• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.114-121
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• 2022

본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.19-26
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• 2015

최근 SNS 서비스의 확산과 스마트 장치의 일반적인 보급에 따라 수많은 사용자들이 트위터를 비롯한 SNS를 이용하고 있다. 본 논문에서는 영향력 높은 트위터 사용자를 찾기 위한 방법으로 클러스터링 및 랭킹 기법을 적용하는 연구를 수행하였다. 트위터에서 일반적으로 중요하다고 여겨지는 follow, Retweet을 포함한 총 5가지의 랭킹 요소를 제안하고 해당 랭킹 요소들을 클러스터링을 위한 초기 중심점 선정 시 기준으로 설정함으로써 클러스터링 결과의 향상을 위한 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 트위터 인플루엔셜 추출의 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.755-762
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• 2022

본 논문에서는 학습 예측이 가능한 군집적 알고리즘으로 COVID-19에서 상황인식정보인 질병의 속성정보와 클러스터링를 이용한 군집적 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 내에서 처리되는 군집 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 상호관계를 예측하기 위해 분류 제공되는데, 이때 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리되면 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 COVID-19에서의 질병속성 정보내 K-means알고리즘을 이용함에 있어 이러한 문제를 해결하기 위해 질병 상호관계 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 자율적인 사용자 군집 특징의 상호관계를 분석학습하고 이를 통하여 사용자 질병속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자의 누적 정보로부터 클러스터의 중심점을 제공하게 된다. 논문에서 제안된 COVID-19의 다중질병 속성정보군집단위로 분류하고 학습하는 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 사용자 관리 시스템의 예측정확도가 학습과정에서 향상됨을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문에서는 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학기 위한 다단계 절차 중 객체 추출 단계에서 선 클러스터링을 통해 불필요한 정제 결합단계를 축소하고, 영역 전문가의 선택으로 영역모델링에 가장 가까운 객체 후보군을 제시하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가에게 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하였다. 하지만 영역 전문가가 제시하는 영역 모델링이 존재한다면 정제 결합단계이전에 최대한의 선 클러스터링을 통해서 영역 모델링과 가장 유사한 통합 객체를 제시할 수 있고, 정제 결합 단계를 선 클러스터링을 통해서 축소할 수 있으며 이를 통해서 객체 후보군과 영역모델링의 유사도를 향상 시키며 클러스터링에 따른 시간과 공간을 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 모델링과 사용자의 함수, 전역변수의 선택을 통해 영역 모델링에 가장 유사한 객체 후보군을 찾는 선 클러스터링 알고리즘 제안 하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.173-185
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• 2004

정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 $88\%$의 정확율을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.735-742
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• 2003

정보검색 시스템에서 문서 클러스터링 기술은 사용자 질의에 대해 검색된 문서들을 문서간의 유사도를 기반으로 특정 주제에 따라 재배치하여 놓는 기술로써 사용자에게 검색의 편의성을 제공하고, 그 결과들을 시각적으로 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 사용하여 문서를 클러스터링하며 문서를 대표하는 색인어에 가중치를 부여하는 기법에 대하여 논한다. 클러스터링 결과를 시각적으로 보여주기 위하여 문서와 클러스터 중심들을 2차원 공간으로 사상하기 위한 Latent Semantic Indexing 접근 방법을 적용하였다. 실험 결과 문서의 색인어에 대한 가중치 부여 방법을 동일하게 하거나 또는 유사한 수식을 적용한 사례보다는 로컬가중치, 글로벌가중치, 정규화 요소를 모두 부여한 사례에서 문서들이 2차원 벡터 공간에서 군집하여 분포하는 클러스터링 효과가 우수하였다. 특히 로컬 가중치와 글로벌 가중치에 logarithm을 적용하였을 때 문서 분포의 군집도는 현저하게 나타남을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.525-528
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• 2007

