• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.77-88
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• 2003

Cluster analysis has been widely used in many applications, such that data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new clustering method, 'Clustering algorithm using a center of gravity for grid-based sample'. It is more fast than any traditional clustering method and maintains accuracy. It reduces running time by using grid-based sample and keeps accuracy by using representative point, a center of gravity.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.675-676
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• 2008

This paper presents adjustment of input order to improve clustering performance of ART1. We propose new method for On-line clustering which adjusts initial input data using buffer. We demonstrate the clustering performance of the proposed algorithm by testing it on Zoo data set from UCI and created artificial data set for simulation. Experimental results show that preposed method increases 7.8% of clustering performance than ART1 model on the average.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.111-114
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• 2008

The existence of noise bands may deform the typical shape of the spectrum, making the accuracy of clustering degraded. This paper proposes a statistical approach to remove noise bands in hyperspectral data using the correlation coefficient of bands as an indicator. Considering each band as a random variable, two adjacent signal bands in hyperspectral data are highly correlative. On the contrary, existence of a noise band will produce a low correlation. For clustering, the unsupervised ${\kappa}$-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID. Furthermore, this paper proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권6호
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• pp.36-41
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• 2002

We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. we show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.590-600
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• 2014

In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권1호
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• pp.37-42
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• 2019

Skyline queries are used in a variety of fields to make optimal decisions. However, as the volume of data and the dimension of the data increase, the number of skyline points increases with the amount of time it takes to discover them. Mainly, because the number of skylines is essential in many real-life applications, various studies have been proposed. However, previous researches have used the k-parameter methods such as top-k and k-means to discover representative skyline points (RSPs) from entire skyline point set, resulting in high query response time and reduced representativeness due to k dependency. To solve this problem, we propose a new Connected Component Clustering based Representative Skyline Query (3CRS) that can discover RSP quickly even in high-dimensional data through connected component clustering. 3CRS performs fast discovery and clustering of skylines through hash indexes and connected components and selects RSPs from each cluster. This paper proves the superiority of the proposed method by comparing it with representative skyline queries using k-means and DBSCAN with the real-world dataset.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.783-790
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• 2009

무선 센서 네트워크의 필요성이 증가함에 따라 관련된 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 특히, 에너지 제약적인 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 증가시키고자 하는 클러스터링 기법들이 많이 연구되고 있다. 대표적인 LEACH와는 달리, 최근의 클러스터링 기법들은 다중 홉으로 데이터를 전송하기 때문에 데이터 병목 현상 문제가 발생한다. 불균형 클러스터링(unequal clustering) 기법들은 라우팅 경로를 증가시켜 데이터 병목 현상 문제를 해결하였다. 불균형 클러스터링 기법들의 대부분은 BS(Base Station)와의 거리만을 고려하여 클러스터의 크기를 결정하였기 때문에, 클러스터 헤드의 에너지 소모가 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화하고, 데이터 병목 현상 문제도 해결할 수 있는 불균형 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 기본 아이디어는 적절한 클러스터 헤드를 선출한 이후, BS와의 거리와 노드의 에너지 상태, 이웃 노드의 수를 고려하여 클러스터의 크기를 결정하고, 동시에 클러스터 헤드의 전송기능을 분담하는 노드를 선정하는 것이다. 이처럼 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화함으로써 클러스터링의 반복횟수를 감소시킬 수 있었으며, 더불어 전체 네트워크의 에너지 소모도 감소시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.342-352
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• 2006

최근의 XML 저장소에 관한 연구들은 기존의 데이타 저장을 위해 주로 사용해 왔던 관계형 데이타베이스에 효율적으로 XML 데이타를 매핑하는 기법이나 XML 데이타를 위한 새로운 전용 저장소에 대한 연구들이 주를 이룬다. XML 전용 저장소에서 많이 사용되는 방식으로 XML 문서를 파싱하여 각 노드들을 개별적인 객체로 생성한 후 이를 저장하는 방식이 있다. 이러한 저장 방식에서는 개별적인 객체들의 물리적 배치, 즉 클러스터링이 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 XML 문서를 보다 효율적으로 저장하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 노드들의 경로 유사도를 기반으로 클러스터링을 수행하여 질의 요청에 대한 결과를 반환할 때 발생하는 페이지 I/O를 줄인다. 또한 경로 질의 처리시 필요한 클러스터만을 이용하여 질의 처리를 수행하는 방법을 제안한다. 이는 질의 처리과정에서 불필요한 데이타를 제외함으로써 결과적으로 탐색 공간의 크기를 줄일 수 있어 보다 효율적인 경로 질의 처리를 가능하게 한다. 이밖에 본 논문에서는 기존의 다른 클러스터링 기법들과 제안한 기법들과의 성능 비교를 수행하고, 이를 통해 적절한 클러스터링 기법을 이용하면 XML 저장소의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.1-7
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• 2005

마이크로어레이 데이터의 클러스터 분석은 생물학적으로 연관성 있는 유전자 그룹을 찾기 위해 종종 사용되는 방법이다. 기능적으로 연관된 유전자들이 대개 유사한 발현 패턴을 나타내는 특징을 이용하여 유사한 발현 프로파일을 가진 유전자 그룹을 찾아냄으로써 알려지지 않은 유전자들의 기능을 같은 그룹에 속한 다른 유전자로부터 유추할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 클러스터 분석을 위해 시드 클러스터링 알고리즘을 새로이 제안하고, 이 방법을 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본다. 시드 클러스터링 방법은 주어진 데이터를 계산적으로 분석하여 시드 패턴을 자동 추출하고, 이러한 시드 패턴을 목적 클러스터의 프로토타입 벡터로서 간주하여 클러스터를 생성하는 방법이다. 이러한 시드 클러스터링 방법은 수학적 원리에 기초하고 있기 때문에, 매우 체계적인 방법으로 안정적이며 일관성 있는 클러스터링 결과를 생성할 수 있다. 또한, 실제 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본 결과 데이터에 내재된 각 클러스터를 대표하는 시드 패턴을 매우 효과적으로 자동 추출할 수 있었으며, 클러스터링 결과 또한 타 방법에 비해 다소 우월한 경향을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.22-30
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• 2007

대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.