 위해서는 정제된 데이터 확보가 무엇보다 중요하며 이러한 데이터는 사람의 개입이나 비지도학습 등을 통해 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 측정하기 쉬운 가슴둘레, 허리둘레와 같은 치수 데이터를 이용해 성별과 나이에 따른 군집별 비지도학습을 진행하고 이를 CNN으로 분류하는 모델을 제안한다. 데이터는 국가기술표준원에서 제공하고 있는 제7차 인체치수데이터를 활용하였다. 이를 통해 개인 맞춤형 체형관리 서비스나 비만 분석 등 다양한 응용 사례에 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Utilization of Information from International Observation Trials for the Introduction of New Crops: An Introduction of Azuki Bean Varieties from China to Thailand

  • Xin, Chen;Volkaert, Hugo;Chatwachirawong, Prasert;Srinives, Peerasak
    • Journal of Crop Science and Biotechnology
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    • 제11권1호
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    • pp.51-56
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    • 2008
  • Azuki bean has never been commercially grown in Thailand, due in part to a lack of suitable varieties. A core collection of 114 azuki bean accessions, originally from different parts of China(northern, central, southern) representing the germplasm of Chinese land races, were evaluated in the experimental field of the Institute of Vegetable Crops, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, China from June to October 2004. The same experiment was repeated at Kamphaeng Saen campus of Kasetsart University, Thailand from February to May 2005. Yield, yield components, and agronomic traits were recorded in all accessions in order to identify certain genotypes for further investigation. The statistical parameters that were used as indicators of phenotypic variation were mean, coefficient of variability(CV), correlation coefficient(r), range, mean difference, and phenotypic clustering of the accessions. The results indicated that the azuki bean varieties planted in Kamphaeng Saen were shorter, earlier in growing duration, and lower in plant height, seed yield per plant, 100-seed weight, and pods per plant as compared to when they were grown in China. This discrepancy was caused largely by the combined effect of temperature, rainfall, and day length. The traits that were rather stable in both locations were branches per plant and seeds per pod. Azuki bean varieties from northern China showed higher response to the changing environments compared with those from central and southern China. Some agronomic traits showed high correlation coefficient between the environments in Thailand and China. The CV of agronomic traits in both locations were ranked in descending order as follows: seed yield per plant, pods per plant, branches per plant, plant height, 100-seed weight, seeds per pod, and growing duration. The CV of seeds per pod and branches per plant were almost the same in both locations. Yield per plant in China correlated well(r=0.75) with pods per plant, but not with the other traits. Based on their response to both environments, the azuki bean accessions can be broadly divided into four groups, viz. northern 1, northern 2, central, and southern. This implied that there was more diversity, but probably less stability among the accessions originating from northern China.

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Binary Harmony Search 알고리즘을 이용한 Unsupervised Nonlinear Classifier 구현 (Implementation of Unsupervised Nonlinear Classifier with Binary Harmony Search Algorithm)

  • 이태주;박승민;고광은;성원기;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.354-359
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    • 2013
  • 본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.

3차원 형상복원 정보 기반의 검색 자동화를 위한 스테레오 X-선 검색장치에 관한 연구 (The study of the stereo X-ray system for automated X-ray inspection system using 3D-reconstruction shape information)

  • 황영관;이남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.2043-2050
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    • 2014
  • X-선 탐지장치는 검색 대상물에 대한 단면 정보만을 제공하기 때문에 내용물에 대한 판정의 한계가 있다. 스테레오 X-선 탐지 장치는 검색 대상체에 대한 단면 정보와 논문에서 제안된 볼륨기반의 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 3차원 정보를 제공하여 검색효율을 높일 수 있다. 또한, 고속 검색을 위해 자동화 검색에 대한 식별자로 형상복원 결과를 적용하고자 유사한 모형의 15개 샘플에 대한 형상 복원 및 검출율을 분석하였다. 검색대상 모델에 대한 복원 결과는 실측 모델과 비교할 때 각각 폭 (2.56%), 높이 (6.15 %)와 깊이 (7.12 %)의 오차를 보이며 높은 정확도를 나타내었다. 또한 K-Mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 97 %의 검출 효율이 보였다. 본 논문의 결과는 자동화 시스템을 위한 새로운 검색식별자를 제시하며 추가연구를 통해 검색 시스템의 효율성 향상을 위한 연구를 진행할 것이다.

마이닝과 FRAT기반 가중치 선호도 군집을 이용한 추천 기법에 관한 연구 (A Study on Recommendation Technique Using Mining and Clustering of Weighted Preference based on FRAT)

  • 박화범;조영성;고형화
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.419-428
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    • 2013
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.

부산항 관세자유지역에 대한 항만물류관련업체의 의식고찰 (The Perception of Port Logistics Related Firms According to the Adoption of Busan Free Trade Zone)

  • 이선미;이철영
    • 한국항해항만학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.563-568
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    • 2003
  • 우리나라도 1999년 관세자유지역 제도에 관한 특별법이 제정되면서 관세자유지역에 대한 제도적 기반을 마련하게 되었다 그러나, 이러한 연구의 대부분은 선진국 성공사례의 벤치마킹과 부산항을 비교 분석함으로써, 그 발전방안을 제시하고 있어 실제 부산항의 항만물류기 능을 수행하고 있는 현 업체 및 실제 시장에 대한 고찰은 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 이러한 취지에서 부산시 관세자유지역 제도의 도입에 따른 항만물류관련업체들의 실제 시장실태를 구조적으로 파악하고, 그러한 분석결과를 기반으로 관세자유지역에 대한 업계의 의식을 고찰하는 것을 연구의 목적으로 한다.

산업용 CT 볼륨데이터에서 템플릿 매칭을 통한 이물질 자동 검출 (Automatic Detection of Foreign Body through Template Matching in Industrial CT Volume Data)

  • 지혜림;홍헬렌
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.1376-1384
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    • 2013
  • 본 논문에서는 산업용 CT 볼륨데이터에서 템플릿 매칭을 통하여 제품의 이물질을 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 다운 샘플링 데이터에서 잡음제거 후 제품을 배경과 분리하고, 영상의 평균값 및 표준편차를 이용하여 초기 이물질 후보를 추출한 후, K-평균 클러스터링을 이용하여 이물질 후보를 추출한다. 둘째, 템플릿 매칭을 이용하여 제품과 유사도가 다른 이물질을 검출한다. 이 때, 검출하고자 하는 이물질의 크기에 따라 밝기값평균차이(SSD)와 조인트 엔트로피를 이용한 유사도 평가를 통하여 이물질을 검출한다. 셋째, 원 볼륨데이터에서 이물질 검출률을 개선하기 위하여 여과기법으로 제품의 이물질을 최종 검출한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위해 산업용 CT 볼륨데이터와 시뮬레이션 데이터를 사용하여 육안평가, 정확성 평가와 수행시간 측정을 수행하였다. 정확성 평가를 위하여 기존 밝기값 기반 검출 기법을 비교방법으로 사용하고, 다이스 계수 유사도를 측정하였다.