• 전기학회논문지
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• 제58권11호
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• pp.2269-2274
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• 2009

Customer clustering method is used to make a TDLP (typical daily load profile) to estimate the quater hourly load profile of non-AMR (Automatic Meter Reading) customer. In this paper, repeated small-sized clustering method is supposed to improve the classifying ability of TDLP. K-means algorithm is well-known clustering technology of data mining. To reduce the local maxima of k-means algorithm, proposed method clusters average load profiles to small-sized clusters and selects the highest error rated cluster and clusters this to small-sized clusters repeatedly to minimize the local maxima.

• Asian review of World Histories
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• 제1권1호
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• pp.45-84
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• 2013

Empirical research into Đại Việt before the $14^{th}$ century has made little progress since the 1990s. To improve this situation, I here examine how the L$\acute{y}$ dynasty (1009-1226), the first long-lasting dynasty of Đại Việt, established stable local ruleafter the "Tang-Song Transition" in China that changed the entire picture of East Asia (including both Southeast and Northeast Asia). This paper focuses on two issues. First are the local administrative units and their governors. The nature of both higher units like lộ(circuits), phủ and ch$\hat{a}$u (provinces), and basic units like hươg and gi$\acute{a}$p (districts?) will be examined. Second, I examine non-institutional channels of local rule by the imperial family. By combining such administrative and non-administrative means, the L$\acute{y}$ central court enforced a considerably stable local rule for two centuries. Finally, I attempt some preliminary comparisons with the local rule of Goryeo (918-1392) in the Korean peninsula, a polity that shared many features with Đại Việt in the process of localization of the Tang and Song models. I hope this approach of viewing small empires from the standpoint not of their "goal" (modern states) but of their "start" (charter polities), will enrich the discussion of East Asian small empires.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제28권1호
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• pp.65-73
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• 2020

This article concerns a property of local rings and domains. A ring R is called weakly local if for every a ∈ R, a is regular or 1-a is regular, where a regular element means a non-zero-divisor. We study the structure of weakly local rings in relation to several kinds of factor rings and ring extensions that play roles in ring theory. We prove that the characteristic of a weakly local ring is either zero or a power of a prime number. It is also shown that the weakly local property can go up to polynomial (power series) rings and a kind of Abelian matrix rings.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.75-77
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• 2015

디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.92-98
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• 2017

Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.61-67
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• 2017

방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제11권4호
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• pp.409-420
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• 2003

공간정보를 기반으로 하고 있는 GIS가 행정업무 처리와 대민서비스 향상을 위한 핵심 수단으로 활용됨에 따라 지방자치단체의 GIS도입 및 확산이 급속히 이루어지고 있다. 최근의 급속한 GIS활용 확산에도 불구하고, 중대도시에 비하여 농촌과 지방소도시의 지리정보기반은 아직도 크게 미흡하다. 지리정보기반의 지역간 수준격차는 공공행정서비스의 질적 수준 격차는 물론 궁극적으로 지역간 사회경제 격차를 심화시키는 요인이 된다. 이 연구는 지리정보기반 개념을 규정하고 우리나라의 수도권과 비수도권 등의 지역 및 지자체 유형별 지리정보기반 수준의 격차수준을 분석하였다. 그리고 이러한 지리정보기반 수준의 지역간 격차요인을 검토하고 특히 지리정보기반이 취약한 지방소도시 및 군부지역의 지리정보기반 강화방안을 제시하였다.

• Computers and Concrete
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• 제20권6호
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• pp.689-704
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• 2017

The paper presents experimental and numerical investigations of prefabricated composite structural building reinforced concrete slabs with the insulating material for a residential building construction. The building slabs were composed of concrete and expanded polystyrene. In experiments, the slabs in the full-scale 1:1 were subjected to vertical concentrated loads and failed along a diagonal shear crack. The experiments were numerically evaluated using the finite element method based on two different constitutive continuum models for concrete. First, an elasto-plastic model with the Drucker-Prager criterion defined in compression and with the Rankine criterion defined in tension was used. Second, a coupled elasto-plastic-damage formulation based on the strain equivalence hypothesis was used. In order to describe strain localization in concrete, both models were enhanced in the softening regime by a characteristic length of micro-structure by means of a non-local theory. Attention was paid to the formation of critical diagonal shear crack which was a failure precursor.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.573-578
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• 2014

자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.729-733
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• 2003

The presence of local features within clusters incurred by multi-modal nature of data prohibits many conventional clustering techniques from working properly. Especially, the clustering of datasets with non-Gaussian distributions within a cluster can be problematic when the technique with implicit assumption of Gaussian distribution is used. Current study proposes a simple tandem clustering method composed of k-means type algorithm and hierarchical method to solve such problems. The multi-modal dataset is first divided into many small pre-clusters by k-means or fuzzy k-means algorithm. The pre-clusters found from the first step are to be clustered again using agglomerative hierarchical clustering method with Kullback- Leibler divergence as the measure of dissimilarity. This method is not only effective at extracting the multi-modal clusters but also fast and easy in terms of computation complexity and relatively robust at the presence of outliers. The performance of the proposed method was evaluated on three generated datasets and six sets of publicly known real world data.