Kim, Min;Jeon, Joo-Hyuk;Woo, Kyung-Gu;Kim, Myoung-Ho
Journal of KIISE:Databases
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v.37
no.2
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pp.71-81
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2010
The problem of finding clusters is widely used in numerous applications, such as pattern recognition, image analysis, market analysis. The important factors that decide cluster quality are the similarity measure and the number of attributes. Similarity measures should be defined with respect to the data types. Existing similarity measures are well applicable to numerical attribute values. However, those measures do not work well when the data is described by categorical attributes, that is, when no inherent similarity measure between values. In high dimensional spaces, conventional clustering algorithms tend to break down because of sparsity of data points. To overcome this difficulty, a subspace clustering approach has been proposed. It is based on the observation that different clusters may exist in different subspaces. In this paper, we propose a new similarity measure for clustering of high dimensional categorical data. The measure is defined based on the fact that a good clustering is one where each cluster should have certain information that can distinguish it with other clusters. We also try to capture on the attribute dependencies. This study is meaningful because there has been no method to use both of them. Experimental results on real datasets show clusters obtained by our proposed similarity measure are good enough with respect to clustering accuracy.
The Camellia japonica vegetation in the Korean Peninsula was investigated by the methology of the Z-M school. The synthesis table of Camellion japonicae were arranged for association classification from 263 quadrats. The vegetation of Camellia japonica forest, classfied as an alliance includes nine new associations : Camellietum japonicae typicum Jin et Kim 2005, Machilo thunbergii-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Pino thunbergii-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Castanopo cuspidatae var. sieboldii-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Lito japonicae-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Castnnopo cuspidatae var. thunbergii-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Querco acutae-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Neolito sericae-Camellietum japonicae Jin et Kim 2005, Cinnamomo japonicae-Camellietum Japonirae Jin et Kim 2005.
Traditional clustering methods, like k-means or fuzzy clustering, are prototype-based methods which are applicable only to convex clusters. On the other hand, spectral clustering tries to find clusters only using local similarity information. Its ability to handle concave clusters has gained the popularity recent years together with support vector machine (SVM) which is a kernel-based classification method. However, as is in SVM, the kernel width plays an important role and has a great impact on the result. Several methods are proposed to decide it automatically, it is still determined based on heuristics. In this paper, we proposed an adaptive method deciding the kernel width based on distance histogram. The proposed method is motivated by the fact that the affinity matrix should be formed into a block diagonal matrix to generate the best result. We use the tradition Euclidean distance together with the random walk distance, which make it possible to form a more apparent block diagonal affinity matrix. Experimental results show that the proposed method generates more clear block structured affinity matrix than the existing one does.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.19
no.4
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pp.1137-1170
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2012
The study aims to identify the typology of urban-rural migration and its implications. Factors analysis showed that the motivation of migration were economic, idyllic, family, escape of urban life, and farm succession. The most important variable was economic motivation. Cluster analysis also showed that enterprise seeker, small new business seeker, idyllic seeker, and farm successor, This study will be helpful for policy makers to understand urban-rural migration while practical and policy implications were discussed.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.2
no.1
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pp.90-100
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1999
유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.553-555
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1998
효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.310-312
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2001
최근 관심의 대상이 되고 있는 CRM, eCRM에는 데이터 마이닝 기법이 핵심 기술로 이용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝 기법가운데 가장 널리 사용되고 있는 군집화는, 데이터 집합을 유사한 데이터의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 것이다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 사전에 군집의 개수를 미리 결정해줘야 하고 잡음에 민감하여 지역적 최적해(local minima)에 수렴할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점의 개선을 위해, 본 논문에서는 유사도 개념을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘을 적용한 군집화 기법을 제안하다. 특히 적합도 하수에 사용된 군집의 대표값 개념은 요약 정보만을 이용하여 계산속도가 향상되기 때문에 대용량 데이터를 다루는 마이닝에 적합할 것을 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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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.
Kim, Youngjae;Kwon, YongGyun;Kim, Dong Hwan;Hong, Jang-Eui
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.698-701
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2020
여러 대의 자율주행 차량이 하나의 그룹을 형성하여 주행하는 군집주행은 미래 고속도로 교통 시스템의 핵심 기술이다. 이러한 군집주행에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서의 안전을 고려하는 일은 단독 자율 주행에서의 경우보다 더 어렵다. 다양한 군집주행의 안전 위협 요인 중, 의도하지 않은 동작으로부터 자율주행 차량의 안전성을 향상하는 방법을 가이드하기 위하여 새로운 표준 ISO/PAS 21448이 제정되었다. 본 논문에서는 ISO/PAS 21448 표준이 다루는 시나리오를 통해 군집주행에서 발생할 수 있는 의도하지 않은 상황의 극복을 위한 방법을 제시하였다. 특히 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 이용하여 본 논문에서 제시하는 방법이 안전한 군집주행이라는 목표를 달성할 수 있음을 확인하였다.
This study was carried out to investigate the actual vegetation, the structure of plant community, and ecological succession sere of forest ecosystem in temperate northern climate zone, Daegwallyeong Ranch, Gangwon-do (Province) and to offer the basic data for planning of the forest managemant. As a result of analysis of actual vegetation, vegetation types divided into 56types and the area of survey site was $19,397,361m^2$. The ratio of vegetation type dominated by Quercus mongolica forest was 39.1%, primary grassland was 24.7%, Quercus mongolica-Deciduous broad-leaved forest was 11.3%. Twenty eight plots (size is $20m{\times}20m$) were set up and the results analyzed by DCA which in one of the ordination technique showed that the plant communities were divided into six groups which area community I (Pinus densiflora-Quercus mongolica community), community II (Quercus mongolica-Pinus densiflora community), community III (Quercus mongolica community), community IV (Quercus mongolica-Deciduous broad-leaved community), community V (Deciduous broad-leaved community), community VI (Sorbus alnifolia community). The age of community Iwas ranged from 57 to 62 years old, that of community IIwas ranged from 41 to 77 years old, community III was ranged from 47 to 108 years old, community IV was ranged from 47 to 82 years old, community V was 47 years old, community VI was 55 years old, thus we supposed that the age of the study site is about from 41 to 108 years old. The Ecological succession is predicted from Pinus densiflora community to Quercus mongolica community and Deciduous broad-leaved were distributed in the center of the valley in Daegwallyeong Ranch. According to the index of Shannon's diversity (unit: $400m^2$), community IV was ranged from 0.8203 to 1.1439, community III was ranged from 0.8019 to 1.1375, community V was 1.0993, community I was ranged from 0.9475 to 1.0797, community II was ranged from 0.6896 to 1.0324, community VI was 0.9909.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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