• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.123-133
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• 1998

In this paper, an algorithm of fault detection and diagnosis during operation of induction motors under the condition of various loads and rates is investigated. For this purpose, the spectrum pattern of input currents is used in monitoring the state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrum patterns caused by faults are detected. For the diagnosis of the fault detected, a fuzzy fault tree is designed, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, is solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of occurence of each fault. The results obtained are summarized as follows : (1) Using clustering algorithm by unsupervised learning, an on-line fault detection method unaffected by the characteristics of loads and rates is implemented, and the degree of dependency for experts during fault detection is reduced. (2) With the fuzzy fault tree, the fault diagnosis process become systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.565-572
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• 2022

카드소팅(Card sorting)은 항목 간의 관계에 대한 사용자의 인식을 이해하는 데 유용한 데이터 수집 방법으로서, 일반적으로 카드소팅은 사용자 조사 및 평가에 매우 유용한 직관적이고 비용 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 각 분야 직업별 핵심역량들은 코스 개발을 위하여 다음 단계인 카드소팅 단계에서 활용되는 역량카드로 사용하고, 결과를 군집화 하기 위해 K-평균 알고리즘을 적용하여 군집화 결과를 도출하였다. 카드소팅 결과 각 분야 직업별 핵심역량들에 대한 역량 군집화는 Participant-Centric Analysis (PCA)를 바탕으로 검증하였고, 이를 바탕으로 역량에 따른 직업별 코스 및 역량 분류 결과와 클러스터링에 의한 카드 유사성 정도는 각 직업별 핵심 역량 카드수에 대해 소팅 참여자 수 대비 군집화에 적합하게 동의한 참여자의 수와 카드 유사성 정도를 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3494-3510
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• 2019

Wireless sensor networks encounter energy saving as a major issue as the sensor nodes having no rechargeable batteries and also the resources are limited. Clustering of sensors play a pivotal role in energy saving of the deployed sensor nodes. However, in the cluster based wireless sensor network, the cluster heads tend to consume more energy for additional functions such as reception of data, aggregation and transmission of the received data to the base station. So, careful selection of cluster head and formation of cluster plays vital role in energy conservation and enhancement of lifetime of the wireless sensor networks. This study proposes a new mutation chemical reaction optimization (MCRO) which is an algorithm based energy efficient clustering protocol termed as MCRO-ECP, for wireless sensor networks. The proposed protocol is extensively developed with effective methods such as potential energy function and molecular structure encoding for cluster head selection and cluster formation. While developing potential functions for energy conservation, the following parameters are taken into account: neighbor node distance, base station distance, ratio of energy, intra-cluster distance, and CH node degree to make the MCRO-ECP protocol to be potential energy conserver. The proposed protocol is studied extensively and tested elaborately on NS2.35 Simulator under various senarios like varying the number of sensor nodes and CHs. A comparative study between the simulation results derived from the proposed MCRO-ECP protocol and the results of the already existing protocol, shows that MCRO-ECP protocol produces significantly better results in energy conservation, increase network life time, packets received by the BS and the convergence rate.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.317-326
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• 2009

최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제13권4호
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• pp.294-303
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• 2003

터널이나 사면과 같은 암반 구조물의 거동은 불연속면에 의해 지배적인 영향을 받는다. 따라서 암반내 존재하는 불연속면 자료의 조사 및 분석은 암반구조물 설계 및 시공에 있어서 상당히 큰 중요성을 가진다. 이러한 불연속면의 조사 및 분석 작업 중에서 반드시 거처야 할 작업 중 하나가 절리군을 분별하는 것이다. 기존의 절리군 분석 작업은 대부분 시각적인 방법으로 행해지고 있다. 이 경우 분석자의 주관에 따라 차이를 보일 수 있으며 절리의 방향 정보 외의 다른 추가적인 정보들은 사용하기 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 절리군 분석을 돕기 위하여 퍼지 클러스터링 기법을 이용한 프로그램을 개발하였으며 이를 두 가지 형태의 절리 자료에 대한 절리군 분석에 적용하였다. 적용 결과 퍼지 클러스터링 기법이 다수의 절리 자료에 대한 절리군 분석, 평균방향 및 밀집도 추정에 효과적이며 타당한 방법임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.188-194
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• 2008

본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.442-458
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• 2008

