• 제목/요약/키워드: 시-공간 클러스터링

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공간데이타 마이닝을 위한 효율적인 그리드 셀 기반 공간 클러스터링 알고리즘 (An Efficient Grid Cell Based Spatial Clustering Algorithm for Spatial Data Mining)

  • 문상호;이동규;서영덕
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권4호
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    • pp.567-576
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    • 2003
  • 대용량의 공간데이터베이스로부터 암시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이타 양이 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이터 마이닝에서 데이타를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 공간 클러스터링은 매우 중요한 분야이다. 기존 연구에서 공간 클러스터링을 위한 여러 가지 알고리즘들이 제시되었지만, 다음과 같은 문제점들이 있다. 먼저 클러스터링을 위하여 객체들 간의 거리론 기반으로 하므로 데이타 양이 많아질수록 계산 비용이 커진다. 또한, 메모리 상주 데이타를 대상으로 하므로 대용량의 데이타인 경우에 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 공간데이터 마이닝을 위하여 그리드 셀을 기반으로 한 효율적인 공간 클러스터링 방법을 제시한다. 이 클러스터링에서는 기존 공간 클러스터링 기법들의 문제점을 해결하는데 중점을 둔다. 세부적으로 공간 클러스터링의 효율성을 높이기 위하여 클러스터링시에 발생하는 비용(계산량)을 감소시키는 것이다. 이를 위해서 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반으로 한 공간 클러스터링 기법을 제시한다.

고정 그리드 공간 색인을 위한 클러스터링 알고리즘의 성능 평가 (Performance Evaluation of Clustering Algorithms for Fixed-Grid Spatial Index)

  • 유진영;김진덕;김동현;홍봉희;김장수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.32-134
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    • 1998
  • 공간 색인의 하나인 그리드 파일은 공간 데이터 영역을 격자 형태의 셀로 분할하여 구성하는데 특히, 셀들의 크기가 모두 동일한 값으로 고정되어진 것을 고정 그리드(fixed grid)라고 한다. 셀들의 크기가 고정된으로 인해 샐 분할선 상에 객체가 존재하는 경우가 자주 발생하게 되고 이러한 객체들은 하나 이상의 셀에 의해 중복으로 참조된다. 중복 참조 객체는 1/10 시간을 증가시켜 질의 처리 시 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 따라서 중복 객체를 효율적으로 처리 할 수 있는 클러스터링 알고리즘의 고안이 필요하다. 이 논문에서는 중복 참조 객체를 처리하기 위한 객체 클러스터링(Object clustering)과 셀 단위로 클러스터하기 위한 셀 클러스터링(Cell clustering) 알고리즘을 구현한다. 그리고 공간 질의 수행 시에 각 클러스터기법들에 대한 성능을 평가한다.

관성을 이용한 이동체 데이터베이스의 디클러스터링 (Declustering of Moving object database based on Inertia)

  • 서영덕;김진덕;홍봉희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.734-736
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    • 2003
  • 이동체의 궤적을 저장하는 대용량 이동체 DB는 대규모의 이동 객체 궤적의 효과적인 검색을 위하여 디클러스터링 기법을 통한 객체 궤적의 분산 배치가 필수적으로 요구된다. 그러나 기존 공간 객체의 디클러스터링 기법은 이동체의 특성과 시간 영역에 대한 고려 없이 디클러스터링을 수행한다. 또한, 단순히 현재 시점에서 색인 노드의 공간 관련성안을 판단의 근거로 삼고 있어서 효과적인 디클러스터링이 되지 않는 단점이 있다. 이러한 이유로 이동체 데이터베이스에서 빠른 질의 수행을 위한 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 이동체 궤적에 대한 질의 시 빠른 응답 시간을 얻고 전제 시스템의 처리율 향상을 위한 디클러스터링 방법을 제시한다. 제시되는 방법은 이동체의 진행 방향에 대하여 이동 시간에 의한 이동 궤적의 관성을 정의하고, 이를 색인의 노드 단위로 확장한 노드의 관성을 정의한다. 정의된 관성을 이용하여 이동체 궤적의 노드가 저장될 디스크를 정의함으로써 궤적 데이터의 디클러스터링을 효과적으로 수행할 수 있다.

