• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.389-391
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• 2003

컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.277-280
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• 2003

현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 다라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 군집화 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내어 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1538-1541
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• 2011

본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.12
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• pp.971-980
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• 2021

Recently popularized drone technologies have revealed that low-cost small unmanned aerial vehicles(UAVs) can be a significant threat to prevailing power by operating in group or in swarms. Researchers in many countries have tried to utilize integrated swarm unmanned aerial system(SUAS) in the battlefield. Agency for Defense Development also identified four core technologies in developing SUAS: swarm control, swarm network, swarm information, and swarm collaboration, and the authors started researches on swarm control and network technologies in order to be able to operate vehicle platforms as the first stage. This paper introduces design and integration of SUAS consisting of small fixed-wing UAVs, swarm control and network algorithms, a ground control system, and a launcher, with which swarm control and network technologies have been verified by flight tests. 19 fixed-wing UAVs succeeded in swarm flight in the final flight test for the first time as a domestic research.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.77-80
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• 2002

이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.67-70
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• 2003

인터넷의 정보 홍수 속에서 원하는 정보를 정확하게 제시간에 얻기란 쉬운 일이 아니며, 따라서 이러한 작업을 대신해주는 에이전트의 역할이 점점 커지고 있다. 대부분의 이벤트들이 실시간에 발생되고 처리되어야 하는 인터넷 환경에서는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 지속적으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 분석가의 업무를 대신하는 지능화된 에이전트가 필요하게 된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 자동 군집화 에이전트를 제안하며 이 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 이루어져 있다. 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 자동적으로 최적의 군집화를 수행한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 또한 UCI Machine Repository의 IRIS 데이터와 Microsoft Web Log Data를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.229-233
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• 2005

모집단의 최적군집 수를 자동으로 결정하고 군집내의 분산은 최소로 하고 군집 간의 분산은 최대로 하는 최적 군집화에 대한 연구는 대부분의 지능형 시스템에서 필요로 하는 모형전략이다. 하지만 아직도 대부분의 군집화 과정에서 분석가의 주관적인 경험에 의존하여 군집수가 결정되어 군집화가 이루어지고 있다. 예를 들어 K-평균 군집화 알고리즘에서도 초기에 K 값을 결정해 주어야 한다. 모집단을 제대로 대표하지 못한 K 값에 의한 군집화 결과는 심각한 오류를 범하게 된다. 본 논문에서는 통계적 학습이론을 이용하여 이러한 문제점을 해결하려고 하였다. VC-차원에 의한 Support Vector를 이용하여 최적의 군집화 기법을 제안하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 UCI 기계학습 데이터를 이용하여 객관적인 실험을 수행하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.2
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• pp.177-182
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• 2010

This paper proposes a new document clustering method using PCA and fuzzy association. The proposed method can represent an inherent structure of document clusters better since it select the cluster label and terms of representing cluster by semantic features based on PCA. Also it can improve the quality of document clustering because the clustered documents by using fuzzy association values distinguish well dissimilar documents in clusters. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.19-21
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• 2003

본 논문에서는 군집화의 가장 중요한 2가지 문제에 대한 새로운 해결책을 제시한다. 첫 번째 문제는 두 객체가 하나의 군집내에 포함될 수 있는지를 결정하는 유사 결정으로써, 이를 해결하기 위해 군집 유효화 지수에 기반한 유사 결정 기법을 제안한다. 이 기법은 정성적인 인지 과정을 정량적인 비교 결정 과정으로 바꾼다 이 기법은 본 논문에서 제안한 랜덤 군집화와 전체 군집화의 두 부분으로 구성된 유효성 기반 군집화 알고리즘의 핵심을 이루며. 기존의 않은 군집화 알고리즘에서 요구되는 복잡한 파라미터를 결정할 필요가 없어지도록 한다. 두 번째 문제는 최적 군집 수 (optimal number of clusters)를 찾는 것으로써, 이것 또한 앞에서 제안한 기법에 의해서 전체 군집화에서 찾을 수 있다. 마지막으로 제안한 기법과 군집화 알고리즘의 효용성 및 효율성을 보여주는 실험 결과가 제시된다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.4
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• pp.392-403
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• 2000

지리산국립공원 거림계곡 식물군집구조를 파악하기 위하여 거림계곡 내 등산로를 따라 66개(6,600m2)의 방형구를 설정하였으며 DCA 기법을 이용하여 분석한 결과 해발고 740-950m 의 조사구는 졸참나무군집(군집I) 해발 950-1,340m의 조사구는 신갈나무군집(군집II) 해발 1,340-1,390m의 조사구는 구상나무-거제수나무군집(군집III)으로 분류되었다 상대우점치 흉고직경급별 분포 분석결과 각 군집의 우점종인 졸참나무 신갈나무 구상나무가 우점하는 군집으로 계속유지될것으로 판단되었으며 특히 관목층은 조랫대의 밀도가 높아 천이진행에 영향을 주는 동시에 종다양도가 낮은 것으로 판단되었다 한편 3개 군집간의 유사도지수는 낮은 상태로 해발고에 따라 식생구분이 명확하였다