기존의 웹서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있다. 이러한 웹서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그(tag)에 의해 분류되어진다. 그러나 현재 태그에 관한 서비스 및 연구들은 태깅(tagging) 방법에 대한 연구를 비롯해 이를 표현하기 위한 tag cloud에 초점이 맞춰져 진행됨에 따라, 다양한 태그 정보자원 간의 체계와 연결 관계인 지식체계를 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 체계화된 지식표현을 위해 웹상에 편재되어 있는 학습 관련 리소스(resources) 및 태그들를 수집한다. 이를 사용자가 요청한 검색 키워드와 연관성이 있는 태그 정보들을 맵핑 및 클러스터링하여 최적화된 표현 형식인 토픽 맵(topic map)화하기 위한 시스템을 제안하며, 이 중 토픽 맵 생성을 위한 초기 연구 단계로서, 연관 태그들 간의 맵핑 및 클러스터링을 위한 알고리즘 제시를 중심으로 소개한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.133-141
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• 2021

본 연구는 객관적인 데이터 기반 방법을 통해 인간 중심 디자인 과정을 효과적으로 보완하는 디자인 프로세스를 제시한다. 즉, 주관적 방법에 의한 인간 중심 디자인 프로세스에서 결여되는 객관성이 데이터 기반 접근에 의해 보완되어 숨겨진 사용자의 니즈를 효과적으로 발견하는 프로세스로 발전될 수 있다. 이에 본 연구에서는 설문조사 데이터 마이닝 분석 과정과 공동 디자인 프로세스가 접목된 인간 중심 디자인 프로세스를 제시하며, 스마트 난방복 사례연구를 통해 이를 검증한다. 설문조사 데이터 마이닝 분석 과정에서는 클러스터링과 의사결정 나무의 두 가지 분석 방법이 사용된다. 클러스터링은 타겟 그룹을 선정하는 기준이 되는 페르소나의 초안을 제시하며, 의사결정 나무는 제품 구매에 중요한 사용자 인식 속성 파악과 사용자 가치 체계를 일차적으로 제안한다. 이후 데이터 분석을 통해 얻어진 광범위한 관점에 대하여 타겟 그룹을 대표하는 사용자가 직접 참여하는 공동 디자인 프로세스가 수행되며 맞춤형 워크북을 이용하여 신제품에 대한 사용자의 여정맵, 니즈, 아이디어, 가치 체계 등을 체계적으로 도출한다. 본 논문에서 수행한 스마트 난방복 사례 연구는 제안된 방법론의 적용성을 보여주고 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제11권3호
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• pp.1-12
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• 2006

본 연구에서는 차세대 기술로서 각광을 받고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅에 대하여 사용자들이 어떠한 가치를 부여하는지를 탐색하여 그 가치 프레임워크를 구성하여 제시하였다. Keeney가 제시하였던 "가치중심사고(value-focused thinking)"의 방법을 활용하여 22명의 사용자들을 인터뷰하였고 이러한 인터뷰들에서 유비쿼터스 컴퓨팅에 바라는 바를 중심으로 435개의 진술을 확보하였다. 정형화되어 있지 않은 진술들을 정성적 방법으로 정화하여 166개의 '가치' 진술을 도출하였고 이어서 이들의 클러스터링을 통하여 사용자들이 유비쿼터스 컴퓨팅에 부여하는 가치를 내재하고 있는 37개의 목적 (objectives)을 확정하였다. 이 목적 진술들간의 관계가 유비쿼터스 컴퓨팅을 바라보는 가치의 구조이므로 이를 도출하기 위하여 포커스그룹을 시행하여 수단목적(means-objective)와 목표 목적 (ends-objective)들로 분류하였고 수단과 목적을 한 눈에 볼 수 있도록 네트워크다이어그램으로 구성을 하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 바라보는 가치의 프레임워크를 제시하였다. 이 프레임워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 활용하여 비즈니스의 기회를 창출하고 심화하는 데 활용할 수 있을 것으로 보인다.