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공간객체의 영향력을 고려한 클러스터링 알고리즘의 설계와 구현 (Design and Development of Clustering Algorithm Considering Influences of Spatial Objects)

  • 김병철
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권12호
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    • pp.113-120
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    • 2006
  • 본 논문은 공간객체의 영향력을 고려한 클러스터링을 위한 알고리즘인 DBSCAN-SI를 제안한다. DBSCAN-SI는 기존의 DBSCAN과 DBSCAN-W를 확장한 것으로 공간클러스터링 시 비공간 속성들을 영향력으로 변환한다. DBSCAN-SI는 클러스터링에 사용되는 속성에 의한 영향력이 클수록 클러스터에 포함될 확률을 높여주어, 단지 공간적인 거리뿐만이 아니라 영향력의 크기를 반영하여 군집화를 수행하기 위한 알고리즘이다. 이 논문에서 제안한 클러스터링 기법은 주변에 있는 객체들이 특정 속성 중심으로 보았을 때, 영향력이 큰 객체임에도 불구하고 주변에 객체가 드물게 있으므로 인하여 클러스터에서 배제되게 되는 기존 알고리즘의 단점을 보완해 줄 수 있다.

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디클러스터링된 공간 데이터베이스에서의 다중 공간 질의 처리 (Multiple Spatial Query Processing in Declustered Spatial Databases)

  • 박영민;전봉기;서영덕;홍봉희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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    • pp.314-316
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    • 1999
  • 다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

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이동체 데이터의 근접성을 이용한 디클러스터링 방법 (Spatiat-temporal Declustering Method Using Proximity of Moving Object Data)

  • 홍은석;서영덕;홍봉희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.767-769
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    • 2003
  • 컴퓨터와 무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location based Service)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 이와 같은 서비스들은 이동체들이 일정 주기를 가지고 자신의 정보를 서버로 전송하는데 이는 많은 디스크 입출력을 요구하게 된다. 그러므로 이동체 데이터에 대하여 다중 디스크를 이용한 병렬 입출력이 요구되고 있다. 그러나 기존의 디클러스터링 방법은 시간 도메인을 고려하지 않거나 공간 관련성만을 고려하여 디클러스터링을 하므로, 하나의 디스크에 특정 이동체의 궤적이 집중 되는 문제점이 있다. 이 문제점은 디스크의 병목현상으로 인한 느린 응답시간과 낮은 처리율의 결과를 발생시킨다. 그러므로 이동 객체의 빠른 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다중 디스크 기반의 시스템에서 이동 객체에 대한 영역질의시 빠른 응답시간과 높은 처리율물 얻기 위하여 새로운 디클러스터링 기법을 제시한다. 이동체 데이터의 궤적 MBB중 공간 좌표로부터 Predefined Disk를 생성하고 PDT-Proximity를 이용하여 시간 도메인을 고려하는 방법이다. 위와 같이 이동 객체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 방법으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

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Star Coordinates 기법을 이용한 원격탐사 데이터의 다차원 시각화 제안 및 클러스터링 (Multi-Dimension Visualization Proposition and Clustering of Remote Sensing Data Using Star Coordinates Technique)

