• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.373-376
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• 2002

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K 개의 초기 클러스터중심(centroid)를 중심으로 K 개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. K-Means 알고리즘은 특성상 초기 클러스터 중심과 새롭게 생성된 클러스터 중심에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 본 논문에서는 K-Means Algorithm 의 초기 클러스터중심 선택 방법과 새로운 클러스터 중심 결정 방법을 개선한 변형 K-Means Algorithm을 제안한다. SMART 시스템에서 제안한 16가지 가중치 계산 방식에 의하여 두 알고리즘의 성능을 평가한 결과 제안한 변형 알고리즘이 재현률과 F-Measure 에서 20%이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means algorithm is a non-hierarchical (plat) and reassignment techniques and iterates algorithm steps on the basis of K cluster centroids until the clustering results converge into K clusters. In its nature, K-Means algorithm has characteristics which make different results depending on the initial and new centroids. In this paper, we propose the modified K-Means algorithm which improves the initial and new centroids decision methodologies. By evaluating the performance of two algorithms using the 16 weighting scheme of SMART system, the modified algorithm showed $20{\%}$ better results on recall and F-measure than those of K-Means algorithm, and the document clustering results are quite improved.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.87-90
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• 1997

Mountain Method의 다른 형태인 Subtractive 클러스터링 알고리듬은 계산이 간단하고 기존의 클러스터링 방법들과는 달리 초기 클러스터 중심의 개수 선정이 필요 없기 때문에 클러스터를 추정하는데 효과적인 알고리듬이다. 또한 클러스터의 간격을 결정하는 파라미터의 값에 따라 클러스터의 개수를 다르게 할 수 있다. 그러나 이 파라미터에 의해 동일한 그룹(Class)내에서 여러 개의 클러스터 중심이 발생될 수도 있다. 본 논문에서는 Subtractive HyperBox 알고리듬을 사용하여 이 파라미터의 영향을 줄이고 발생한 클러스터 중심이 속한 그룹의 경계를 판정함으로서 같은 그룹내에서 하나의 클러스터만 발생하도록 하고, 순차적으로 클러스터링 한 후 결과를 Subtractive 클러스터링 알고리듬과 비교하여 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.248-249
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• 2015

Clustering is one of the most important unsupervised learning methods that clusters data into homogeneous groups. However, cluster centers tend leaning to high density clusters because clustering is based on the distances between data points and cluster centers. In this paper, a modified clustering method forcing cluster centers to be apart by introducing a center-scattering term in the Fuzzy C-Means objective function is introduced. The proposed method converges more to real centers with small number of iterations compared to the original one. All the strengths can be verified with experimental results.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.967-973
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• 2017

Clustering is one of the most well-known unsupervised learning methods that clusters data into homogeneous groups. Clustering has been used in various applications and FCM is one of the representative methods. In Fuzzy C-Means(FCM), however, cluster centers tend leaning to high density areas because the Euclidean distance measure forces high density clusters to make more contribution to clustering result. Previously proposed was density-independent clustering method, where cluster centers were made not to be close each other and relived the center deviation problem. Density-independent clustering method has a limitation that it is difficult to specify the position of the cluster centers. In this paper, an enhanced density-independent clustering method with an additional term that makes cluster centers to be placed around dense region is proposed. The proposed method converges more to real centers compared to FCM and density-independent clustering, which can be verified with experimental results.

• The Journal of Aerospace Industry
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• s.69
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• pp.1-27
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• 2007

