• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권6호
• /
• pp.599-603
• /
• 2008

플래시 메모리는 기존 저장 매체와는 달리 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 수행비용이 매우 크고, 저장된 데이타에 대한 직접 갱신이 불가능한 고유의 특성이 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 환경이 클러스터링 방법과 비클러스터링 방법에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 디스크 환경과는 달리 플래시 메모리 환경에서는 비 클러스터링 방법이 더 적합하다는 것을 보인다. 또한, 플래시 메모리 환경에서 비 클러스터링 방법이 가진 문제점을 지적하고, 이를 기반으로 플래시 메모리 환경에서 레코드 관리방법의 설계 시 고려해야 할 사항들을 제안한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
• /
• pp.59-69
• /
• 2005

Data mining technique is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. It has been widely used in many applications, such that pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on off-line or on-line and so on. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2001 using twostep clustering technique for environment information. The twostep clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply these twostep clustering outputs to environmental preservation and improvement.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제17권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2006

Data mining technique is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. It has been widely used in many applications, such that pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on off-line or on-line and so on. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2001 using twostep clustering technique for environment information. The twostep clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply these twostep clustering outputs to environmental preservation and improvement.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.566-571
• /
• 2009

본 논문에서는 eigenvoice 방식에 기반하여 다양한 잡음 환경에 강인한 고속 화자 적응 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잡음 제거 기술과 환경 군집화 방법을 기반으로 한다. 그러나, 잡음 제거 기술을 통해 잡음을 제거한 후에도 여전히 잔여 잡음이 존재하므로 비음성 구간의 켑스트럼 평균을 사용하여 잡음 환경별로 화자 적응 데이터를 분류한 후 각각의 환경별로 환경 모델을 구성한다. 이러한 환경 군집화를 적응데이터에 대해 구성한 후 테스트 음성이 입력되면 군집화된 모델 중에서 인식 데이터와 가장 유사한 복수의 환경별 군집화된 화자 적응 모델을 구한 후 이들의 가중함을 통해 화자 적응을 수행하는 방법이다. 제안된 방법은 적응 및 평가를 통해 화자 독립 모델을 사용한 경우에 비해 $40{\sim}59%$ 인식 오류 감소율을 얻었다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.11-20
• /
• 2010

Ontology is important role in semantic web to construct and query semantic data. Because of dynamic characteristic of ontology, P2P environment is considered for ontology processing in web environment. For efficient processing of ontology in P2P environment, clustering of peers should be considered. When new peer is added to the network, cluster allocation problem of the new peer is important for system efficiency. For clustering of peers with similar chateristics, similarlity measure method of ontology in added peer with ontologies in other clusters is needed. In this paper, we propose similarity measure techniques of ontologies for clustering of peers. Similarity measure method in this paper considered ontology's strucural characteristics like schema, class, property. Results of experiments show that ontologies of similar topics, class, property can be allocated to the same cluster.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.349-354
• /
• 2020

본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.47-59
• /
• 2014

In this paper, I propose a new energy efficient clustering scheme to prolong the network lifetime by reducing energy consumption at the sensor node. It is possible that a node determines whether to participate in clustering with certain probability based on local density. This scheme is useful under the environment that sensor nodes are deployed unevenly within the sensing area. By adjusting the probability of participating in clustering dynamically with local density of nodes, the energy consumption of the network is reduced. So, the lifetime of the network is extended. In the region where nodes are densely deployed, it is possible to reduce the energy consumption of the network by limiting the number of node which is participated in clustering with probability which can be adjusted dynamically based on local density of the node. Through computer simulation, it is verified that the proposed scheme is more energy efficient than LEACH protocol under the environment where node are densely located in a specific area.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.860-862
• /
• 2015

본 논문에서는 Inter-Cloud 환경에서 효율적인 사용자 인증 및 권한 인가를 위한 새로운 형태의 IAM 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 아키텍처는 사전 Access Agreement를 통하여 사용자가 자신이 등록되지 않은 어떤 서비스도 간단하게 이용할 수 있도록 인증 및 접근 권한을 제공한다. 본 논문에서는 IAM 클러스터링 아키텍처의 구성요소 및 인증 프로토콜을 설명한다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
• /
• pp.33-36
• /
• 2007

In this paper, we investigate a fast speaker adaptation method based on eigenvoice in several noisy environments. In order to overcome its weakness against noise, we propose a noisy environment clustering method which divides the noisy adaptation utterances into utterance groups with similar environments by the vector quantization based clustering using a cepstral mean as a feature vector. Then each utterance group is used for adaptation to make an environment dependent model. According to our experiment, we obtained 19-37 % relative improvement in error rate compared with the simultaneous speaker adaptation and environmental compensation method

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.241-241
• /
• 2000

In this Paper, we present a new efficient algorithm that can segment an object in the image. There are many algorithms for segmentation and many studies for criteria or threshold value. But, if the environment or brightness is changed, their would not be suitable. Accordingly, we apply a clustering algorithm for adopting and compensating environmental factors. And applying labeling method, we try arranging segment by the similarity that calculated with the fuzzy algorithm. we also present simulations for searching an object and show that the algorithm is somewhat more efficient than the other algorithm.