• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.185-194
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• 2020

Designing of a hierarchical clustering algorithm is one of the numerous approaches to minimize the energy consumption of the Wireless Sensor Networks (WSNs). In this paper, a homogeneous and randomly deployed sensor nodes is considered. These sensors are energy constrained elements. The nominal selection of the Cluster Head (CH) which falls under the clustering part of the network protocol is studied and compared to Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol. CHs in this proposed process is the function of total remaining energy of each node as well as total average energy of the whole arrangement. The algorithm considers initial energy, optimum value of cluster heads to elect the next group of cluster heads for the network as well as residual energy. Total remaining energy of each node is compared to total average energy of the system and if the result is positive, these nodes are eligible to become CH in the very next round. Analysis and numerical simulations quantify the efficiency and Average Energy Ratio (AER) of the proposed system.

• 기술혁신학회지
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• 제13권4호
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• pp.738-757
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• 2010

일반적으로 도시화나 지역화 효과는 자연스럽게 형성된 산업 군집에서 나타나는 것으로 알려져 있으며, 기존의 집적 효과에 대한 연구도 그런 산업 군집에 대해 이루어진 것이 대부분이다. 그러나 한국의 산업단지는 대부분 정책적인 목적에서 의도적으로 조성되었다. 본 연구의 분석은 이렇게 인위적으로 구성된 한국의 산업단지에 입주한 기업과 입주하지 않은 기업의 성과를 비교함으로써 정부의 산업단지정책에 대해 평가해보기 위해 수행되었다. 국내 산업 종 지역적 비중이 가장 큰 경기도의 제조업 기업들을 대상으로 하였으며 분석방법으로는 일반적인 다중선형회귀 분석과, 분석의 세밀화를 위한 PSM방법이 사용되었다. 분석결과 다중회귀분석에서는 산업단지 입주 여부가 기업들의 성과에 뚜렷한 영향을 준다는 증거가 나타나지 않았으며, PSM분석에서는 산업단지 입주 기업들의 혁신성이 비 입주기업에 비해 떨어진다는 결과가 나왔다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8B호
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• pp.1211-1216
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• 2010

임베디드 SW는 제품 내장형 SW라는 특징으로 인해 임베디드 SW를 탑재한 제품의 시장 규모가 아닌 임베디드 SW 만의 시장을 명확히 파악한 자료는 거의 없다. 본 논문에서는 임베디드 SW만의 시장규모를 최대한 정확히 알아내기 위해 생산액 규모를 추정하는 방법을 사용하였다. 임베디드 SW 시장규모 추정에 적합한 산업분류체계를 도출하였고 이에 따른 산업 분류별 시장 규모를 추정하였다. 또한, 임베디드 SW의 산업 분류별 비중을 산출하고 최종적으로 임베디드 S/W의 시장 규모를 추정하였다. 임베디드 산업 분류별 SW의 시장 규모를 추정한 결과 산업자동화, 군사, 항공, 우주, 사무자동화 순으로 추정되었고, 임베디드 SW의 부가가치는 약 27조로 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.359-373
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• 2019

For clustering large-scale data, which cannot be loaded into memory entirely, incremental clustering algorithms are very popular. Usually, these algorithms only concern the within-cluster compactness and ignore the between-cluster separation. In this paper, we propose two incremental fuzzy compactness and separation (FCS) clustering algorithms, Single-Pass FCS (SPFCS) and Online FCS (OFCS), based on a fuzzy scatter matrix. Firstly, we introduce two incremental clustering methods called single-pass and online fuzzy C-means algorithms. Then, we combine these two methods separately with the weighted fuzzy C-means algorithm, so that they can be applied to the FCS algorithm. Afterwards, we optimize the within-cluster matrix and betweencluster matrix simultaneously to obtain the minimum within-cluster distance and maximum between-cluster distance. Finally, large-scale datasets can be well clustered within limited memory. We implemented experiments on some artificial datasets and real datasets separately. And experimental results show that, compared with SPFCM and OFCM, our SPFCS and OFCS are more robust to the value of fuzzy index m and noise.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.17-32
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• 2023

Centralized hierarchical routing protocols are often used to solve the problems of uneven energy consumption and short network life in wireless sensor networks (WSNs). Clustering and cluster head election have become the focuses of WSNs. In this paper, an energy balanced clustering routing algorithm optimized by sine cosine algorithm (SCA) is proposed. Firstly, optimal cluster head number per round is determined according to surviving node, and the candidate cluster head set is formed by selecting high-energy node. Secondly, a random population with a certain scale is constructed to represent a group of cluster head selection scheme, and fitness function is designed according to inter-cluster distance. Thirdly, the SCA algorithm is improved by using monotone decreasing convex function, and then a certain number of iterations are carried out to select a group of individuals with the minimum fitness function value. From simulation experiments, the process from the first death node to 80% only needs about 30 rounds. This improved algorithm balances the energy consumption among nodes and avoids premature death of some nodes. And it greatly improves the energy utilization and extends the effective life of the whole network.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.445-452
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• 2019

본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권10호
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• pp.823-831
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• 2010

부산의 해운비즈니스 산업은 항만물류 중심으로 영세하며, 지역적으로 분산되어 산업시너지를 창출해 내고 있지 못한 실정이다. 부산의 해운비즈니스 산업을 집적화하고 고부가가치 해운서비스 산업을 부산에 유치하기 위한 해운비즈니스 클러스터 집적화 단지의 조성 필요성에 따라 본 연구는 집적화 단지의 조성방안을 제시하고자 하였다. 부산 및 수도권의 해운비지니스업체를 대상으로 집적화 단지의 수요를 조사하여 부산신항 중심의 명지지역에 부산 지역의 산업체와 행정기관 및 교육연구기관의 이전 집적화와 국내외 산업체 및 관련기관을 유치하는 집적화 조성 전략을 제시하고 집적화 단지의 경제적 기대효과를 산정하였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제69권6호
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• pp.411-417
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• 2010

This review highlights articles pertaining to the following 5 topics: the relationship between asthma, allergic and non-allergic rhinitis; the novel asthma phenotypes using cluster analysis; the diagnostic properties of inhaled dry-powder mannitol for the diagnosis of asthma; the value of mepolizumab therapy in exacerbations of refractory eosinophilic asthma; the role of bronchial thermoplasty in the treatment of severe asthma.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.729-748
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• 1999

In this paper we present combined estimator of capture-recapture and line transect model using bivariate detection function and detection probability according to objects being in cluster population. Here bivariate detection function use distance and cluster size. The simulation shows that combined estimator approaches the more true value the larger size parameter. Therefore this estimator using the bivariate detection function is more efficient in estimate the population size and density by size parameter.

• 품질경영학회지
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• 제24권1호
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• pp.126-136
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• 1996

In multi-item production system, GT(Group Technology) is used effectively in order to cluster various parts into groups. GT is based on clustering parts which have similar features, and these features are classified into two properties, namely crisp(quantitative) feature and fuzzy(qualitative) feature. Especially, many difficult problems are often faced that have to evaluate the properties of parts with the crisp and fuzzy feature together. As the basis of determining the similarity of inter-parts, in this method, one aggregate value is calculated on each part. However, because the above aggregate value is only gained from simple additive weighted sum, there is one problem in this method that has been handled the combination effect of inter-parts. For these reasons, in this paper, a proposed method is suggested for representing combination effect in order to cluster parts that have crisp and fuzzy properties into groups using ${\lambda}$-fuzzy measure and fuzzy integral.