항공우주산업은 생산유발효과가 높고 고용창출도 높을 뿐만 아니라 부가가치산업이나, 대규모적 투자에 따른 투자 위험과 기술적 위험이 높아 정부차원에서의 개입이 불가피한 산업으로 인식된다. 최근 항공우주산업에 대한 정부의 지원 형태는 클러스터 조성, 지방세 감면, 토지 임대를 통한 기업지원 등 과거에 비해 더욱 다양한 형태로 발전되고 있다. 이와 같은 정부지원 형태의 다양성은 기존의 전통적 방식에 의한 지원으로는 글로벌 경쟁이 치열해지는 국제경쟁에서 경쟁력 우위를 유지하기 어렵다는 것을 반증하는 것이라고 할 수 있다. 특히 기존의 산업 중심의 정부지원 전략에서 기업중심의 정부지원 전략으로의 선회 경향은 산업의 주체는 기업이기 때문에 기업의 전체적 역량에 의한 경쟁우위가 글로벌 경쟁에서 보다 중요하다는 점을 시사하고 있다. 경남의 항공우주산업 클러스터 조성 여건은 인프라 구축면에서 여타 지역에 비해 매우 우수한 하부 기반을 구축하고 있어 클러스터 구축에 따른 효율성과 국제경쟁력 확보 가능성이 높다고 할 수 있다. 먼저, 클러스터 구축의 핵심이 되는 핵심선도기업인 KAI가 15년 전부터 대상지역에서 생산활동 중이며, 교육 및 훈련 기능도 비교적 풍부할 뿐만 아니라 공항도 인접해 있어 신속한 물류 및 정보공유, 해외시장과의 접근성이 높다고 할 수 있다. 결론적으로 볼 때, 경남지역의 항공우주산업 클러스터 구축의 타당성은 높다고 할 수 있다. 특히 현재의 항공우주산업 발전 단계상으로 볼 때, 부품산업의 발전이 긴요한 과제이므로 동 클러스터는 항공우주 부품 수출중심의 핵심 거점 클러스터로의 조성할 필요성이 높다고 할 수 있다. 이와 같은 클러스터 조성에 따른 경남 항공우주 클러스터의 운영체계는 “항공우주산업 혁신 클러스터 추진단”을 중심으로 입주 업체, 항공우주 수출 지원단, 관련 R&D 기관 및 교육기관 등이 긴밀하게 연계 되어 운영되어야 할 것이다. 이외에도 중앙정부와의 협의 및 관련 단체들과의 연계를 통해 클러스터의 효율성과 경쟁력 제고를 위한 활동을 적극 추진해야 할 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.254-257
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• 2012

본 논문은 혁신클러스터 추진의 전략방향 설정을 위해서 클러스터 현황을 클러스터 분석을 통하여 살펴보았다. 본 논문에서는 광교테크노밸리의 발전단계에 따른 협력현황 파악을 위하여 산학연 협력체계 분석과 진단을 위한 클러스터분석(Cluster Analysis)을 실시하였다. 클러스터 분석결과 광교테크노밸리내 입주기업의 산학연 협력경험은 67.3%로 매우 높은 것으로 나타났다. 대학과, 기업과는 연구개발, 연구기관과는 장비활용 중심으로 협력하고 있었다. 또한, 산학연 협력의 지원정책수요는 협력기관 현황제공, 기술별 정보취득지원 등 다양한 부문에서 협력의 수요가 존재하고 있었다. 이러한 분석결과를 토대로 다음의 전략이 도출되었다. 첫째, 혁신클러스터 발전을 위한 새로운 비전을 조속히 제시하고 단지인근에서 입주기업의 산학연 협력의 활성화를 위한 지원을 추진해야 한다. 둘째, 혁신클러스터 단계별 발전을 위한 통합적인 지원역량 강화가 필요하다. 마지막으로 인근의 타 혁신거점과 정책적 네트워크 구축을 통해서 타 혁신클러스터의 자원과 역량을 활용할 수 있는 지원망 구축이 필요하다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2005.08a
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• pp.141-167
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• 2005

