• 제목/요약/키워드: Organizing

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Management of Neighbor Cell Lists and Physical Cell Identifiers in Self-Organizing Heterogeneous Networks

  • Lim, Jae-Chan;Hong, Dae-Hyoung
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제13권4호
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    • pp.367-376
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    • 2011
  • In this paper, we propose self-organizing schemes for the initial configuration of the neighbor cell list (NCL), maintenance of the NCL, and physical cell identifier (PCI) allocation in heterogeneous networks such as long term evolution systems where lower transmission power nodes are additionally deployed in macrocell networks. Accurate NCL maintenance is required for efficient PCI allocation and for avoiding handover delay and redundantly increased system overhead. Proposed self-organizing schemes for the initial NCL configuration and PCI allocation are based on evolved universal terrestrial radio access network NodeB (eNB) scanning that measures reference signal to interference and noise ratio and reference symbol received power, respectively, transmitted from adjacent eNBs. On the other hand, the maintenance of the NCL is managed by adding or removing cells based on periodic user equipment measurements. We provide performance analysis of the proposed schemes under various scenarios in the respects of NCL detection probability, NCL false alarm rate, handover delay area ratio, PCI conflict ratio, etc.

차세대 공공 전자기록의 조직 모형 개발을 위한 방향 탐구 (An Exploration of the Direction of Development of the Next Generation Conceptual Model for Organizing Public Digital Records)

  • 현문수;설문원
    • 기록학연구
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    • 제56호
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    • pp.183-212
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    • 2018
  • 이 연구는 차세대 전자기록관리체계 수립의 중요한 과제 중 하나로 우리나라의 공공 전자기록 조직화 원칙과 모형을 설계하기에 앞서 설계의 방향을 도출하는 것을 목적으로 한다. 기록 조직과 관련하여 기존의 기록 조직 원칙에서 벗어난 건 중심 접근 방식의 가능성을 살펴보는 것을 시작으로, 국제 기록물 기술 개념 모형에 대한 분석과 함께, 국내 전자기록에 대한 조직 구조 변화의 요구를 드러낸다. 이를 바탕으로, 우리나라 공공 전자기록의 분류 및 기술 양상을 드러내면서 전자기록 건 중심의 네트워크형 조직 구조의 가능성을 모색한다. 마지막으로 종합하여 향후 공공 전자기록이 조직화 원칙 및 모형 설계를 위한 방향을 제안하였다.

재해분석을 위한 텍스트마이닝과 SOM 기반 위험요인지도 개발 (On the Development of Risk Factor Map for Accident Analysis using Textmining and Self-Organizing Map(SOM) Algorithms)

  • 강성식;서용윤
    • 한국안전학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.77-84
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    • 2018
  • Report documents of industrial and occupational accidents have continuously been accumulated in private and public institutes. Amongst others, information on narrative-texts of accidents such as accident processes and risk factors contained in disaster report documents is gaining the useful value for accident analysis. Despite this increasingly potential value of analysis of text information, scientific and algorithmic text analytics for safety management has not been carried out yet. Thus, this study aims to develop data processing and visualization techniques that provide a systematic and structural view of text information contained in a disaster report document so that safety managers can effectively analyze accident risk factors. To this end, the risk factor map using text mining and self-organizing map is developed. Text mining is firstly used to extract risk keywords from disaster report documents and then, the Self-Organizing Map (SOM) algorithm is conducted to visualize the risk factor map based on the similarity of disaster report documents. As a result, it is expected that fruitful text information buried in a myriad of disaster report documents is analyzed, providing risk factors to safety managers.

Comparison of Machine Learning Analysis on Predictive Factors of Children's Planning-Organizing Executive Function by Income Level: Through Home Environment Quality and Wealth Factors

  • Lim, Hye-Kyung;Kim, Hyun-Ok;Park, Hae-Seon
    • 인간식물환경학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.651-662
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    • 2021
  • Background and objective: This study identifies whether children's planning-organizing executive function can be significantly classified and predicted by home environment quality and wealth factors. Methods: For empirical analysis, we used the data collected from the 10th Panel Study on Korean Children in 2017. Using machine learning tools such as support vector machine (SVM) and random forest (RF), we evaluated the accuracy of the model in which home environment factors classify and predict children's planning-organizing executive functions, and extract the relative importance of variables that determine these executive functions by income group. Results: First, SVM analysis shows that home environment quality and wealth factors show high accuracy in classification and prediction in all three groups. Second, RF analysis shows that estate had the highest predictive power in the high-income group, followed by income, asset, learning, reinforcement, and emotional environment. In the middle-income group, emotional environment showed the highest score, followed by estate, asset, reinforcement, and income. In the low-income group, estate showed the highest score, followed by income, asset, learning, reinforcement, and emotional environment. Conclusion: This study confirmed that home environment quality and wealth factors are significant factors in predicting children's planning-organizing executive functions.

