• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.707-716
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• 2017

디스플레이 기기들이 고도화 되면서, 사용자의 목적에 부합하는 영상이 요구되어져 가고 있다. 따라서, 3D 디스플레이에서 필요하게 되는 깊이 정보가 요구될 때 디스플레이 기기들은 객체 기반의 영상 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서 깊이 정보 생성을 위한 히스토그램 기반의 영상분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 K 군집 알고리즘에서 군집의 수를 파라미터화 하여, 영상에 적응적으로 군집 수를 결정할 수 없게 되는 한계를 지닌다. 또한, k 군집 알고리즘이 지니고 있던 지역 최소점에 빠져 영상 분할에 있어 과분할을 야기하는 지역 최소점에 빠지게 되는 경향이 있다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 분할해야할 군집 선정에서 계산량을 고려하여 적응적으로 선택 가능할 수 있게 하는 히스토그램 기반의 알고리즘을 설계하여 적응적으로 선택 가능하게 하였다. 기존 알고리즘이 가지고 있었던 지역 최소점에 빠지지 않도록 방지하게 하여 결과 영상에서 객체 기반의 결과를 보여줄 수 있도록 설계 했다. 이 후 연결요소 알고리즘을 통해 과분할 요소를 제거했다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 객체 기반의 깊이 정보 결과를 보여 줄 뿐만 아니라, 벤치마크 방법에 비해 확률 랜드 인덱스, 분할 커버링 측면에서도 각각 벤치마크 방법에 비해 0.017, 0.051으로 향상된 결과치를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.259-268
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• 2018

본 연구의 목적은 인지기능 훈련 콘텐츠들을 사용하는 동안 사용자들의 흥미와 몰입도를 높이기 위하여 인지 능력 수준에 맞춘 훈련 방법을 제시하는 것이다. 사용자의 인지 능력 수준은 K-means 알고리즘을 적용한 협업 필터링을 사용하여 사용자들의 정보와 한국형 아동 간이 정신 상태 검사 점수를 기반으로 군집화한 결과를 바탕으로 이루어졌다. 이 결과를 구현된 인지기능 훈련 통합 시스템에 적용하여 사용자의 인지 능력 수준에 알맞은 인지기능 훈련 영역 별 콘텐츠 순서와 난이도를 추천하였다. 특히 콘텐츠 난이도 조절은 사용자들이 긴장감과 편안함을 반복적으로 느낄 수 있도록 제안한 '몰입이론' 방법을 적용하여 높은 몰입감을 주고자 하였다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 사용자 맞춤형 인지기능 훈련 방법은 기존의 치료사가 콘텐츠 순서와 난이도를 주관적으로 설정하는 것보다 더욱 효과적이고 재활 결과를 기대할 수 있을 것이다.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1072-1077
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• 2017

Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.214-221
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• 2010

검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내 군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 '범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)'와 '논문군집기(Paper Clustering System)'로 구성되어있다. '범주체계생생기'는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. '논문군집기'는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.231-243
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• 2021

In Recent years the way we analyze the breast cancer has changed dramatically. Breast cancer is the most common and complex disease diagnosed among women. There are several subtypes of breast cancer and many options are there for the treatment. The most important is to educate the patients. As the research continues to expand, the understanding of the disease and its current treatments types, the researchers are constantly being updated with new researching techniques. Breast cancer survival rates have been increased with the use of new advanced treatments, largely due to the factors such as earlier detection, a new personalized approach to treatment and a better understanding of the disease. Many machine learning classification models have been adopted and modified to diagnose the breast cancer disease. In order to enhance the performance of classification model, our research proposes a model using A Hybrid Modified K-Means Clustering with Modified SVM (Support Vector Machine) Machine learning algorithm to create a new method which can highly improve the performance and prediction. The proposed Machine Learning model is to improve the performance of machine learning classifier. The Proposed Model rectifies the irregularity in the dataset and they can create a new high quality dataset with high accuracy performance and prediction. The recognized datasets Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset have been used to perform our research. Using the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset, We have created our Model that can help to diagnose the patients and predict the probability of the breast cancer. A few machine learning classifiers will be explored in this research and compared with our Proposed Model "A Hybrid Modified K-Means with Modified SVM Machine Learning Algorithm to Enhance the Cancer Prediction" to implement and evaluated. Our research results show that our Proposed Model has a significant performance compared to other previous research and with high accuracy level of 99% which will enhance the Cancer Prediction.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.185-192
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• 2005

