• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.655-670
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• 2014

In this paper, we propose an efficient and robust lane detection method for detecting immediate left and right lane boundaries of the lane in the roads. The proposed method are based on hyperbolic lane model and the reliable line segment clustering. The reliable line segment cluster is determined from the most probable cluster obtained from clustering line segments extracted by the efficient LSD algorithm. Experiments show that the proposed method works robustly against lanes with difficult environments such as ones with occlusions or with cast shadows in addition to ones with dashed lane marks, and that the proposed method performs better compared with other lane detection methods on an CMU/VASC lane dataset.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.922-929
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구 내 CCTV에서 촬영된 영상에서 소화기를 탐지하기 위해 딥러닝 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 딥러닝 기반 지하공동구 내 소화기 탐지를 위해 다양한 소화기 이미지를 수집하였으며 CNN 알고리즘을 기반으로 하여 One-stage Detector 방식을 적용한 모델을 개발하였다. 연구결과: 지하공동구 내 CCTV 영상을 통해 10m 이내의 거리에서 촬영되는 소화기의 검출률은 96%이상으로 우수한 검출률을 보여준다. 다만 10m 이상의 거리에서는 육안으로도 확인하기 힘든 상태로, 소화기 객체 검출률이 급격하게 낮아지는 것을 확인하였다. 결론: 본 논문은 지하공동구 내 소화기 객체를 검출하는 모델을 개발하였으며, 해당 모델이 높은 성능을 보여 지하공동구 디지털트윈 모델 연동에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.611-616
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• 2020

본 논문은 대도시에서의 COVID-19 바이러스 확산을 막기 위해, 대한민국 서울의 감염 상황에 대한 클러스터 분석을 통한 링크드 데이터 기반 시맨틱 진단 및 추적 시스템을 제안한다. 본 논문은 크게 3개의 섹션으로 구성되어 있는데, 클러스터 분석을 위해 서울의 감염자 정보를 수집하고, 중요한 감염 환자 속성을 추출하여 랜덤 포레스트를 기반으로 한 진단 모델을 구축하고, 그리고 링크드 데이터를 기반으로 한 추적 시스템을 설계하고 구현한다. 실험 결과 진단 모델의 정확도가 80% 이상으로 나타났으며, 더군다나 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 기존 시스템들보다 더 유연하고 개방적이며 시맨틱 쿼리도 지원한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1438-1444
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• 2018

Recently, with the development of Internet technologies and propagation of smart devices, use of microblogs such as Facebook, Twitter, and Instagram has been rapidly increasing. Many users check for new information on microblogs because the content on their timelines is continually updating. Therefore, clustering algorithms are necessary to arrange the content of microblogs by grouping them for a user who wants to get the newest information. However, microblogs have word limits, and it has there is not enough information to analyze for content clustering. In this paper, we propose a semantic-based K-means clustering algorithm that not only measures the similarity between the data represented as a vector space model, but also measures the semantic similarity between the data by exploiting the TagCluster for clustering. Through the experimental results on the RepLab2013 Twitter dataset, we show the effectiveness of the semantic-based K-means clustering algorithm.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.475-503
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• 2021

본 연구는 정서 표현의 억제 구인을 Kennedy-Moore & Watson의 정서 처리의 인지 평가모델에 따라 구체적으로 구분하여 정서 억제의 구성개념을 명료화하고 정서 억제의 다차원적 이해를 돕고자 하였다. 또한 정서 억제와 관련한 구성개념과 성차와 관련한 선행연구들의 이슈들을 종합하여 정서 억제를 성별 비교를 통해 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 성인 남녀 657명을 대상으로 정서에 대한 태도, 감정표현 불능증, 정서 조절 곤란 척도와 우울, 분노, 일상적 스트레스 척도를 실시하였다. 정서 억제 요인과 관련한 척도들을 대상으로 탐색적 요인분석을 실시한 결과 KMW모델의 각 단계에 해당하는 정서 억제 요인들이 나타나 '정서적 정보에 대한 주의 어려움', '정서의 이해와 해석 어려움', '정서 통제 신념', '정서 표현 취약성 신념'으로 명명하였다. 다음으로 요인분석에서 나타난 각 정서 억제 요인을 기준으로 군집분석을 실시하여 연구참가자들을 분류하였다. 그 결과 4가지 군집이 추출되어 '정서 통제 신념 군집', '정서 표현 군집', '정서주의 실패 군집', '전반적 억제 군집'으로 명명하였다. 각 군집을 대상으로 우울, 분노, 일상적 스트레스의 평균차이를 검증한 결과, 모든 종속변수에서 유의한 차이가 나타났다. 또한 성별에 따른 정서억제 군집들의 빈도가 차이가 있는지 알아본 결과 남성에서는 전반적 억제 군집의 빈도가 높게 나타났으며, 여성에서는 정서표현 군집의 비율이 높게 나타났다. 마지막으로 정서 억제에 대한 네가지 군집이 심리 사회적 적응에 미치는 영향에서의 성차가 존재하는지 분석하였고, 본 연구 결과를 바탕으로 시사점을 논의하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.39-51
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• 2012

