• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.447-449
• /
• 2021

Various wireless sensor network protocols have been proposed to maintain the network for a long time by minimizing energy consumption. Using the K-means clustering algorithm takes longer to cluster than traditional hierarchical algorithms because the center point must be moved repeatedly until the final cluster is established. For K-means clustering-based protocols, only the residual energy of nodes or nodes near the center point of the cluster is considered when the cluster head is elected. In this paper, we propose a new wireless sensor network protocol based on K-means clustering to improve the energy efficiency while improving the aforementioned problems.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.105-112
• /
• 2018

As data size increase, a single database is not enough to serve current volume of tasks. Since data is partitioned and stored into multiple databases, analysis should also support parallelism in order to increase efficiency. However, traditional analysis requires data to be transferred out of database into nodes where analytic service is performed and user is required to know both database and analytic framework. In this paper, we propose an efficient way to perform K-means clustering algorithm inside the distributed column-based database and relational database. We also suggest an efficient way to optimize K-means algorithm within relational database.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.01a
• /
• pp.249-252
• /
• 2011

본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.121-128
• /
• 2010

K-means clustering is an iterative algorithm in which items are moved among sets of clusters until the desired set is reached. K-means clustering has been widely used in many applications, such as market research, pattern analysis or recognition, image processing, etc. It can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But k-means algorithm requires many hours to get k clusters that we want, because it is more primitive, explorative. In this paper we propose a new method of k-means clustering using a center of gravity for grid-based sample. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2001.06a
• /
• pp.109-112
• /
• 2001

기존의 K-means 알고리즘은 학습벡터가 단일군집에 할당되는 방법이 crisp 이므로 다른 군집에 할당될 확률을 무시하게 된다. 따라서 군집화 작업과 관련하여 반복적인 코드북 설계 과정에서 각 학습벡터를 다중 군집으로 할당하는 Fuzzy c-means를 사용한다. 또한 Fuzzy c-means 알고리즘의 학습과정에서 구해지는 각 클래스 의 프로토타입에 가중치를 곱하여 다음 학습의 프로토타입으로 사용함으로써 Fuzzy c-means 알고리즘 적용 결과 얻어지는 코트북의 성능을 기존 알고리즘과 비교하여 개선된 Fuzzy c-means 알고리즘을 찾기 위한 근거를 마련한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.29 no.5C
• /
• pp.627-631
• /
• 2004

An efficient algorithm for clustering of GPDFs(Gaussian Probability Density Functions) in a speech recognition model is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on CNN with the divergence as its distance measure and is applied to a speech recognition. The algorithm is compared with conventional Dk-means(Divergence-based k-means) algorithm in CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model). The results show that it can reduce about 31.3％ of GPDFs over Dk-means algorithm without suffering any recognition performance. When compared with the case that no clustering is employed and full GPDFs are used, the proposed algorithm can save about 61.8％ of GPDFs while preserving the recognition performance.

• Journal of Platform Technology
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.12-23
• /
• 2023

In the 2020s, the K-Pop market has been dominated by girl groups over boy groups and the fourth generation over the third generation. This paper presents methods and results on lyric clustering to investigate whether the generation of girl groups has started to change. We collected meta-information data for 1469 songs of 47 groups released from 2013 to 2022 and classified them into lyric information and non-lyric meta-information and quantified them respectively. The lyrics information was preprocessed by applying word-translation frequency vectorization based on previous studies and then selecting only the top vector values. Non-lyric meta-information was preprocessed and applied with One-Hot Encoding to reduce the bias of using only lyric information and show better clustering results. The clustering performance on the preprocessed data is 129%, 45% higher for Spherical K-Means' Silhouette Score and Calinski-Harabasz Score, respectively, compared to Hierarchical Clustering. This paper is expected to contribute to the study of Korean popular song development and girl group lyrics analysis and clustering.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.741-753
• /
• 2011

We accomplish clustering analyses for yeast cell cycle microarray expression data. We compare model-based clustering, K-means, PAM, SOM and hierarchical Ward method with yeast data. As the validity measure for clustering results, connectivity, Dunn Index and silhouette values are computed and compared.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.29-30
• /
• 2019

본 논문에서는 다중 컨트롤러가 존재하는 분산 SDN 환경에서 과도한 제어 메시지로 인한 과부하된 컨트롤러의 부하를 줄이기 위하여 이주할 스위치를 K-means 군집화와 Harmony Search(HS)를 기반으로 선정 하는 기법을 제안하였다. 기존에 HS를 이용하여 이주할 스위치를 선택하는 기법이 제시되었으나, 시간 소모에 비하여 정확도가 부족한 단점이 있다. 또한 Harmony Memory(HM) 구축을 위해 메모리 소모 또한 크다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유클리드 거리를 기반으로 하는 K-means 군집화를 이용하여 이주할 스위치를 골라내어 HM의 크기를 줄이고 이주 효율을 향상 시킨다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.370-376
• /
• 2002

인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.