International journal of advanced smart convergence
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제1권1호
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pp.43-47
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2012
Parkinson's disease is representative degenerative diseases of the nervous system, which is from deficiency of dopamine neurons to pass in which the gradual degeneration of the body. In this paper, open UCI repository data of Parkinson's patients is used for experiments. The classification based on correlation analysis is examined. In addition, the relationship between groups is differentiated by cluster analysis based on patients with Parkinson's disease by apriori algorithm and correlation analysis. It is used to find the properties that distinguish cluster analysis. Though the disease is the same in the basic structure, each group is compared as each gender group with the most distinctive part of the characteristics.
International journal of advanced smart convergence
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제7권2호
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pp.33-37
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2018
In this study, we propose an iterative clustering algorithm that automatically clusters a set of voice signal data without a label into an optimal number of clusters and generates hmm model for each cluster. In the clustering process, the likelihood calculations of the clusters are performed using iterative hmm learning and testing while varying the number of clusters for given data, and the maximum likelihood estimation method is used to determine the optimal number of clusters. We tested the effectiveness of this clustering algorithm on a small-vocabulary digit clustering task by mapping the unsupervised decoded output of the optimal cluster to the ground-truth transcription, we found out that they were highly correlated.
Advances in hardware and wireless network technologies have placed us at the doorstep of a new era where small wireless devices will provide access to information anytime, anywhere as well as actively participate in creating smart environments. In this paper, we propose location-aware clustering method in wireless sensor networks. Previous clustering algorithm assumes that all nodes know its own location by GPS. But, it is unrealistic because of GPS module cost and large energy consumption. So, we operate localization ahead of cluster set-up phase. And Considering node density and geographic information, Cluster Heads are elected uniformly. Moreover, communication between CHs is prolonged network lifetime.
A unreliable network system results in unsatisfied performance. A performance criterion of a network is throughput and availability. One of the most compelling technological advances of this decade has been the advent of deploying wireless networks of heterogeneous smart sensor nodes for complex information gathering tasks, The advancement and popularization of wireless communication technologies make more efficiency to network devices with wireless technology than with wired technology. Recently, the research of wireless sensor network has been drawing much attentions. In this paper, We evaluate throughput and availability of wireless sensor network, which have hierarchical structure based on clustering and estimate the maximum hroughput, average throughput and availability of the network considering several link failure patterns likely to happen at a cluster consisted of sensor nodes. Also increasing a number of sensor nodes in a cluster, We analysis the average throughput and availability of the network.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.589-602
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2020
The development of smart grids has enabled the easy collection of a large amount of power data. There are some common patterns that make it useful to cluster power consumption patterns when analyzing s power big data. In this paper, clustering analysis is based on distance functions for time series and clustering algorithms to discover patterns for power consumption data. In clustering, we use 10 distance measures to find the clusters that consider the characteristics of time series data. A simulation study is done to compare the distance measures for clustering. Cluster validity measures are also calculated and compared such as error rate, similarity index, Dunn index and silhouette values. Real power consumption data are used for clustering, with five distance measures whose performances are better than others in the simulation.
최근 들어 스마트 폰 사용의 확대로 우리 생활에 큰 변화가 나타나기 시작했다. 본 연구에서는 이러한 스마트기기의 활용으로 나타나고 있는 스마트워크와 일자리 창출을 위한 메커니즘에 대하여 살펴보고 그 발전방안을 찾고자 하였다. 따라서 스마트워크에 대한 명확한 개념적 정의와 IT를 통한 정보의 융합과 산업의 정보화가 가져온 신 시장 개척, 그리고 ICT를 통한 일자리 창출의 해외사례를 분석하였다. 나아가 스마트워크 플레이스하는데 있어서 국민의 문화적인 인식전환이 필요하다. 또한 민 관 협력을 기반한 클러스터 개발이 일자리 창출을 도모할 수 있을 것이다. 더불어 학계-협력업체-서비스업체 등의 상생을 통해 지역경제 발전의 주도적인 역할 수행을 강조하고 있다. 이를 위해 정부적 차원에서 스마트워크에 대한 정책적 지원과 민관이 협력할 필요가 요구된다.
