• 디지털융복합연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.217-223
• /
• 2022

온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.21-36
• /
• 2022

최근 코로나로 인해 이커머스 시장이 확대되면서 인터넷 쇼핑몰 이용률 증가와 함께 다양한 형태의 소비 패턴을 보이는 고객들이 나타나고 있다. 기업은 고객 리뷰를 통해 고객의 의견과 정보를 얻을 수 있기 때문에 온라인 플랫폼에서의 고객 리뷰 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 고객들을 군집화하고 분석하였으며, 이커머스 시장에 존재하는 고객 유형을 정의하고 시장세분화를 수행하였다. 구체적으로, 본 연구는 온라인 쇼핑몰 위메프(Wemakeprice)의 고객 리뷰 데이터를 수집하여 K-means 클러스터링을 진행하였으며, 그 결과로 6개의 군집이 도출되었다. 이후 6개의 군집으로 시장세분화 된 결과를 분석하여 각 군집의 특징을 정의하고 고객관리 방안까지 함께 제시하였다. 본 연구 결과는 이커머스 시장의 고객 유형 파악과 고객관리를 용이하게 하는 자료로 사용될 것이며, 다양한 온라인 플랫폼의 고객관리 비용 절감과 수익 창출에 기여할 것으로 기대된다.

• 유통과학연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.11-22
• /
• 2024

Purpose: This research delves into the various factors that influence the performance of restaurant businesses on social commerce platforms in Bangkok, Thailand. The study considers both internal and external factors, including but not limited to business characteristics and location. Moreover, this research also analyzes the effects of employing multiple social commerce platforms on business efficiency and explores the underlying reasons for such effects. Research design, data, and methodology: Restaurants can be classified into different price ranges: low, medium, and high. To further investigate, we employed natural language processing AI to analyze online reviews and evaluate algorithm performance using machine learning techniques. We aimed to develop a model to gauge customer satisfaction with restaurants across different price categories effectively. Results: According to the research findings, several factors significantly impact restaurant groups in the low and mid-price ranges. Among these factors are population density and the number of seats at the restaurant. On the other hand, in the mid-and high-price ranges, the price levels of the food and drinks offered by the restaurant play a crucial role in determining customer satisfaction. Furthermore, the correlation between different social commerce platforms can significantly affect the business performance of high-price range restaurant groups. Finally, the level of online review sentiment has been found to influence customer decision-making across all restaurant types significantly. Conclusions: The study emphasizes that restaurants' characteristics based on their price level differ significantly, and social commerce platforms have the potential to affect one another. It is worth noting that the sentiment expressed in online reviews has a more significant impact on customer decision-making than any other factor, regardless of the type of restaurant in question.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제21권5호
• /
• pp.687-694
• /
• 2018

The problem of wheel tread defects has become a major challenge for the health management of high-speed rail as a wheel defect with small radius deviation may suffice to give rise to severe damage on both the train bogie components and the track structure when a train runs at high speeds. It is thus highly desirable to detect the defects soon after their occurrences and then conduct wheel turning for the defective wheelsets. Online wheel condition monitoring using wheel impact load detector (WILD) can be an effective solution, since it can assess the wheel condition and detect potential defects during train passage. This study aims to develop an FBG-based track-side wheel condition monitoring method for the detection of wheel tread defects. The track-side sensing system uses two FBG strain gauge arrays mounted on the rail foot, measuring the dynamic strains of the paired rails excited by passing wheelsets. Each FBG array has a length of about 3 m, slightly longer than the wheel circumference to ensure a full coverage for the detection of any potential defect on the tread. A defect detection algorithm is developed for using the online-monitored rail responses to identify the potential wheel tread defects. This algorithm consists of three steps: 1) strain data pre-processing by using a data smoothing technique to remove the trends; 2) diagnosis of novel responses by outlier analysis for the normalized data; and 3) local defect identification by a refined analysis on the novel responses extracted in Step 2. To verify the proposed method, a field test was conducted using a test train incorporating defective wheels. The train ran at different speeds on an instrumented track with the purpose of wheel condition monitoring. By using the proposed method to process the monitoring data, all the defects were identified and the results agreed well with those from the static inspection of the wheelsets in the depot. A comparison is also drawn for the detection accuracy under different running speeds of the test train, and the results show that the proposed method can achieve a satisfactory accuracy in wheel defect detection when the train runs at a speed higher than 30 kph. Some minor defects with a depth of 0.05 mm~0.06 mm are also successfully detected.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.1309-1316
• /
• 2016

