• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.277-278
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• 2012

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.482-482
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• 2022

하천의 합류부에서는 수질이 다른 유체가 혼합하여 합류 전과 다른 특성을 보인다. 하천의 합류부에서 수질을 효율적으로 관리하기 위해서는 수질의 공간적인 혼합 특성을 규명하는 것이 중요하다. 합류부에서 수질의 공간적인 혼합 특성을 분석하기 위해 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하였다. 세 가지 기법을 비교하여 어떤 알고리즘이 합류부의 수질 변화 특성을 더 뚜렷하게 나타내는지 분석하였다. 수질 변화 비교 인자들은 pH, chlorophyll, DO, Turbidity 등이 있고, 수질 인자들은 YSI를 활용해 측정하였다. 자료의 측정 지역은 낙동강과 황강이 합류하는 지역이며, 보트에 YSI 장비를 부착하고 횡단하여 측정하였다. 측정한 데이터를 R 프로그램을 통해 세 가지 기법을 적용시켜 수질 변화 비교를 분석한다. 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA)은 거대하고 복잡한 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 데 사용하고, 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법은 차원 축소와 군집화를 동시에 수행한다. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 머신러닝 비지도학습에 속하는 알고리즘이다. 세 가지 방법들의 주목적은 클러스터링이다. 클러스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 동일한 성격을 가진 여러 개의 그룹으로 대상을 분류하는 데이터 마이닝의 한 방법이다. 군집화 방법들인 TDA, SOM, K-means를 이용해 합류 지역의 수질 특성들을 클러스터링하여 수질 패턴들을 분석해 하천 수질 오염을 방지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하여 합류부에서의 수질 특성을 비교하며 어떤 기법이 합류의 특성을 더욱 뚜렷하게 나타내는지 규명했다. 합류의 특성을 군집화 방법을 이용해 알게 된다면, 합류부의 수질 변화 패턴을 다른 합류 지역에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.187-194
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• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.77-80
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• 2002

이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.239-244
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• 2009

영상 대비 향상은 영상 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법에 기반한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.305-312
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• 2006

K-means clustering algorithm 에서 주로 이루어지는 랜덤 초기화 (random initialization) 방법은 전역 최적화된 해(global minimum)를 찾아내기에 문제점을 지니고 있다. 즉, 여러 횟수의 알고리듬 반복(iteration)을 실행하더라도 전역 최적화된 해를 찾아내기가 매우 힘들며 주어진 자료의 크기(data size)가 큰 경우에 있어서 이는 거의 불가능하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 극복하기 위한 방안으로, wavelet을 이용하여 최적의 초기 군집 중심점(initial clustering center)들을 선택하는 방법을 제시한다. 즉, 웨이블릿을 이용한 효과적인 초기화 (initialization)를 통해서 작은 알고리듬 반복 횟수만으로도 전역 최적화에 도달하는 초기화 방법을 기술한다. 이런 초기화 방법이 군집 알고리즘에 사용될 경우, 온라인상에서 실시간 이루어지는 군집 분석에 큰 도움이 된 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제26권6호
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• pp.633-641
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• 2008

본 논문은 에피폴라기하를 이용하여 신속하게 폐색지역을 탐지하고 유사한 패턴을 자동으로 찾아 폐색지역을 복원하여 정밀 정사투영영상을 자동적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 기존에는 건물에 대한 부가적인 정보를 이용하여 영상의 폐색지역을 탐지하였지만, 본 논문에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM 정보만을 이용하여 폐색지역을 자동으로 탐지하고 탐지된 폐색지역에 대한 복원은 우선적으로 중복된 영상을 사용하여 복원을 수행한 후, K-평균 군집화 알고리즘을 사용하여 대표 패턴을 찾아 폐색지역을 완벽하게 복원한다. 이 때, 중복된 영상의 동일한 지역을 자동으로 빠르게 탐지하기 위해 에피폴라 알고리즘을 사용한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1133-1144
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• 2017

기상자료를 이용한 군집분석은 기상 특성에 근거한 기상 지역의 세분화를 가능하게 하고 군집을 이루는 지형별 기상 특성의 파악을 용이하게 한다. 이때 기상관측자료를 이용한 군집분석은 관측지점의 밀도가 다르기 때문에 우리나라의 기상특성이 고르게 반영되지 못할 수 있다. 반면 수치모델 격자자료는 $5km{\times}5km$ 간격으로 조밀하고 고른 자료의 생산이 가능하므로 우리나라의 기상 특성을 고르게 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기온과 강수량의 수치모델 격자자료를 이용하여 군집분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 기상관측지점에 대한 군집을 결정하였다. 기상 특성이 월별로 상이할 수 있기 때문에 군집분석은 월별로 수행하였으며, K-Means 군집분석 방법의 단점을 보완하고자 계층적 군집분석 방법인 Ward 방법과 결합하여 적용하였다. 그 결과 우리나라 기상관측지점들에 대해 시 공간적으로 세분화된 군집화가 이루어졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.371-373
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• 2023

factor 들이 많은 데이터의 군집화는 어려움을 요한다. K-means 클러스터링을 사용하여 군집화를 할 때, 각 데이터들이 가진 factor 의 개수가 상이한 경우 비슷한 성향을 가진 데이터임에도 불구하고 클러스터링이 적합하게 되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적의 군집화 개수를 결정하는 실루엣 기반 방법을 제안하고 제안기법의 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.195-196
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• 2018

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 사용되는 각 종 센서의 특성을 고려하여 K-means clustering을 이용해 측정 주기에 따른 군집화를 통해 평준화함으로써 센서에서 게이트웨이로의 데이터 전송 시 일어날 수 있는 1:1 독점 통신 현상 및 작업부하를 해결 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법의 효율을 보다 극대화할 수 있는 분산 게이트웨이 환경에서 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 분산 게이트웨이 시스템에서 사용되는 게이트웨이들의 작업부하가 현저히 낮아졌고 각 종 센서들이 할당되는 빈도수가 일정하게 나타남으로써 신뢰성과 정확성을 확보에 보다 우수함을 보인다.