• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.555-572
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• 2018

영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.404-414
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• 2005

3 세대 이상의 차세대 패킷 기반 이동 통신 시스템은 패킷 네트워크의 특성 때문에 사용자가 받는 서비스의 질이 셀(Cell)의 트랙픽 부하량에 의해 직접적인 영향을 받는 구조로 되어 있다. 또 이동통신 시스템에서 트래픽 집중화 현상은 시스템 자원을 충분히 활용하지 못하면서 호(Call) 탈락률을 높여 전체 시스템 성능이 떨어지는 핫셀(Hot cell) 문제를 야기한다. 그러므로 패킷 네트워크를 기반으로 하는 이동 통신 시스템에서 자원을 효율적으로 사용하기 위해 트래픽을 분산시키는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 패킷 기반의 이동 통신 시스템에서 핸드오프 시 주변 셀의 부하 정보를 고려해 몰려있는 트래픽을 주위로 분산시키는 적응적 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 또, 패킷 네트워크에서 트래픽 부하를 측정하는 방법으로 MAC 상태도에서 트래픽 전송 및 트래픽 대기 상태에 있는 사용자의 수를 이용하는 기법도 제안한다. 그리고 모의 실험 결과를 통하여 제안하는 핸드오프 기법이 트래픽을 분산시켜 시스템 전체 측면에서의 자원을 효율성을 높이고, 사용자의 서비스 질을 보장함을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.371-378
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• 2020

강우는 토양 침식을 일으키는 가장 능동적인 힘 중 하나이다. 다양한 속도와 운동에너지를 가지고 낙하하는 우적은 토양에 충격을 주는 침식력으로 작용한다. 우적의 변동 속도와 운동에너지는 우적의 직경에 직접적으로 의존한다. 이 연구의 목적은 브라질 Alagoas주 Maceió 지역에서 강우에 의한 토양 침식을 산정 할 수 있는 알고리즘을 결정하는 것이다. 이를 위해 1분 간격의 강우 분포를 지속적으로 자동 측정하는 RD-69 디즈드로미터를 사용하여 2003년부터 2006년까지 침식성 강우 자료를 수집하였다. 독립 변수가 강수량인 지수 관계식과 독립 변수가 지속 시간과 최대 강도인 지수 관계식 형태로 최적화된 알고리즘이 결정되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권1호
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• pp.99-114
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• 2017

In cognitive science, it is illustrated how the collective opinions of a group of individuals answers to questions involving quantity estimation. One example of this approach is introduced in this article as Star Graph (SG) algorithm. This graph describes the details of communication among individuals to share their information and make a new decision. A new labyrinthine network of neighbors is defined in the decision-making process of the algorithm. In order to prevent getting trapped in local optima, the neighboring networks are regenerated in each iteration of the algorithm. In this algorithm, the normal distribution is utilized for a group of agents with the best results (guidance group) to replace the existing infeasible solutions. Here, some new functions are introduced to provide a high convergence for the method. These functions not only increase the local and global search capabilities but also require less computational effort. Various benchmark functions and engineering problems are examined and the results are compared with those of some other algorithms to show the capability and performance of the presented method.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권3호
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• pp.271-291
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• 2023

Settlement estimation in cohesion materials is a crucial topic to tackle because of the complexity of the cohesion soil texture, which could be solved roughly by substituted solutions. The goal of this research was to implement recently developed machine learning features as effective methods to predict settlement (S_m) of shallow foundations over cohesion soil properties. These models include hybridized support vector regression (SVR), random forests (RF), and coot optimization algorithm (COM), and black widow optimization algorithm (BWOA). The results indicate that all created systems accurately simulated the S_m, with an R² of better than 0.979 and 0.9765 for the train and test data phases, respectively. This indicates extraordinary efficiency and a good correlation between the experimental and simulated S_m. The model's results outperformed those of ANFIS - PSO, and COM - RF findings were much outstanding to those of the literature. By analyzing established designs utilizing different analysis aspects, such as various error criteria, Taylor diagrams, uncertainty analyses, and error distribution, it was feasible to arrive at the final result that the recommended COM - RF was the outperformed approach in the forecasting process of S_m of shallow foundation, while other techniques were also reliable.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.397-402
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• 2013

In super-tall building construction projects, schedule risk factors which vertically change and are not found in the low and middle-rise building construction influence duration of a project by vertical attribute; and it makes hard to estimate activity or overall duration of a construction project. However, the existing duration estimating methods, that are based on quantity and productivity assuming activities of the same work item have the same risk and duration regardless of operation space, are not able to consider the schedule risk factors which change by the altitude of operation space. Therefore, in order to advance accuracy of duration estimation of super-tall building projects, the degree of changes of these risk factors according to altitude should be analyzed and incorporated into a duration estimating method. This research proposes a simulation model using Monte Carlo method for estimating activity duration incorporating schedule risk factors by weather conditions in a super-tall building. The research process is as follows. Firstly, the schedule risk factors in super-tall building are identified through literature and expert reviews, and occurrence of non-working days at high altitude by weather condition is identified as one of the critical schedule risk factors. Secondly, a calculating method of the vertical distributions of the weather factors such as temperature and wind speed is analyzed through literature reviews. Then, a probability distribution of the weather factors is developed using the weather database of the past decade. Thirdly, a simulation model and algorithms for estimating non-working days and duration of each activity is developed using Monte-Carlo method. Finally, sensitivity analysis and a case study are carried out for the validation of the proposed model.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11C호
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• pp.1029-1039
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• 2009

본 논문에서는 기존의 변이 영상 획득 방법들에 비하여 시간 대비 정확도가 우수한 기법을 제안하고 H/W로 구현한다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능한 화소 대 화소의 움직임 추정 기법을 이용한다. 움직임 추정 기법은 영상 내 텍스쳐의 분포 특성과 무관하게 정합 윈도우의 유사성에만 의존하기 때문에 추출된 변이정보의 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 영상의 국부 특성에 따른 가변 크기 윈도우 정합 기법을 도입하고, 영상 내 텍스쳐가 균일한 부분 및 물체의 윤곽선 부분에서도 높은 정확도를 얻는다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능하도록 수행속도에 최적화된 하드웨어로 설계된다. 하드웨어는 Verilog-HDL로 설계하였고, Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 게이트수준으로 합성하였다. 구현한 하드웨어는 최대 120MHz의 클록 주파수에서 초당 15 프레임을 안정적으로 처리할 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.247-253
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• 2017

정확한 홍수빈도와 강도의 추정은 홍수위험관리 및 피해감소에 중요한 역할을 담당하고 있다. 미국에서는 설계수문량 산정을 위한 Log Pearson Type-III (LP-III)와 매개변수 추정을 위한 모멘트법을 일괄적으로 적용해오고 있다. 1965년 홍수빈도해석 가이드라인인 Bulletin 15가 처음으로 만들어진 이후 이를 개량해 나아가 현재에는 Bulletin 17B가 가이드라인으로 사용되고 있다. 최근에 Bulletin 17C가 기존 가이드라인의 부족한 부분을 보완하고 새로운 방법들을 흡수하여 거의 완료상태에 있고 곧 출시될 예정이다. 본 연구에서는 새로이 보완된 Bulletin 17C에 대한 중요사항들을 분석하고 이를 적용하여 보았다. 분석결과들로부터 우리나라 설계홍수량 산정방법 및 절차의 개선방안에 대하여 고찰하였다.