• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.336-339
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• 2001

오존농도 메커니즘은 매우 복잡하고, 비선형성과 비정상성이 강하기 때문에 오존 예보시스템들은 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 고농도 오존에 있어서 예측결과들이 성능이 좋지 않다. 본 논문은 뉴로-퍼지기법과 퍼지 클러스터링을 이용한 오존 예측시스템의 모델링 방법을 설명하고자 한다. GMDH의 전형적인 알고리즘에 기초한 동적 다항식 신경망은 데이터 분석, 비선형적이고 복잡한 시스템의 검증 그리고 동적 시스템의 예측을 위한 유용한 방법이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.147-154
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• 2008

본 논문에서는 우선 $X^2$ 히스토그램과 컬러 히스토그램을 합성한 방법과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산한다. 다음으로 거리에 대한 클러스터링과 k-mean 군집화를 이용하여 클러스터의 대표 프레임을 결정한다. 마지막으로 우도비를 이용하여 그룹의 대표 프레임을 결정한다. 제안한 방법은 차이값 계산, 클리스터링과 군집화, 대표 프레임 추출의 3단계 과정을 수행하므로 다른 방법보다 검출이 뛰어나다는 것을 실험을 통해 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.157-167
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• 2001

본 논문은 고품질의 정보를 신속하게 제공할 수 있으면서 가격대 성능비가 우수한 병렬 정보 검색 시스템을 제시하고 있다. 본 검색 시스템은 문서 라이브러리를 여러 개의 클러스터로 세분화하고 검색 시 클러스터 단위로 프로세서에 할당함으로써 작업 단위를 적절한 규모로 하였을 뿐만 아니라, 문서의 점수 계산 시 프로세서 간 통신이 전혀 필요치 않게 하였다. 검색은 1차로 클러스터 레벨에서 관련 클러스터들을 찾는 것으로 시작하여 2차로 관련 클러스터 내에서 실제 문서를 찾는 방식으로 이루어진다. 이러한 계층적인 검색 구조로 인하여 1차 검색 후 여과가 가능하므로 전체적인 검색의 부하를 줄일 수 있다. 또한 문서의 클러스터가 가능한 한 유사한 문서군이 되도록 함으로써 불필요한 클러스터가 검색될 가능성을 최소화하여 성능을 높였다. 본 검색 시스템은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터 시스템에서 구현되었으며, 실험 결과 무작위적으로 클러스터링한 경우에 비해 유사 문서군으로 클러스터링한 접근 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권6C호
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• pp.624-633
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.763-766
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• 2002

레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.177-187
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• 2002

공간 데이터 마이닝이란 공간 데이터베이스 내에 함축적으로 존재하는 흥미 있는 관계와 특징을 발견하는 과정이다. 많은 공간 클러스터링 알고리즘이 개발 되었으나, 공간 속성을 기준으로 클러스터링을 수행하면서 동시에 오브젝트의 비 공간적 속성에 대하여 가중치를 부여하는 방법에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문은 새로운 공간 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN-W를 제안하였다. DBSCAN-W는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 확장한 알고리즘이다. 기존의 DBSCAN에서는 클러스터링을 위해 오브젝트의 위치 속성만을 고려한 반면, DBSCAN-W는 오브젝트의 위치 속성 뿐 아니라 주어진 응용과 관련된 오브젝트의 비 공간 속성들을 함께 고려한다. DBSCAN-W에서 각 오브젝트들은 다양한 크기의 원으로 표현되는 영역을 갖는다. 이때 원의 반지름은 해당 응용 시스템에서 오브젝트가 갖는 중요도를 반영한다 또한 실험을 통하여 DBSCAN-W알고리즘이 사용자의 의도를 반영한 다양한 클러스터를 효과적으로 생성하는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.445-447
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• 2005

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 센서 노드들로 구성된다. 한번 배치된 센서 노드들은 유지보수 및 새로운 에너지의 공급이 어렵다. 따라서 각 노드가 가지는 제한된 에너지를 얼마나 효율적으로 사용하느냐가 무선 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 에너지 효율성 향상을 위해 연구된 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy), LEACH-C(LEACH-Centralized), BCDCP(Base-station Controlled Dynamic Clustering Protocol)와 같은 클러스터링 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들을 설명하고 그 문제점을 살펴본다. 그리고 그 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 센서 필드의 노드와 싱크와의 거리를 고려한 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 클러스터링 기법에서 각 노드는 클러스터를 형성할 때 기존 방식에 비해 적은 역할을 수행함으로써 자신의 에너지를 보존할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.304-306
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• 2001

웹 클러스터링 시스템은 사용자의 집중에 의한 서버의 과부화해 효율적으로 대처할 수 있는 방법 중 하나이다. 공간 질의의 대부분은 인접 영역에 대한 경우가 매우 잦으며. 특정 영역에 집중되는 특성을 갖는다. 타일 기반 웹 GIS 클러스터링 시스템은 이러한 공간 질의의 특성을 만족시키면서 클러스터에 포함되는 각 노드의 버퍼 재 사용률을 높이고 디스크 접근 빈도를 낮출 수 있는 기법을 사용한다. 그러나, 모든 질의가 디스패처를 거치기 때문에 병목현상이 나타날 수 있으며, 질의의 빈도가 낮은 지역의 경우 할당된 지역의 범위에 의해 버퍼 관리에 문제가 생긴다. 본 논문에서는 확장된 WARD기법을 사용한 웹 GIS 클러스터링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 타일 기반 웹 GIS클러스터링 시스템을 기반으로 디스패처를 분산시켜 병목현상을 줄이고, 각 지역을 그룹으로 묶어 플러스터를 분배하여 대용량의 공간 데이터를 위해 적절한 버퍼 관리를 한다. 또한, 질의가 집중되는 영역에 대한 레이어를 모든 노드의 코어 영역에 중복 저장하여 로컬에서 지역적으로 처리하고 다른 노드로의 처리 요구에 대한 포워딩(Forwarding) 오버헤드를 줄여 기존의 서버에 비해 안정성와 확장성 그리고 처리 능력을 향상시킬 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-11
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• 2020

본 논문은 큰 스케일의 무선센서네트워크(Wireless Sensor Networks: WSN)에서 클러스터링을 위한 제어 메시지의 최적화된 전송반경을 사용하여 전체 네트워크의 수명을 증가시키는 방법을 제안한다. 또한 스케일이 큰 네트워크에서 노드들의 제어 메시지의 최대 전송반경과 에너지 소모에 대하여 고찰한다. 이를 위하여 일반 노드가 소모하는 에너지와 클러스터 헤드가 소모하는 에너지의 함수 형태로 제어 메시지 전송반경을 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 전송반경을 구하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 이용하여 싱글 홉 및 멀티 홉 등의 여러 WSN 라우팅 환경에서 시행한 시뮬레이션 성능 분석 결과를 바탕으로, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법들에 비하여 전체 네트워크의 수명을 더욱 길게 운용하는 것을 보였다.