There are many data mining techniques such as association rule, decision tree, neural network analysis, clustering, genetic algorithm, bayesian network, memory-based reasoning, etc. We analyze 2003 Gyeongnam social indicator survey data using k-means clustering technique for environmental information. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering of several clustering techniques. The k-means clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply k-means clustering outputs to environmental preservation and environmental improvement.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.447-455
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• 2000

본 논문에서는 커널분류기에 요구되는 다량의 계산량과 자료저장공간을 감소시키도록 고안된 최적군집방법을 적용한 K-평균 가중커널분류기법이 제안되었다. 이 방법은 원래의 훈련표본보다 작은 수의 참고벡터들과 그들의 가중값을 들을 찾아 원래 커널분류 기준을 근사화하여 패턴을 인식하는 것이다. K-평균 가중커널분류기법은 가중파젠윈도우(WPW)분류기법을 개량한 것으로서 참고벡터들을 계산하기 위한 초기 부적절하게 군집된 관측값들을 최적으로 재군집화 함으로써 WPW기법의 단범을 극복하였다. 실제자료들에 제안된 방법을 적용한 결과 WPW분류기법보다 참고벡터들의 대표성과 자료축소면에서 월등히 향상된 결과를 확인하였다

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1773-1795
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• 2020

Unmanned aerial vehicles (UAVs) network are a very vibrant research area nowadays. They have many military and civil applications. Limited bandwidth, the high mobility and secure communication of micro UAVs represent their three main problems. In this paper, we try to address these problems by means of secure clustering, and a security clustering algorithm based on integrated trust value for UAVs network is proposed. First, an improved the k-means++ algorithm is presented to determine the optimal number of clusters by the network bandwidth parameter, which ensures the optimal use of network bandwidth. Second, we considered variables representing the link expiration time to improve node clustering, and used the integrated trust value to rapidly detect malicious nodes and establish a head list. Node clustering reduce impact of high mobility and head list enhance the security of clustering algorithm. Finally, combined the remaining energy ratio, relative mobility, and the relative degrees of the nodes to select the best cluster head. The results of a simulation showed that the proposed clustering algorithm incurred a smaller computational load and higher network security.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1316-1332
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• 2012

Formation flying is an important technology that enables high cost-effective organization of outer space aircrafts. The ad-hoc wireless network based on direct-sequence ultra-wideband (DS-UWB) techniques is seen as an effective means of establishing wireless communication links between aircrafts. In this paper, based on the theory of matched filter and error bits correction, a hybrid detection algorithm is proposed for realizing multiuser detection (MUD) when the DS-UWB technique is used in the ad-hoc wireless network. The matched filter is used to generate a candidate code set which may contain several error bits. The error bits are then recognized and corrected by an novel error-bit corrector, which consists of two steps: code mapping and clustering. In the former step, based on the modified optimum MUD decision function, a novel mapping function is presented that maps the output candidate codes into a feature space for differentiating the right and wrong codes. In the latter step, the codes are clustered into the right and wrong sets by using the K-means clustering approach. Additionally, in order to prevent some right codes being wrongly classified, a sign judgment method is proposed that reduces the bit error rate (BER) of the system. Compared with the traditional detection approaches, e.g., matched filter, minimum mean square error (MMSE) and decorrelation receiver (DEC), the proposed algorithm can considerably improve the BER performance of the system because of its high probability of recognizing wrong codes. Simulation results show that the proposed algorithm can almost achieve the BER performance of the optimum MUD (OMD). Furthermore, compared with OMD, the proposed algorithm has lower computational complexity, and its BER performance is less sensitive to the number of users.

• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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• pp.23-27
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• 2000

기존의 방법보다 우수한 성능의 코드북을 설계할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 학습 반복에 의하여 얻어지는 새로운 벡터가 분할된 영역의 중심벡터가 되지만, 제안된 방법에서는 학습 반복의 초기에는 새로운 벡터와 전 벡터간의 거리에 의하여 조절되는 벡터이다. 실험 결과는 제안된 방법에 의하여 얻어지는 코드벡터가 국부적으로 기존의 방법보다 더 최적인 코드북을 구성할 수 있음을 보인다.