한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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- Pages.797-798
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- 2009
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
다계층 밀도기반 군집화 기법
Multi-hierarchical Density-based Clustering Method
- 신동문 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
- 정석호 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
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이경민
(충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
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이동규
(충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
- 손교용 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
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류근호
(충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실)
- Shin, Dong Mun (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
- Jung, Suk Ho (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
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Yi, Gyeong Min
(Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
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Lee, Dong Gyu
(Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
- Sohn, GyoYong (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
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Ryu, Keun Ho
(Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University)
- 발행 : 2009.11.13
초록
군집화는 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 데에 적합한 데이터마이닝 기법들 중 하나이다. 군집화 기법은 주어진 데이터그룹 내에서 사전정보 없이 의미있는 지식을 발견할 수 있으므로 큰 어려움이 없이 실제 응용분야에 적용할 수 있다. 또한, 대용량 데이터를 다룰 때에 개별적인 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 밀도-기반 군집화 기법을 기반으로 하는 새로운 군집화 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 군집화 기법은 반복적인 군집화 과정을 통하여 군집 내 주변 잡음을 제거하고 더 세밀하게 집단을 세분화하는 것이 가능하다. 또한, 군집을 표현하는 데에 계층구조로 나타내어 각 군집의 상관관계를 파악하는 데에 유리하다. 본 논문에서 제안하는 군집화 기법을 통하여 다양한 밀도를 가진 군집들을 효과적으로 분류할 수 있을 거라고 기대된다.
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