• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.53-62
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• 2012

정보검색에서 많은 검색 결과 문서들을 효율적으로 다루기 위해 군집화 기술을 사용하고 있지만, 대체로 군집화의 정확률은 일부 영역에서만 요구 사항을 만족시키고 있다. 본 논문에서는 검색 결과 문서들의 군집화 정확률을 향상시키기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫째는 군집화 과정에서 흔히 쓰이지만 낮은 가중치를 가진 범용어를 정의하고, 검색 결과들을 비교하여 범용어를 자동 수집하고 그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 실험 결과 불용어에 비해 범용어를 사용했을 때 군집화 오류의 34%가 개선되었다. 둘째는 집단평균연결 방식의 군집화 알고리즘으로 일차 군집들을 생성 후, 문서와 군집 간의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 군집으로 문서를 재분류하는 알고리즘을 제안한다. 네이버 지식인 카테고리를 이용한 군집 결과의 비교 실험을 통해 일차 군집보다 재분류된 군집의 정확률이 1.81% 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.722-724
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• 2012

문서 군집화를 통하여 문서를 효율적으로 조직, 관리, 검색 할 수 있다. 일반적으로 문서 군집화는 많은 단어와 개념들을 포함하고 있기 때문에 차원이 큰 벡터 공간 모델에서 군집화를 수행한다. 본 논문에서 문서 집합에 대응하는 온톨로지를 이용하여 문서 벡터 공간의 차원을 줄여 효율적으로 군집화하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존 방법보다 우수함을 보인다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.49-51
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• 2005

본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 제안하고 활용 예를 제시한다. 이 방법은 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.169-179
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• 2021

본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.132-137
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• 2018

뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제35권2호
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• pp.149-157
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• 2016

본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.952-955
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• 2014

본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.784-786
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• 2003

본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1337-1340
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• 2015

분광 군집화 기술은 Non-convex 군집에 대해 타 군집화 기술에 비해 강건하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다중 뷰 데이터의 특성을 반영한 새로운 분광 군집화 기술을 제안한다. 제안한 방법은 협업학습의 접근 방법을 적용하되, 다수의 뷰가 서로 간에 가지는 독립성의 정도를 반영하여 유사도 그래프를 구축하고, 구축된 그래프를 기반으로 분광 군집화를 수행한다. 이를 통해 뷰들간 서로 다른 정보 요구를 그래프에 반영함으로써 군집화 성능을 높인다. 세 개의 뷰를 가정한 가상의 데이터에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 8.25%, 높은 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1905_1906
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• 2009

본 논문은 데이터의 군집화를 효율적으로 수행하기 위하여 새로운 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안되는 군집화 알고리즘은 Fuzzy C-Means (FCM)에 기반을 두는데, FCM 알고리즘은 모든 데이터에 대한 거리에 기본을 둔 멤버쉽을 기초로 하기 때문에 잡음에 약한 제약을 지니고 있었다. 이를 개선하기 위하여, 제안되었던 PCM(Probabilistic C-Means), FPCM(Fuzzy PCM), PFCM(Probabilistic FCM) 등 여러가지 알고리즘이 제안 되었다. 그러나 이들 알고리즘들은 초기 파라미터값 설정과 과다한 계산양에 따른 문제가 증가하였으며, 또한 잡음에 어느 정도 민감한 문제점을 지니고 있었다. 이 논문에서는 잡음에 대해 효과적으로 대응할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘을 제안하고, 전통적인 군집화를 위한 Iris 데이터에 대한 실험을 통하여 효용성을 확인하였다.