본 논문에서는 저용량 데이터의 전송빈도가 높은 스마트폰의 데이터 통신 성향을 참조하여, 스마트폰의 특성에 알맞은 알고리즘을 제시한다. 스마트폰의 사용량은 최근 비약적으로 늘어났으며, 실시간 지도검색, 대중교통 정보 확인, 게임, SNS 등의 사용 빈도가 높아지게 되었다. 이러한 스마트폰에서 주로 일어나는 저용량 데이터 통신은 TCP의 혼잡회피 단계가 나오기 이전에 데이터 전송이 끝나는 경우가 대부분이므로, 본 논문에서는 혼잡회피가 아닌 다른 TCP 관련 알고리즘을 조정하여 초기 통신 속도의 향상을 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 리눅스의 Quick ACK과 네이글 알고리즘(Nagle's algorithm)의 조절을 통하여 불필요한 지연을 줄이고, 짧은 통신에서도 안정적으로 높은 전송속도를 유지할 수 있도록 TCP를 개선하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권3호
• /
• pp.337-344
• /
• 2004

현실감이 고려된 대부분의 가상공간을 구성하는 데에는 많은 양의 저장공간이 필요하게 된다. 이러한 가상공간에서의 네비게이션은 현실감 뿐만 아니라 실시간 반응성을 요구하게 되는데, 오프라인 시스템이라던 보조기억장치를 이용하여 한꺼번에 많은 데이타를 미리 저장해 두면 실시간 반응을 할 수 있게 된다. 그러나 웹기반의 온라인 가상 시스템에서는 데이터 전송시간이 실시간 반응성에 영향을 주기 때문에 새로운 방식의 로딩이 필요하게 된다. 본 연구에서는 웹기반의 가상공간 네비게이션을 위한 셀로딩 알고리즘 두 가지를 제안하고, 그 성능을 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 필요 없는 셀의 로딩을 줄임여 실시간 반응성을 향상시킬 수 있는 육각형 셀로딩 방식이 사각형 셀방식 보다 셀로딩 개수를 평균 30％ 정도 줄일 수 있음을 알 수 없다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.68-80
• /
• 2016

자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.61-69
• /
• 2015

매일 각종 모바일 디바이스와 온라인, 소셜네트워크서비스 등에서 쏟아지는 데이터로 인해 정보의 홍수를 넘어 과부하 상태에 있다. 이미 생성되어 있는 기존 정보들도 있지만 시시각각 새롭게 생겨나고 있는 정보들이 헤아릴 수 없을 정도이다. 연관분석은 이러한 정보들 속에서 나타나는 항목의 발생 빈도수가 최소 지지도보다 큰 빈발항목집합(Frequent Item set)을 찾는 방법이다. 항목의 수가 많아짐에 따라 규칙의 수도 기하급수적으로 늘어나므로 원하는 정보를 찾기가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜잭션데이터 집합을 Boolean 변수 아이템으로 나타내었다. 논리함수를 간소화하는데 사용되는 Quine-McKluskey의 방법으로 알고리즘화하여 각 항목에 가중치를 부여한 WT-알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 항목의 개수와 관계없이 간략화가 가능한 장점으로 인하여 불필요한 규칙을 감소시켜 데이터마이닝 효율을 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권2C호
• /
• pp.306-314
• /
• 2004

배열 안테나를 사용하고 있는 CDMA 기반의 이동 통신 기지국은 효율적인 빔 형성을 위해서 배열 안테나 시스템을 이루고 있는 송수신기 모듈의 정확한 성능을 필요로 하며 이를 위해 오차 보정이 반드시 필요하다. 일반적으로 오차 보정은 internal 오차 보정과 external 오차 보정으로 크게 구분 할 수 있다. 특히 internal 오차 보정은 수신기 모듈을 이루고 있는 RF/IF 회로 소자들의 특성이 변하기 때문에 정기적으로 오차 보정이 필요하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 비동기 CDMA 시스템에서 안테나 배열 소자들 간의 진폭 이득과 위상 응답에 오차가 생길 때 온라인으로 보정 할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 알고리듬의 성능 평가와 분석 결과를 제시하기 위해 실험으로 측정한 데이터를 이용하였고, simulated annealing이라는 최적화 방법을 사용하여 부공간(subspace) 기반의 알고리듬에서 발생하는 초기값 문제를 해결하고 모의실험을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.482-487
• /
• 2008

침수의 경우에, 수중 비행체(UFV : Underwater Flight Vehicle)는 발라스트 탱크들의 내부를 고압 공기로 비워 내어 부상을 수행한다. 동시에, 침수와 부상 순차에 의한 오버슈트 심도를 감소시키기 위해서 제어판과 추진기를 병행하여 사용한다. 그런데, 기존의 전체 고압 공기 blow-off 방법은 가벼운 침수일지라도 부상 후에는 몸체를 수면에 드러나게 한다. 이는 불필요한 임무 실패 또는 몸체 노출의 결과를 가져온다. 따라서, 부상 제어에 의해 오버슈트 심도를 감소시킴과 동시에 몸체를 수면 근처에 유지시키는 것이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해서 심도 제어에 있어서의 전문가 지식을 확장하는 분해법 및 FBFE(Fuzzy Basis Function Expansion)을 사용하는 적응법에 기초한 적응 부상 제어 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 부상 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 UFV 부상제어 시스템에 존재하는 문제점들을 온라인으로 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.