• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.203-210
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• 2017

Data clustering is one of the most difficult and challenging problems and can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problems. The K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, it has high possibility to trap in local optimum and high variation of solutions with different initials for the large data set. Therefore, we need study efficient computational intelligence method to find the global optimal solution in data clustering problem within limited computational time. The objective of this paper is to propose a combined artificial bee colony (CABC) with K-means for initialization and finalization to find optimal solution that is effective on data clustering optimization problem. The artificial bee colony (ABC) is an algorithm motivated by the intelligent behavior exhibited by honeybees when searching for food. The performance of ABC is better than or similar to other population-based algorithms with the added advantage of employing fewer control parameters. Our proposed CABC method is able to provide near optimal solution within reasonable time to balance the converged and diversified searches. In this paper, the experiment and analysis of clustering problems demonstrate that CABC is a competitive approach comparing to previous partitioning approaches in satisfactory results with respect to solution quality. We validate the performance of CABC using Iris, Wine, Glass, Vowel, and Cloud UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KABCK (K-means+ABC+K-means) is better than ABCK (ABC+K-means), KABC (K-means+ABC), ABC, and K-means in our simulations.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권5호
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• pp.79-85
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 고정된 싱크 노드가 데이터를 수집하므로 싱크 노드와 주변 노드의 에너지는 다른 노드에 비해 상당히 많이 소모된다. 보다 큰 센서 네트워크에서 에너지 불균형은 급격하게 전체 센서 네트워크의 동작을 멈추게 한다. 이 논문은 대규모 무선 센서 네트워크의 수명을 늘이기 위해 모바일 싱크를 이용한 효율적인 데이터 수집 방법을 제안한다. 클러스터링을 통해 네트워크를 나누고 모바일 싱크가 각 클러스터를 방문하여 데이터를 수집한다. 모바일 싱크와 클러스터 헤드 사이의 메시지 전달을 통해 에너지 소비 효율은 높이며 모바일 싱크의 단점인 데이터 수집 시간을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 에너지 소비 및 데이터 수집 시간 측면에서 알고리즘을 분석하고 시뮬레이션을 통해 분석의 타당성을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.128-137
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• 2002

이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.849-856
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• 2008

XML이 다양한 분야에서 정보의 표현 및 교환을 위한 표준 포맷으로 사용되면서 SVG가 무선 인터넷 기반의 모바일 폰과 같은 임베디드 시스템의 사용자 인터페이스나 표현 도구로 사용되고 있다. SVG 파일은 실제 사용되는 데이터에 비하여 문서의 구조를 위한 부가적인 정보를 유지하여야 하기 때문에 전송시간이 많이 소요되는 문제점을 가지고 있다. SMETA(Svg transmission MEthod using Semantic meTAdata) 시스템[9]은 SVG 파일을 의미부여가 가능한 최소단위로 분할한 후, 각각의 분할된 부분에 의미가 부여된 메타데이 터를 할당하여 실제 전송되는 SVG 파일의 사이즈를 줄이기 위한 연구이다. 본 논문에서는 기존의 SMETA 시스템에서 교환되는 파일의 크기를 줄이기 위하여 사용한 메타데이터 교환 기법 대신에 서버시스템에 사용자 별로 전송되어 저장소에 보관된 메타데이터를 분석한 후, 사용자에게 필요한 데이터를 전송하는 개선된 SMETA 시스템에 대하여 연구하였다. 또한 암호화를 적용하더라도 기존 시스템에 비하여 더 나은 성능을 제공함을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권1호
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• pp.23-33
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• 2000

본 논문은 데이타 병렬 프로그램에서 효율적 통신을 위한 하나의 방법으로 통신과 계산 작업을 중첩하여 실행하는 모델을 제안한다. 이 중첩 모델에서는 통신 지연 시간 동안 중첩하여 수행할 계산 작업을 얻기 위해 주어진 루프 분할을 다시 세부 분할한다. 주어진 루프 분할은 다른 외부 데이타 분할을 참조하기도 하지만, 루프 분할의 모든 반복들이 항상 외부 데이타 참조를 필요로 하는 것은 아니다. 따라서 주어진 루프 분할을 외부 데이타를 요구하는 루프 반복들의 집합과 그렇지 않은 루프 반복들의 집합으로 나눌 수 있다. 이렇게 나누어진 루프 세부 분할은 효율적인 수행을 위해 메시지 도착 순서에 따라 동적으로 스케쥴링된다. 제안된 방법에 따라 IBM SP2에서 몇가지 프로그램으로 실험을 한 결과, 중첩 모델이 성능 향상을 보임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.85-91
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• 2013