  • 김대성;김용일;유기윤
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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    • pp.313-318
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    • 2005
  • 단 밴드 영상과는 달리 다차원 데이터는 분광적인 특성을 이용한 자동화된 영상 분석을 수행하는 장점이 있는 반면, 3차원 이상의 데이터를 분광차익 상에 시각화 하는데 어려움이 따른다. 클러스터링 기법을 이용한 영상 정보 추출은 자동화된 영상 분석적인 측면에서 중요한 분야 중 하나로서, 분광차원에서 구 형태의 조밀한 클러스터를 분리하는데 효과적인 방법으로 알려져 있지만 부정형(不定形)의 클러스터를 추출하는 방법에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구는 모든 차원의 데이터를 2차원 상에 시각화하여 화소간 인접성을 개략적으로 확인할 수 있는 Star Coordinates 기법을 제안한다. 데이터의 다차원 시각화를 통해, 부정형 클러스터를 제거하여 다음 단계의 영상 분석 시 발생할 수 있는 오류를 방지할 수 있고, 명확한 클러스터를 확인 지정하여 클러스터링 정확도를 골일 수 있을 것으로 기대된다. 부가적인 연구고서, Star Coordinates 기법을 적용하여 Plot된 영상 데이터를 K-Means 알고리즘을 이용한 무감독 분류를 수행하여 그 결과를 확인하였다.

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영향력을 고려한 적정입지선정 모델 연구 (A Study of Optimum allocation model with influence)

  • 김병철;오상영;류근호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.895-900
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    • 2006
  • 본 논문은 영향력을 고려한 클러스터링을 위한 알고리즘인 DBSCAN-I를 제안한다. DBSCAN-I는 기존의 DBSCAN과 DBSCAN-W를 확장한 것으로 공간데이터 클러스터링 시 여러 비공간 속성을 영향력으로 변환한다. 이는 영향력이 클수록 클러스터에 포함될 확률을 높여주기 위한 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘을 적용하여 영향력을 고려하여 효과적으로 적정입지를 선정하는 결과를 보였다.

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플래시 메모리 환경에서 클러스터링 방법과 비 클러스터링 방법의 성능 분석 (Performance Analysis of Clustering and Non-clustering Methods in Flash Memory Environment)

  • 배덕호;장지웅;김상욱
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권6호
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    • pp.599-603
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    • 2008
  • 플래시 메모리는 기존 저장 매체와는 달리 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 수행비용이 매우 크고, 저장된 데이타에 대한 직접 갱신이 불가능한 고유의 특성이 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 환경이 클러스터링 방법과 비클러스터링 방법에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 디스크 환경과는 달리 플래시 메모리 환경에서는 비 클러스터링 방법이 더 적합하다는 것을 보인다. 또한, 플래시 메모리 환경에서 비 클러스터링 방법이 가진 문제점을 지적하고, 이를 기반으로 플래시 메모리 환경에서 레코드 관리방법의 설계 시 고려해야 할 사항들을 제안한다.

음악산업의 공간적 분포 연구 -서울시 음악산업 가치사슬을 중심으로- (Analysis on The Spatial Distribution of Music Industry Value Chain in Seoul)

  • 홍보영;김경민
    • 한국경제지리학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.335-347
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    • 2015
  • 음악산업은 창의산업의 한 영역으로 간주되며 문화적 측면 뿐 아니라 사회경제적으로 그 영향력이 크다. 또한 다른 산업과의 융복합을 통하여 부가가치 창출에 중요한 역할을 한다. 이러한 음악산업은 창의적인 인력과 문화 소비인구가 집중되어 있는 도시에서 주로 나타나고 있기에, 음악산업 전반에 대한 연구와 도시 공간 내의 입지에 대한 연구는 매우 중요하다. 서울시를 대상으로 음악산업 가치사슬 내 각 가치체계별 도시공간내 입지를 GIS와 공간통계기법을 이용하여 분석하였다. 음악산업은 기획, 제작, 유통, 판매, 그리고 음악공연업으로 가치 체계를 정의할 수 있다. 이러한 음악산업 가치사슬은 도시 공간 내에서 클러스터링을 이루며 공간적 자기상관을 보이는데, 가치사슬별로 주요 집적지역은 다르나 강남, 구로, 마포, 종로 일대 지역에 집중적으로 위치한다.

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