Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.1
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pp.164-172
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1996
The partitioning of related objects should be performed before clustering for an efficient access in object-oriented databases. In this paper, a horizontal partition of related objects in object-oriented databases is presented. All subclass nodes in a class inheritance hierarchy of a schema graph are shrunk to a class node in the graph that is called condensed schema graph because the aggregation hierarchy has more influence on the partition than the class inheritance hierarchy. A set function and an accessibility function are defined to find a maximal subset of related objects among the set of objects in a class. A set function maps a subset of the domain class objects to a subset of the range class objects. An accessibility function maps a subset of the objects of a class into a subset of the objects of the same class through a composition of set functions. The algorithm derived in this paper is to find the related objects of a condensed schema graph using accessibility functions and set functions. The existence of a maximal subset of the related objects in a class is proved to show the validity of the partition algorithm using the accessibility function.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.80-91
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2010
As the volume of image data increases dramatically, its good organization of image data is crucial for efficient image retrieval. Clustering is a typical way of organizing image data. However, traditional clustering methods have a difficulty of requiring a user to provide the number of clusters as a parameter before clustering. In this paper, we discuss an approach for clustering image data that does not require the parameter. Basically, the proposed approach is based on Cross-Association that finds a structure or patterns hidden in data using the relationship between individual objects. In order to apply Cross-Association to clustering of image data, we convert the image data into a graph first. Then, we perform Cross-Association on the graph thus obtained and interpret the results in the clustering perspective. We also propose the method of hierarchical clustering and the method of outlier detection based on Cross-Association. By performing a series of experiments, we verify the effectiveness of the proposed approach. Finally, we discuss the finding of a good value of k used in k-nearest neighbor search and also compare the clustering results with symmetric and asymmetric ways used in building a graph.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
In order to control interference and improve spectrum efficiency in the femtocell and macrocell overlaid system (FMOS), we propose a joint frequency bandwidth dynamic division, clustering and power control algorithm (JFCPA) for orthogonal-frequency-division-multiple access-based downlink FMOS. The overall system bandwidth is divided into three bands, and the macro-cellular coverage is divided into two areas according to the intensity of the interference from the macro base station to the femtocells, which are dynamically determined by using the JFCPA. A cluster is taken as the unit for frequency reuse among femtocells. We map the problem of clustering to the MAX k-CUT problem with the aim of eliminating the inter-femtocell collision interference, which is solved by a graph-based heuristic algorithm. Frequency bandwidth sharing or splitting between the femtocell tier and the macrocell tier is determined by a step-migration-algorithm-based power control. Simulations conducted to demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm showed the frequency-reuse probability of the FMOS reuse band above 97.6% and at least 70% of the frequency bandwidth available for the macrocell tier, which means that the co-tier and the cross-tier interference were effectively controlled. Thus, high spectrum efficiency was achieved. The simulation results also clarified that the planning of frequency resource allocation in FMOS should take into account both the spatial density of femtocells and the interference suffered by them. Statistical results from our simulations also provide guidelines for actual FMOS planning.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.2957-2980
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2020
Ensemble clustering commonly integrates multiple basic partitions to obtain a more accurate clustering result than a single partition. Specifically, it exists an inevitable problem that the incomplete transformation from the original space to the integrated space. In this paper, a novel ensemble clustering algorithm using a newly reconstructed mapping coefficient (ECRMC) is proposed. In the algorithm, a newly reconstructed mapping coefficient between objects and micro-clusters is designed based on the principle of increasing information entropy to enhance effective information. This can reduce the information loss in the transformation from micro-clusters to the original space. Then the correlation of the micro-clusters is creatively calculated by the Spearman coefficient. Therefore, the revised co-association graph between objects can be built more accurately because the supplementary information can well ensure the completeness of the whole conversion process. Experiment results demonstrate that the ECRMC clustering algorithm has high performance, effectiveness, and feasibility.
This paper proposes a graph matching algorithm based on simulated annealing, which assures the globally optimal solution for circuit partitioning for the placement in the rectilinear region occurring as a result of the pre-placement of some macro cells, or onto the nonplanar surface in some military or space applications. The circuit graph ($G_{C}$) denoting the circuit topology is formed by a hierarchical bottom-up clustering of cells, while another graph called region graph ($G_{R}$) represents the geometry of a planar rectilinear region or a nonplanar surface for circuit placement. Finding the optimal many-to-one vertex mapping function from $G_{C}$ to $G_{R}$, such that the total mismatch cost between two graphs is minimal, is a combinatorial optimization problem which was solved in this work for various examples using simulated annealing.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.20
no.11
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pp.959-964
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2007
To investigate the influence of partial discharge(PD) distribution characteristics due to various defects on the power cable joints interface, we used the K-means clustering method. As the result of PD number(n) distribution analyzing on $\Phi-n$ graph, the phase angle($\Phi$) of cluster centroid shifted to $0^{\circ}\;and\;180^{\circ}$ increasing with applying voltage. It was confirmed that the PD quantify(q) and euclidean distance of centroid were increased with applying voltage from the centroid distribution analyzing of $\Phi-q$ plane. The dispersion degree was increased with calculated standard deviation of the $\Phi-q$ cluster centroid. The PD number and mean value on $\Phi-q$ graph were some different by electric field concentration with defect types.
A shape data is used one oi most important feature for image retrieval as data to reflect meaning of image. Especially, structural feature of shape is widely studied because it represents primitive properties of shape and relation information between basic units well. However, most structural features of shape have the problem that it is not able to guarantee an efficient search time because the features are expressed as graph or tree. In order to solve this problem, we generate curvature-based morphological graph, End design key to cluster shapes from this graph. Proposed this graph have contour features and morphological features of a shape. Shape retrieval is accomplished by stages. We reduce a search space through clustering, and determine total similarity value through pattern matching of external curvature. Various experiments show that our approach reduces computational complexity and retrieval cost.
In this paper, we present a novel ant-based hierarchical clustering algorithm, where ants repeatedly hop from one node to another over a weighted directed graph of k-nearest neighborhood obtained from a given dataset. We introduce a notion of node pheromone, which is the summation of amount of pheromone on incoming arcs to a node. The node pheromone can be regarded as a relative density measure in a local region. After a finite number of ants' hopping, we remove nodes with a small amount of node pheromone from the directed graph, and obtain a group of strongly connected components as clusters. We iteratively do this removing process from a low value of threshold to a high value, yielding a hierarchy of clusters. We demonstrate the performance of the proposed algorithm with synthetic and real data sets, comparing with traditional clustering methods. Experimental results show the superiority of the proposed method to the traditional methods.
Due to the distribution of digital camera, many work for photo management has been studied. However, most work use a sequential grid layout which arranges photos considering one criterion of digital photo. This interface makes users have lots of scrolling and concentrate ability when they manage their photos. In this paper, we propose a clustering method based on a temporal sequence considering their color similarity in detail. First we cluster photos using Cooper's event clustering method. Second, we makes more detailed clusters from each clustered photo set, which are clustered temporal clustering before, using maximal clique finding algorithm of interval graph. Finally, we arrange each detailed dusters on a user screen with their overlap keeping their temporal sequence. In order to evaluate our proposed system, we conducted on user studies based on a simple questionnaire.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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