군집분석은 마이크로어레이 발현자료에서 유전자 혹은 표본들의 유사한 특성을 갖는 연관구조를 조사하는데 중요한 도구이다. 본 논문에서는 마이크로어레이 자료에서 계층적 군집방법, K-평균법, PAM (partitioning around medoids), SOM (self-organizing maps) 그리고 모형기반 군집방법 들의 성능을 3가지 군집 타당성 측도인 내적 측도, 안정적 측도 그리고 생물학적 측도를 가지고 비교분석하고자 한다. 모의실험을 통해 생성된 자료와 실제 SRBCT (small round blue cell tumor) 자료를 가지고 여러 가지 군집방법들의 성능을 비교하였으며 그 결과 모의실험 자료에서는 거의 모든 방법들이 3가지 군집측도에서 원래 자료와 일치하는 좋은 군집 결과를 나타내었고 SRBCT 자료에서는 모의실험 자료처럼 명확한 군집화 결과를 보여주지는 않으나 내적측도의 실루엣 너비 (Silhouette width) 관점에서는 PAM 방법, SOM, 모형기반 군집방법 그리고 생물학적 측도에서는 PAM 방법과 모형기반 군집방법이 모의실험 결과와 비슷한 결과를 얻었고 안정적 측도에서 모형기반 군집방법이 다른 방법들보다 좋은 군집결과를 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.142-150
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• 2005

공유 디스크(Shared Disks: SD) 클러스터는 다수 개의 처리 노드를 연동하는 방식으로, 각 노드는 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. 고성능의 트랜잭션 처리를 위한 SD 클러스터의 효율성은 기존의 연구들을 통해서 입증되었으나, SD 클러스터 기반의 실시간 처리에 대한 연구는 지금까지 이루어지지 않았다. 실시간 트랜잭션의 경우 전통적인 트랜잭션의 ACID 속성 외에 시간 제약성을 추가로 가진다. 클러스터 기술을 실시간 트랜잭션 처리에 도입함으로써 높은 가용성과 노드들 사이의 병렬성에 따른 성능 향상을 기대할 수 있다. 이런 관점에서 본 논문에서는 먼저 SD 클러스터 기반 실시간 데이터베이스 시스템의 실험 모형을 개발한다. 그리고 개발한 모형을 기반으로 실시간 트랜잭션 처리를 위한 SD 클러스터의 적합성 여부를 평가한다. 뿐만 아니라 실시간 트랜잭션 처리 알고리즘과 SD 클러스터 알고리즘들 간의 상호 영향에 대해 다양한 실험을 통하여 평가한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권6호
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• pp.731-740
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• 2001

기존의 클러스터 시스템을 확장한 다중 분산 웹 클러스터 모델은 개방 네트워크상에 존재하는 다수의 시스템 노드들을 단일한 가상 네트워크로 구축하여 사용자로부터 요구되어지는 대규모 작업을 병렬 컴퓨팅 방식으로 처리하는 클러스터 시스템이다 구성된 특성상 다중 분산 웹 클러스터 모델은 불법적인 3자에 의해 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 각 시스템 노드간의 협조작업 시 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 시스템 노드의 서비스 코드 블록의 등록, 요구, 협조 및 결과취합 시 해당 시스템노드의 인증을 위하여 키 분배방식을 통한 시스템 노드 상호 인증 프로토콜을 제시하며, 전체 시스템 노드의 대칭키를 안전하고 효율적으로 관리하며 분배하는 SNKDC를 설계한다. SNKDC는 시스템 노드가 작업수행 시 필요한 대칭키를 분배하며, 제공된 키를 기반으로 시스템 노드는 암호화된 패킷을 전송한다. 시스템 노드간의 주고받는 암호화 패킷은 3자에 의해 해독되거나 거짓 메시지를 통한 정보의 유출을 방지할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권4호
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• pp.127-132
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• 2014

This paper describes a robust speech recognition technique by reconstructing spectral components mismatched with a training environment. Although the cluster-based reconstruction method can compensate the unreliable components from reliable components in the same spectral vector by assuming an independent, identically distributed Gaussian-mixture process of training spectral vectors, the presented method exploits the temporal dependency of speech to reconstruct the components by introducing a hidden-Markov-model prior which incorporates an internal state transition plausible for an observed spectral vector sequence. The experimental results indicate that the described method can provide temporally consistent reconstruction and further improve recognition performance on average compared to the conventional method.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.400-409
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• 2003

Collaborative filtering (CF) recommendation is a knowledge sharing technology for distribution of opinions and facilitating contacts in network society between people with similar interests. The main concerns of the CF algorithm are about prediction accuracy, speed of response time, problem of data sparsity, and scalability. In general, the efforts of improving prediction algorithms and lessening response time are decoupled. We propose a three-step CF recommendation model which is composed of profiling, inferring, and predicting steps while considering prediction accuracy and computing speed simultaneously. This model combines a CF algorithm with two machine learning processes, SOM (Self-Organizing Map) and CBR (Case Based Reasoning) by changing an unsupervised clustering problem into a supervised user preference reasoning problem, which is a novel approach for the CF recommendation field. This paper demonstrates the utility of the CF recommendation based on SOM cluster-indexing CBR with validation against control algorithms through an open dataset of user preference.