본 연구의 목적은 우리나라보다 앞서 실시하고 있는 일본의 산업 클러스터 계획 프로젝트의 거시적인 현황과 가장 성공적이라고 하는 TAMA클러스터의 사례를 분석하여 향후 우리나라 클러스터 정책 시행에 필요한 시사점을 얻는데 있다. 특히 TAMA클러스터의 성공은 이를 직접 관리하고 있는 민간차원의 중개조직인 TAMA산업활성화협회의 운영전략을 집중적으로 분석하여 봄으로써 도입 가능성에 대한 진단과 정책적 제안을 하고자 한다. 첫째, 일본의 19개 지역별 산업 클러스터 계획의 공통점은 어느 것도 도도부현의 영역을 초월한 광역적인 클러스터를 형성하고 있다. 광역단위의 집적은 상대적으로 클러스터 계획에 대한 중요성과 실행주체를 망각하기 쉬워 실패할 가능성이 비교적 높을 수 있다 이러한 점을 극복하기 위한 대안으로 산학연의 3주체 간 연계를 주로 담당하는 민간중심의 중개조직을 두어 운영하고 있다. 둘째, 클러스터 정책기간은 시작에서 자립까지 20년을 상정하고, 제1기 5년간은 산업 클러스터 네트워크 구축기, 제2기 5년은 산업 클러스터 성장기 그리고 마지막 제3기 10년은 산업 클러스터의 자율적 발전기로서 책정되어 수행하는 것이 바람직하다고 보고 있다. 셋째, 개별적인 산업 클러스터의 비전, 목표, 중장기 전략의 올바른 수립이 필요한데 백화점식이 아닌 대상산업 및 대상 주체에 대한 선택과 집중의 전략성이 엿보인다. 넷째, 정책 대상의 범위는 연구개발에서 판매에 이르기까지 전 비즈니스 프로세스를 대상으로 하고 있으며 클러스터 관련 정책수행 주체들의 정책조율, 중복 투자의 회피 그리고 효과적인 정책을 시행하기 위하여 수평적인 연락망과 협의체를 구성하고 있다. 다섯째, TAMA협회는 전통적인 동종 산업중심의 협회 기능과는 달리 제품개발형 중소$\cdot$중견기업을 대상으로 신기술개발과 신사업 전개를 위한 전략적 지원을 하고 있다. 비교적 개별적인 기술개발 능력은 물론 독자적인 마케팅 능력을 갖고 있어 일반적인 보호 대상자로서의 중소기업과는 차원이 다르며 기존의 하청관계라는 수직적 의존적인 존재가 아니라 세계적으로 니치 시장에서 경쟁력을 가지고 있는 대기업과 대등한 입장의 우량기업이라는 것이 특징이다. 여섯째, 지금까지는 기업을 지원하는 각 기관들이 각각 독자적으로 운영하여 경영자원의 분산과 이용으로 수혜자인 중견$\cdot$중소기업의 입장은 물론 지방자치단체 및 중앙정부의 차원에서 분석하여 볼 경우 경영자원의 Critical Mass를 확보하기 어려웠다. TAMA협회는 네트워크 조직으로서 주로 소프트적인 지원을 통하여 원활하게 수행하고 있음. 정보와 네트워크만을 가지고 조직간 관계를 중개하는 가벼운 네트워크 조직으로서 운영하는 방법은 한국의 경우에도 적용이 가능하며 매우 유용하다고 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.313-315
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• 2000

클러스터링에 있어서 K-means와 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최소 해에 수렴될 문제와 사전에 클러스터 개수를 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적 해를 찾는 진화 알고리즘을 사용하여 지역적 최소 해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 클러스터의 특성을 표준편차 벡터를 계산하여 중심으로부터 포함된 데이터가 얼마나 분포되어 있는지 알 수 있는 분산도와 임의의 데이터와 모든 중심들간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터간의 간격을 알 수 있는 분리도를 정의함으로써 자동으로 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 실험데이터와 가우시안 분포에 의해 생성된 다차원 실험데이터를 사용하여 제안한 알고리즘이 이러한 문제점들을 해결하고 있음을 보인다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2003.12a
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• pp.489-505
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• 2003

본 연구는 정보통신 산업 클러스터의 사례분석을 통해 제조업과 비교.분석하여 정책적 방향을 제안하고자 한다. 국내외 정보통신 산업 클러스터의 사례로 미국의 실리콘밸리, 일본의 테크노폴리스, 중국의 중관촌, 스웨덴의 시스 타와 국내의 대덕 밸리를 중심으로 특성을 도출하고자 한다. 산업 클러스터는 마이클 포터의 연구를 시작으로 하여 OECD 에서 국가혁신체제의 주요 주제로 제안하면서 국가 경쟁력의 핵심으로 등장하게 된다. 정보통신의 발달은 지역에 기반한 글로벌 경쟁력을 가진 산업 클러스터에 대한 체계적인 연구와 이에 대한 정책개발의 필요성이 증대되고 있다. 정보통신 산업 제품의 특성상 기술혁신 속도가 빠르고 제품의 라이플 사이클이 제조업 제품에 비해 짧은 특징을 지니고 있어, 투자에 대한 위험 (risk)이 발생한다. 또한 지식창조산업으로서 생산위주의 제조업과는 다른 지리적, 공간적 특성에 차이가 있으며, 고급 인력기술자의 활용도가 높아 안정적인 환경이 요구된다. 따라서 통신, 교통 등의 물리적인 기반시설뿐만 아니라 정보통신 관련 업체간 연계와 독특한 사회.문화적인 분위기 등이 어울려져 있음을 살펴볼 수 있다. 이러한 정보통신 산업 클러스터의 특성을 통해 본 연구는 경제의 신 성장동력 중에 하나인 정보 통신산업의 경쟁력을 높이고 세계적 수출산업으로 육성, 정보통신 중심지로서의 역할 수행 및 동북아 경제 중심 실현을 위해 정책적인 제안을 한다.