전자부품 조립사업은 제품불량이 발생했을 때, 입고된 원자재불량 또는 작업불량을 추적하는 것이 중요하며, 결과에 따라 납품업체 또는 작업현장 개선이 중요하다. 스마트팩토리의 핵심 과제는 데이터 통합허브를 구축하여 저장·관리·분석을 실시간으로 처리하고 클러스터공정, 에너지, 환경, 안전을 통합관리 하는 것이다. 전자부품 관련 중소기업에 생산현장관리를 실시간 모니터링하여 생산데이터의 정확한 분석과 수집으로 신뢰도를 향상시키기 위해서는 스마트팩토리 구축이 필수적이다. 본 논문은 스마트팩토리를 도입하고자 하는 전자 부품관련 중소기업의 특성을 고려해 시스템 구성방법, 스마트팩토리 관련기술 과 적용사례 등을 정의하여 구축에 활용토록 개발되었다.
본 논문은 개인 맞춤형 화장품 제조산업을 주력으로 하고 있는 도입기업에 제조데이터를 기반으로 설치된 스마트 팩토리를 신규 구축하였다. 기존 CGMP(Cosmetics Good Manufacturing Practices)기반 아날로그로 관리하던 서류 및 데이터들을 데이터답게 사용할 수 있도록 수집, 관리 및 분석하는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 이를 위해 인공지능 스마트팩토리 플랫폼인 LINK5 MOS(Management Operation System)와 POP(Point Of Production) 시스템 도입, PLC(Programmable Logic Controller) 데이터 수집, 바코드 리딩 시스템 등을 대거 적용하여 생산 현장에 모든 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템을 구축하고, 모니터링 시스템 및 현황판 도입 등으로 데이터 확인 및 조회할 수 있는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 또한 이번 프로젝트를 기반으로 하여 신규 비지니스 클러스터 공간 형성을 목표로 하고 있다.
디지털 플랫폼은 온라인 커뮤니티의 운영과 지속가능성에 중요한 역할을 한다. 그러나 디지털 플랫폼 개발의 진정한 혜택은 누구를 위한 것이며 스마트 커뮤니티의 발전을 위해 디지털 플랫폼이 제공하는 혜택은 무엇이 있을까? 본 연구는 이러한 질문에 답하고자 디지털 플랫폼과 스마트 커뮤니티 간의 연관성을 이해하고 군집분석 프로세스를 사용하여 각 디지털 플랫폼의 스마트커뮤니티 지원에 관한 특성을 분석하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에는 29개의 디지털 플랫폼이 연구 사례로 활용되었다. 이를 통해 디지털 플랫폼 특성을 구분하여 각 특성에 따른 플랫폼 서비스가 어떻게 스마트 커뮤니티의 참여를 유도하고 정보 및 서비스 제공을 개선해나가는지를 분석하였다. 디지털 플랫폼의 발전은 정책 입안자에게 스마트커뮤니티 육성을 통한 도시 혁신의 새로운 도전과제를 제공하기도 하고 효과적이고 효율적인 서비스 제공 수단으로서의 역할이 강화되고 있는 것으로 나타났다.
This study analyzed the level of service on passenger transfer between metro and bus based on transit smart card data obtained in 2010. In order to evaluate the level of service on transfer, we defined the service level specially on transfer time at metro stations. The data of passenger transfer time were used in cluster analysis to classify the service level from A to F. The results show that the average transfer time from metro to bus was 6.45 minutes. The number of stations with level of service A(approximately less than 7 minutes) and B(less than 16minutes) were found to be 215 and 227stations respectively. Also, the number of stations with the level of service C and D (greater than 20 minutes for transfer) were found to be 6 stations where any type of improvement on transfer facilities is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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