폐 농양 치료 중 발생한 이차적 기질화 폐렴 1예 (A Case of Secondary Organizing Pneumonia Occurring in Therapy for Lung Abscess)

  • 윤현영;오숙의;박종규;신태림;박상면
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제62권6호
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    • pp.540-544
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    • 2007
  • 폐농양의 치료 중에 발생하는 기질화 폐렴은 흔하게 관찰 되는 소견은 아니다. 기질화 폐렴은 특별한 원인 없이 발생하기도 하지만, 감염의 치료 과정에서 이차적 기질화 폐렴이 발생 할 수도 있다. 본 증례는 62세 남자 환자에서 폐농양을 치료하는 과정에서 발생한 기질화 폐렴을 경기관지 폐생검을 통해 확인하고 부신피질 호르몬을 투여로 효과적으로 치료한 예를 경험하였기에 보고하는 바이다.

Self-organizing map을 이용한 강우 지역빈도해석의 지역구분 및 적용성 검토 (Assessing applicability of self-organizing map for regional rainfall frequency analysis in South Korea)

  • 안현준;신주영;정창삼;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권5호
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    • pp.383-393
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    • 2018
  • 지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

일반국도 도로특성분류를 위한 통계적 군집분석과 Kohonen Self-Organizing Maps의 비교연구 (A Comparative Study on Statistical Clustering Methods and Kohonen Self-Organizing Maps for Highway Characteristic Classification of National Highway)

  • 조준한;김성호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권3D호
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    • pp.347-356
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    • 2009
  • 본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.

Self-Organizing Map 추론 기반의 상황인식이 향상된 스마트 홈 설계 (Design for Smart-Home of Advanced Context-Sensitive based on Self-Organizing Map)

  • 신재완;신동규;신동일
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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    • pp.325-327
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    • 2012
  • 스마트 홈은 단순한 가정 내 네트워크 연결이 아닌 주택(건물)내의 정보 기술 요소를 구현하는 토털 홈 정보 제어 시스템 서비스, 솔루션을 총칭한다. 현재는 언제, 어디서, 어떤 기기로건 인터넷에 접속할 수 있는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대이자, 개별 사물들이 인터넷에 연결되어 스스로 필요한 정보를 주고받게 될 시대가 도래함에 따라 사람들의 주요 생활공간에서도 활용도가 점차 커지는 것이다. 수시로 변화하는 상황에 적응하며 정확도가 높은 스마트 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 의도에 부합하는 Semantic-Context 정보생성을 위한 SOM(Self-Organizing Map)추론 방식의 알고리즘과 정보의 의미화로 다양한 서비스를 지원할 수 있는 인프라 대비 최대 서비스가 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트 홈에서 이종 가전기기들의 상황정보를 센서 데이터로부터 추출하여 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 SOM 추론 기반의 스마트 홈을 설계한다.

광학 문자 인식을 통한 단어 정리 방법 (Vocabulary Generation Method by Optical Character Recognition)

  • 김남규;김동언;김성우;권순각
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.943-949
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    • 2015
  • A reader usually spends a lot of time browsing and searching word meaning in a dictionary, internet or smart applications in order to find the unknown words. In this paper, we propose a method to compensate this drawback. The proposed method introduces a vocabulary upon recognizing a word or group of words that was captured by a smart phone camera. Through this proposed method, organizing and editing words that were captured by smart phone, searching the dictionary data using bisection method, listening pronunciation with the use of speech synthesizer, building and editing of vocabulary stored in database are given as the features. A smart phone application for organizing English words was established. The proposed method significantly reduces the organizing time for unknown English words and increases the English learning efficiency.

Validity Study of Kohonen Self-Organizing Maps

  • Huh, Myung-Hoe
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권2호
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    • pp.507-517
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    • 2003
  • Self-organizing map (SOM) has been developed mainly by T. Kohonen and his colleagues as a unsupervised learning neural network. Because of its topological ordering property, SOM is known to be very useful in pattern recognition and text information retrieval areas. Recently, data miners use Kohonen´s mapping method frequently in exploratory analyses of large data sets. One problem facing SOM builder is that there exists no sensible criterion for evaluating goodness-of-fit of the map at hand. In this short communication, we propose valid evaluation procedures for the Kohonen SOM of any size. The methods can be used in selecting the best map among several candidates.