• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.969-977
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• 2021

본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.447-449
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• 2021

에너지 소비를 최소화하여 네트워크를 오랫동안 유지하기 위해 다양한 무선 센서 네트워크 프로토콜이 제안되었다. K-평균 군집화 알고리즘을 사용하면 최종 군집이 설정될 때까지 중심점을 반복적으로 이동해야 하기 때문에 기존 계층형 알고리즘보다 군집화에 시간이 더 오래 걸린다. K-평균 클러스터링 기반 프로토콜의 경우 클러스터 헤드가 선택되었을 때 클러스터 중심점 근처의 노드 또는 노드의 잔류 에너지만 고려된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 개선하면서 에너지 효율을 개선하기 위해 K-평균 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 무선 센서 네트워크 프로토콜을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-111
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• 2011

대규모 데이터에 대한 특성에 따라 몇 개의 클러스터로 군집화하는 클러스터링 기법은 계층적 클러스터링이나 분할 클러스터링 등 다양한 기법이 있는데 그 중에서 K-Means 알고리즘은 구현이 쉬우나 할당-재계산에 소요되는 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 초기 클러스터 중심들 간의 거리가 최대가 되도록 하여 초기 클러스터 중심들이 고르게 분포되도록 함으로써 할당-재계산 횟수를 줄이고 전체 클러스터링 시간을 감소시키고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.159-164
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• 2019

ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.77-85
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• 2006

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 계층적 분류 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징으로는 웨이블릿 변환 후 추출된 형태 특징과 질감 특징을 이용한다. 추출된 특징 값들을 Principal Component Analysis(PCA)와 K-means를 이용해서 군집화 시키고 유사한 군집들을 묶으면서, 5단계의 계층적 분류기를 구성한다. 계층적 분류기는 BP를 학습 알고리즘으로 사용하는 59개의 신경망분류기로 구성된다. 배경을 제거하고 질감특징 중 가장 높은 분류율을 보이는 대각 모멘트를 사용하여 실험하였을 때, 100종류에서 각 10개씩, 총 1000개의 학습 데이터와 1000개의 테스트 데이터에 대하여 각각 81.5%와 75.1%의 정분류율을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-8
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• 2012

클러스터링 기법은 데이터에 대한 특성에 따라 몇 개의 클러스터로 군집화 하는 계층적 클러스터링이나 분할 클러스터링 등 다양한 기법이 있는데 그 중에서 K-Means 알고리즘은 구현이 쉬우나 할당-재계산에 소요되는 시간이 증가하게 된다. 또한 초기 클러스터 중심이 임의로 설정되기 때문에 클러스터링 결과가 편차가 심하다. 본 논문에서는 클러스터링에 소요되는 시간을 줄이고 안정적인 클러스터링을 하기 위해 초기 클러스터 중심 선정 방법을 삼각형 높이를 이용하는 방법을 제안하고 비교 실험해 봄으로서 할당-재계산 횟수를 줄이고 전체 클러스터링 시간을 감소시키고자 한다. 실험결과로 평균 총소요시간을 보면 최대평균거리를 이용하는 방법은 기존 방법에 비해서 17.9% 감소하였고, 제안한 방법은 38.4% 감소하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.189-198
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• 2009

비구조화 P2P 시스템은 오늘날 인터넷에서 가장 널리 사용되지만, 파일의 배치는 임의로 이루어지며, Peer와 컨텐츠간에는 어떤 상관관계도 존재하지 않는다. 또한 보낸 모든 질의가 원하는 데이터를 찾았는지에 대한 보장도 없다. 본 논문에서는 비구조화된 P2P시스템에서 군집형 계층 클러스터링을 사용하여 노드들을 클러스터화함으로써 검색을 향상시키는 방법을 제시한다. 제안한 기법과 k-means를 사용한 기법간에 노드 클러스터링을 위한 지연시간을 비교하였다. 또한 제안한 알고리즘, k-means 클러스터링, 클러스터링을 사용하지 않은 방법간에 한 네트워크 토폴로지에서 데이터를 찾기 위한 지연시간에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법의 지연시간이 다른 방법들보다 짧았음을 알 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.