본 논문은 저전력 움직임 추정장치를 구현하기 위한 전역 탐색 및 고속 탐색용 데이터 재사용 스캔 방법을 제안한다. 제안하는 최적화된 소 구역 분할방법은 탐색 영역을 여러 개의 소 구역으로 나누어 기존의 smart snake scan 방법과 비교 하였을때 같은 양의 데이터 재사용에 필요한 재구성 가능한 레지스터 어레이를 반으로 줄일 수 있다. 또한 제안하는 중심 편향 탐색 스캔방법은 다양한 고속탐색 알고리즘의 데이터 재사용 가능성을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 탐색 순서는 기존의 래스터 스캔과 snake scan 방법에 비해 평균적으로 각각 26%와 16.1%의 반복된 데이터 로딩을 줄일 수 있다. 따라서 제안하는 스캔 방법은 메모리의 접근 횟수를 줄일 수 있기 때문에 저전력과 고성능의 움직임 추정 구현에 적합하다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권3호
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• pp.191-198
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• 2006

최근 디지털 멀티미디어 응용기기는 휴대 편의성은 물론 하나의 기기에서 다양한 멀티미디어 데이터 처리를 가능하게 하는 기능적 집적이 이루어지고 있다. 이와 같은 추세는 기기가 처리해야 하는 데이터 양의 증가와 이를 수행하기 위하여 요구되는 온칩 메모리의 크기 및 연산 유닛의 고성능화를 요구하여 전력 소비량의 증가를 유발시킨다. 연산 엔진에서 사용되는 대표적인 온칩 메모리인 캐쉬는 전력 사용에 있어서 중요한 비율을 차지하는 구조로 저전력 설계를 위한 구조적 개선의 주요 대상이다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 수행하는 연산 엔진의 데이터 캐쉬에서 소비되는 전력을 감소시키기 위하여 멀티미디어 응용의 데이터 사용 특성을 파악하여 이 특성을 전력소비를 감소시키는 목적으로 활용 가능한 분할된 캐쉬구조를 제안한다. 그리고 각각의 분할된 캐쉬에 대하여 특정 주소 영역의 데이터 참조를 고정시킴으로써 얻을 수 있는 전력 소비면의 성능 향상을 평가한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 캐쉬 구조는 같은 크기의 직접사상 캐쉬, 2중연관 캐쉬, 4중연관 캐쉬에 대해 유사한 성능을 나타내면서, 각각의 기존 캐쉬 구조와 비교하였을 경우 33.2%, 53.3% 및 70.4%만큼 감소된 전력으로 동작 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.81-88
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• 1996

클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.51-60
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• 2004

개방형 GIS에서 GIS 클라이언트는 동일한 인터페이스를 통해 서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터에 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 따라서, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어는 서로 다른 GIS 서버간의 상호 운용성(interoperability)을 보장한다. 그러나, GIS 클라이언트가 공간 데이터에 접근하기 위해서 표준 인터페이스론 사용한다면, 사용자의 응답시간이 느려지는 단점을 갖는다. 왜냐하면, 상호 운용성을 위해서는 각 GIS 서버로부터 접근된 공간 데이터를 표준 인터페이스를 통해 접근할 수 있도록 OLE/DB의 로셋과 같은 공통된 데이터 모델로 변환해야 하기 때문이다. 이 논문에서는 GIS 클라이언트에서 데이터 버퍼를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서는 공간 분할에 의한 버퍼관리 방법을 설계하고, 개방형 GIS 컴포넌트 소프트웨어인 MapBase 컴포넌트를 통해 구현하였다. 또한 성능 평가 실험을 통해 이 논문에서 제안한 버퍼 관리 방법이 GIS 클라이언트에서 데이터 접근 성능을 개선함을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.288-293
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• 2018

최근 공개되는 데이터에 적용하는 다양한 프라이버시 보호 기법들이 연구가 되어왔다. 그 중 차분 프라이버시는 본래의 데이터에 확률적인 노이즈를 더하여 공격자의 사전 지식에 상관없이 개인 정보를 보호한다. 기존 차분 프라이버시를 만족하는 k-평균 클러스터링은 데이터로부터 차분 프라이버시를 만족하는 히스토그램 형태로 바꾼 뒤. k-평균 클러스터링 알고리즘을 수행한다. 하지만 이는 데이터의 분포와 상관없이 등간격으로 히스토그램을 만들기 때문에 노이즈가 삽입되는 버킷이 많아지는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터의 분포를 더 적은 버킷으로 나타낼 수 있는 쿼드 트리를 이용하여 히스토그램을 만든 뒤 k-평균을 찾는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해 기존의 알고리즘보다 더 좋은 성능을 가지는 것을 보인다.