• 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.

• 정보관리학회지
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• 제18권2호
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• pp.203-230
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• 2001

본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.57-64
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• 2012

본 논문에서는 텍스트 마이닝 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있는 문서 클러스터링을 위하여 다목적 유전자 알고리즘을 제안한다. 문서 클러스터링에 있어 중요한 요소 중 하나는 유사한 문서를 그룹화 하는 클러스터링 알고리즘이다. 지금까지 문서 클러스터링에는 k-means 클러스터링, 유전자 알고리즘 등을 사용한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 k-means 클러스터링은 초기 클러스터 중심에 따라 성능 차이가 크며 유전자 알고리즘은 목적함수에 따라 지역 최적해에 쉽게 빠지는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 다목적 유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용해 보고, 기존의 알고리즘과 정확성을 비교 및 분석한다. 성능 시험을 통해 k-means 클러스터링(약 20%)과 기존의 유전자 알고리즘(약 17%)을 비교할 때 본 논문에서 제안한 다목적 유전자 알고리즘의 성능이 월등하게 향상됨을 보인다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.11-18
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• 2010

Fuzzy c-means(FCM)는 퍼지 집합을 응용한 간단하지만 효율적인 클러스터링 방법 중 하나이다. FCM은 여러 응용 분야에서 성공적으로 활용되어 왔지만, 초기화와 잡음에 민감하고 볼록한 형태의 클러스터들만 다룰 수 있는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 문제점을 해결하기 위해 전역 클러스터링(global clustering) 기법과 커널 클러스터링(kernel clustering) 기법을 결합하여 새로운 비선형 클러스터링 기법인 커널 전역 FCM(kernel global fuzzy c-means, KG-FCM)을 제안한다. 전역 클러스터링은 클러스터링의 초기화를 위한 방법 중 하나로, 순차적으로 클러스터를 하나씩 추가함으로써 초기화에 민감한 FCM의 한계를 극복할 수 있도록 해준다. FCM의 잡음 민감성과 볼록한 클러스터들만 다룰 수 있는 한계를 극복하기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 커널 클러스터링이 그 중 하나이다. 커널 클러스터링은 사용하는 커널을 바꿈으로써 쉽게 확장이 가능하므로 이 논문에서는 커널 클러스터링을 사용하였다. 두 방법을 결합함으로써 제안한 방법은 위에서 언급한 문제점들을 해결할 수 있으며, 이는 가상 및 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.494-499
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• 2015

데이터 사이즈가 증가함에 따라서 대용량 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문에서는 분산 병렬 처리 프레임워크인 맵리듀스를 활용한 k-Means 클러스터링 기반의 효과적인 클러스터링 기법인 MCSK-Means (Multi centroid set k-Means)알고리즘을 제안한다. k-Means 알고리즘은 임의로 정해지는 k개의 초기 중심점들의 위치에 따라서 클러스터링 결과의 정확도가 많은 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 MCSK-Means 알고리즘은 k개의 중심점들로 이루어진 m개의 중심점 집합을 사용하여 임의로 생성되는 초기 중심점의 의존도를 줄였다. 또한, 클러스터링 단계를 거친 m개의 중심점 집합들에 속한 중심점들에 대하여 직접 계층 클러스터링 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터 중심점들을 생성하였다. 본 논문에서는 MCSK-Means 알고리즘을 맵리듀스 프레임워크 환경에서 개발하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.173-185
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• 2004

정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 $88\%$의 정확율을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.167-172
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• 2007

많은 유전자 정보와 그 부산물은 많은 방법을 통해 연구되어 왔다. DNA 마이크로어레이 기술의 사용은 많은 데이터를 가져왔으며, 이렇게 얻은 데이터는 기존의 연구 방법으로는 분석하기 힘들다. 본 논문에서는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있게 하기 위하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 분할 클러스터링을 제안하였다. 제안한 방법을 쌀 유전자로부터 나온 마이크로어레이 데이터에 적용함으로써 제안된 클러스터링 방법의 유용성을 검증하였으며, 기존의 K-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 결과와 비교함으로써 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1557-1560
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• 2003

본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다. 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)을 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9％이상의 성능 향상을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1132-1134
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• 2013

K-Means 클러스터링 기법은 데이터마이닝 분야 중 클러스터링 분야에서 가장 널리 쓰이는 방법 중 하나로 주어진 데이터 셋에서 k개의 클러스터를 중심으로 데이터를 분할하는 기법이다. 최근의 데이터는 여러개의 속성을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 K-Means 클러스터링 기법을 소개하고, 또 K-Means 클러스터링 기법을 여러 개의 속성을 고려하기 위하여 다차원 데이터에 적용한 실험을 소개한다.