본 연구는 프로젝트 기반 조직이 활성화되어 있는 드라마 산업을 대상으로 하여 프로젝트 기반 조직 구성과, 조직형성에서의 사회적 배태성과 공간적 특성을 분석하려는데 목적을 두었다. 프로젝트 기반 조직이란 프로젝트 과업 수행을 위한 한시적인 시스템을 포함하는 다양한 조직형태를 말한다. 최근 창조경제가 등장하면서 유연성과 혁신성을 바탕으로 하는 프로젝트 기반 조직에 대한 관심이 높아지고 있다. 프로젝트 조직을 구성, 운영하는데 핵심적 역할을 하는 제작자, 연출가, 작가들과의 인터뷰 결과 프로젝트 조직의 작동원리는 신뢰를 바탕으로 하는 개인적 네트워크와 이전의 프로젝트 참여여부로 나타났으며, 프로젝트 조직에서 사회적 배태성이 상당히 중요함을 알 수 있었다. 또한 드라마 제작을 위한 프로젝트 조직 활동도 특정 공간에 군집해서 이루어지는 것으로 나타났다. 드라마 제작은 주로 독립제작사가 집적해있는 신사동과 청담동을 중심으로 한 강남 일대와 방송사가 입지해 있는 여의도에서 군집하는 것으로 나타났다. 이는 프로젝트 기반조직 운영에 있어서 문화 사회적 자본이 배태되어있는 지리적 클러스터 형성이 매우 필수적임 시사해준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.135-139
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• 2006

Today's social networking services have tens of millions of users, and are growing fast. Their sheer size poses a significant challenge in capturing and analyzing their topological characteristics. Snowball sampling is a popular method to crawl and sample network topologies, but requires a high sampling ratio for accurate estimation of certain metrics. In this work, we evaluate how close topological characteristics of snowball sampled networks are to the complete network. Instead of using a synthetically generated topology, we use the complete topology of Cyworld ilchon network. The goal of this work is to determine sampling ratios for accurate estimation of key topological characteristics, such as the degree distribution, the degree correlation, the assortativity, and the clustering coefficient.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.31-37
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• 2017

There are lots of combined battlefield elements which complete the war. It looks problematic when collecting and analyzing these elements and then predicting the situation of war. Commander's experience and military power assessment have widely been used to come up with these problems, then simulated combat training program recently supplements the war-game models through recording real-time simulated combat data. Nevertheless, there are challenges to assess winning factors of combat. In this paper, we characterize the combat element (ce) by clustering simulated combat data, and then suggest multi-layered artificial neural network (ANN) model, which can comprehend non-linear, cross-connected effects among ces to assess mission completion degree (MCD). Through our ANN model, we have the chance of analyzing and predicting winning factors. Experimental results show that our ANN model can explain MCDs through networking ces which overperform multiple linear regression model. Moreover, sensitivity analysis of ces will be the basis of predicting combat situation.

• 대한한의학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-20
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• 2004

Objectives : Based on the analysis of Yin-Yang[음양] characteristics and symptoms, each person is classified into Yin-Yang. Also the validity of the result is statistically analized. Methods : From Feb. to May. 2003, the data were collected through a questionnaire given to 690 patients. The questionnaire was composed of 34 items which were about personality, habit, sweat, response to coldness, thirst, bowel, urine, physical shape, and menstruation for women only. SD(Semantic Differential Technique) used for each item, each item is measured as a contrast of two opposite symptoms. Reliability analysis was used to select items and categories. Based on means of items in each category the Yin-Yang index was developed. The validity of Yin-Yang index was investigated using classification and clustering analysis. In statistical analysis, SPSS V10.0.7 PC was used. Results : The obtained results are summarized as follows: 1) We constructed Yin-Yang index based on the middle point of the sum of categorical means. Then we classified each person into Yin or Yang. 2) To investigate the validity of the distribution of personal Yin-Yang degree, the crosstabulation of results from clustering and classification was used. The hit ratio for classification was much higher than Maximum Chance Criterion($C_{max}$), and concurrence in crosstabulation was successful. Therefore we can infer that the distribution of Yin-Yang was valid. Conclusions : Based on Yin-Yang characteristics and symptoms, we was analyzed personal degree of Yin-Yang, and confirmed the validity of its distribution. Therefore this index can be used further for Bian-Zheng [변증] and classification of the constitution.