• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-12
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• 2007

모바일 환경의 제한된 자원 하에서 멀티미디어 데이터를 이용하기 위해서는 XML로 표현되는 MPEG-7 문서의 효율적인 관리 방법이 필요하다. 이 때 XML 문서 클러스터링 방법들을 이용할 수 있겠으나 보다 효율성을 높이기 위해 MPEG-7 문서의 특성을 반영한 새로운 클러스터링 방법이 요구된다. 새로운 클러스터링은 모바일 환경에서 멀티미디어 검색시 질의 처리 속도가 향상되며 다양한 응용에 적합한 문서 저장이 가능하다. 본 논문에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 MPEG-7 문서로 효율적으로 관리하기 위해 MPEG-7 문서의 엘리먼트들 사이에 나타나는 의미 관련성을 이용해 저장할 수 있는 새로운 클러스터링 방법을 제안하고, 이를 기존 방법들과 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1160-1170
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• 2014

Clustering methods are very useful in many fields such as data mining, classification, and object recognition. Both the supervised and unsupervised grouping approaches can classify a series of sample data with a predefined or automatically assigned cluster number. However, there is no constraint on the number of elements for each cluster. Numbers of cluster members for each cluster obtained from clustering schemes are usually random. Thus, some clusters possess a large number of elements whereas others only have a few members. In some areas such as logistics management, a fixed number of members are preferred for each cluster or logistic center. Consequently, it is necessary to design a clustering method that can automatically adjust the number of group elements. In this paper, a k-means based clustering method with a fixed number of cluster members is proposed. In the proposed method, first, the data samples are clustered using the k-means algorithm. Then, the number of group elements is adjusted by employing a greedy strategy. Experimental results demonstrate that the proposed clustering scheme can classify data samples efficiently for a fixed number of cluster members.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2020

In order to establish the risk criteria of inundation due to typhoons or heavy rainfall, research is underway to predict the limit rainfall using basin characteristics, limit rainfall and artificial intelligence algorithms. In order to improve the model performance in estimating the limit rainfall, the learning data are used after the pre-processing. When 50.0% of the entire data was removed as an outlier in the pre-processing process, it was confirmed that the accuracy is over 90%. However, the use rate of learning data is very low, so there is a limitation that various characteristics cannot be considered. Accordingly, in order to predict the limit rainfall reflecting various watershed characteristics by increasing the use rate of learning data, the watersheds with similar characteristics were clustered. The algorithms used for clustering are K-Means, Agglomerative, DBSCAN and Spectral Clustering. The k-Means, DBSCAN and Agglomerative clustering algorithms are clustered at the impervious area ratio, and the Spectral clustering algorithm is clustered in various forms depending on the parameters. If the results of the clustering algorithm are applied to the limit rainfall prediction algorithm, various watershed characteristics will be considered, and at the same time, the performance of predicting the limit rainfall will be improved.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.686-691
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• 2016

본 논문에서는 다수의 특징, 특히 셋 이상의 특징을 가지는 데이터에 대한 분광 군집 방법인 적응형 분광 군집 방법을 소개하고, 적응형 분광 군집 방법의 성능을 시뮬레이션 데이터와 다중 언어 데이터를 이용하여 분석한다. 적응형 분광 군집 방법에서는 특징 간 서로 다른 정보들을 공유하여 데이터를 군집화함으로써 군집 성능을 높인다. 이때, 서로 다른 특징 간의 정보 공유를 효율적으로 하기 위해, 협업학습을 도입했다. 협업 학습에서는 각 특징이 서로 독립이 되도록 가중치를 학습하고, 학습된 가중치에 따라 정보를 전달한다. 이러한 과정을 통해 일반적인 특징 결합이나, 모든 특징 간 독립을 가정한 기존 협업학습 기반의 분광 군집에 비해 정보 공유의 효율성을 높인다. 실험에서는 시뮬레이션 데이터와 다중 언어문서 데이터를 이용하여 성능을 검증하였으며, 반복과정에서의 성능 변화와 정보 전달 결과 변화하는 모습을 제시함으로써 적응형 분광 군집 방법의 유의미한 성능 향상에 대해 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.205-211
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• 2012

통계학과 기계학습의 다양한 기법을 이용하여 문서집합을 군집화하기 위해서는 우선 군집화분석에 적합한 데이터구조로 대상 문서집합을 변환해야 한다. 문서군집화를 위한 대표적인 구조가 문서-단어행렬이다. 각 문서에서 발생한 특정단어의 빈도값을 갖는 문서-단어행렬은 상당부분의 빈도값이 0인 희소성문제를 갖는다. 이 문제는 문서군집화의 성능에 직접적인 영향을 주어 군집화결과의 성능감소를 초래한다. 본 논문에서는 문서-단어행렬의 희소성문제를 해결하기 위하여 인자분석을 통한 인자점수를 이용하였다. 즉, 문서-단어행렬을 문서-인자점수행렬로 바꾸어 문서군집화의 입력데이터로 사용하였다. 대표적인 문서군집화 알고리즘인 자기조직화지도에 적용하여 문서-단어행렬과 문서-인자점수행렬에 대한 문서군집화의 결과들을 비교하였다.

• 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.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.249-258
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• 2003

K-means clustering has been widely used in many applications, such that pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research and so on. It can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But k-means algorithm requires many hours to get k clusters that we want, because it is more primitive, explorative. In this paper we propose a new method of k-means clustering using the grid-based sample. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.229-238
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• 2003

K-means clustering has been widely used in many applications, such that pattern analysis, data analysis, market research and so on. It can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But k-means algorithm requires many hours to get k clusters, because it is more primitive and explorative. In this paper we propose a new method of k-means clustering using the grid-based representative value(arithmetic and trimmed mean) for sample. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.346-353
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• 2011

With the advent of ubiquitous computing, a massive amount of trajectory data has been published and shared in many websites. This type of computing also provides motivation for online mining of trajectory data, to fit user-specific preferences or context (e.g., time of the day). While many trajectory clustering algorithms have been proposed, they have typically focused on offline mining and do not consider the restrictions of the underlying road network and selection conditions representing user contexts. In clear contrast, we study an efficient clustering algorithm for Boolean + Clustering queries using a pre-materialized and summarized data structure. Our experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed method using real-life trajectory data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.90-92
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• 2006

기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.