• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1438-1444
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• 2018

Recently, with the development of Internet technologies and propagation of smart devices, use of microblogs such as Facebook, Twitter, and Instagram has been rapidly increasing. Many users check for new information on microblogs because the content on their timelines is continually updating. Therefore, clustering algorithms are necessary to arrange the content of microblogs by grouping them for a user who wants to get the newest information. However, microblogs have word limits, and it has there is not enough information to analyze for content clustering. In this paper, we propose a semantic-based K-means clustering algorithm that not only measures the similarity between the data represented as a vector space model, but also measures the semantic similarity between the data by exploiting the TagCluster for clustering. Through the experimental results on the RepLab2013 Twitter dataset, we show the effectiveness of the semantic-based K-means clustering algorithm.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.507-513
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• 2004

본 논문에서는 웹 클러스터 시스템의 효율적인 자원사용 방법에 관하여 연구하고자 한다. 시스템 자원, 즉 메모리 사용을 균형적으로 하는 엘 클러스터 시스템을 구현하기 위한 부하 분산 알고리즘을 제안하여 검토하고자 한다. 다양한 클러스터링 모델에서 반응시간을 성능 측정의 지수로 제시하였다. 또한 웹 클러스터 시스템의 동시사용자수를 기반으로 반응시간은 사용자 수론 증가시키면서 실험을 실시하였다. 제안된 알고리즘에 대한 모의실험 결과는 기존의 상용화된 알고리즘보다 좋은 결과를 보여주고 있다. 제안된 부하분산 알고리즘은 동시 사용자 수가 많은 시스템의 경우, 더 좋은 결과를 보여주고 있다. 제안된 알고리즘은 이기종으로 구성된 웹 서버 시스템에 유용할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.519-522
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• 2017

본 논문에서는 개개인의 사용자 상황인식 정보추출을 위해 구분이 필요한 시스템에서의 클러스터링 알고리즘을 이용한 대체 방법에 대한 알고리즘을 제안한다. 기존의 사용자 구분 시스템에서는 사용자가 직접 자신의 정보를 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 이러한 사용자 관리기반에 있어 개선된 알고리즘을 연구 적용한 상용자 인식정보 추출이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템을 연구 개발하고자 한다. 일반적으로 같은 데이터를 가진 사용자들을 구분하는 알고리즘은 기록된 정보와 새로 입력된 정보가 일치하는지 확인 후 그에 따라 적절한 대처를 해준다. 하지만 그 새로 입력된 정보가 어떤 사용자의 정보인지를 직접 입력해줘야 하는 번거로움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 정보를 직접 입력하지 않아도 누적된 시스템 내의 워킹 메모리로부터 분석된 데이터를 바탕으로 시스템 스스로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 사용자를 구분하는 방법을 제안한다. 연구 적용된 알고리즘을 적용한 시스템의 관리 기법이 기존의 시스템보다 인원 구성이 다양한 환경에서 적응성이 더 높음을 보여주었다(주관적 관찰자 실험방법으로 증빙).

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.167-176
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• 2004

사용자 인터페이스를 설계하는데 전문가들이 참여하기는 매우 어렵다. 본 논문은 전문가의 의견을 만족할 수 있는 사용자 인터페이스를 자동적으로 설계하기 위해 연구되었다. 사용자의 이해도를 높이기 위한 평가의 척도를 개발하고, 가시적 응집도를 지원하는 양질의 사용자 인터페이스를 설계하였다. 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트들의 가시적 응집도는 인터페이스의 비즈니스 이벤트를 의미적으로 서로 관련성을 갖도록 클러스터링 하였다 이는 비즈니스 시스템의 이해도를 향상시키고 사용성이 향상되도록 하고 있다. 사용자 인터페이스 프로토타입의 가시적 응집도를 향상시킬 수 있는 추상화 설계의 모델링 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권1호
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• pp.101-111
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• 2004

기존 유선 인터넷과 달리 무선 인터넷은 낮은 대역폭, 빈번하게 접속이 끊기는 현상, 단말기내의 낮은 컴퓨팅 파워 및 작은 화면, 사용자의 이동성 등의 특성에 따른 많은 제약점들을 갖고 있다. 또한 무선 인터넷 서버는 급증하는 사용자에 따른 대용량 트래픽을 처리할 수 있도록 확장성이 있어야 한다. 이에 위의 문제를 캐싱(Caching)과 압축(Transcoding, Distillation)으로 해결하는 방법으로 무선 프록시서버를 사용한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템에 비해 32.17%의 성능 향상을 보였다.

• International Journal of Contents
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• 제9권1호
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• pp.6-10
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• 2013

Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.

• 통상정보연구
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• 제10권2호
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• pp.455-471
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• 2008

The current research utilized as its target population who are current employees of innovative manufacturing enterprise medium to large-sized companies in Korea. The research validated the innovative dimensions by studying the two constructs within the context of the innovative manufacturing enterprise user population. Correlation was found between innovative dimensions retained as components of a Comprehensive Model. It was determined that these four dimensions-Content, Intrinsic Interest, Control, and Timeliness-are significant predictors of user success. The Comprehensive Model was validated, and it is therefore suggested as a basis for further study of user success indicators in the innovative manufacturing enterprise environment.

• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.251-267
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• 2004

이 연구에서는 전통적인 인쇄매체 환경에서 지식에 대해 지역적인 접근법을 제공하는 권말색인과 목차의 기능에 착안하여 용어 클러스터링 실험과 클러스터 대표어 선정 실험을 통해 개별문서의 지식구조 자동 생성 기법을 제안하였다. 자동 생성된 지식구조가 갖는 기능성을 평가하여 정보 검색 환경에서의 적용 가능성을 확인하였다. 용어 클러스터링 실험에서는 워드 기법의 성능이 중복 분류를 허용하는 퍼지 K-means 클러스터링 기법에 비해 높았으며, 클러스터 대표어 선정 기법으로는 단락빈도를 이용한 경우가 가장 좋은 성능을 나타냈다. 또한, 이용자 태스크를 기반으로 하여 최종적으로 생성된 지식구조의 기능성을 평가한 결과, 이 연구에서 자동 생성된 지식구조가 인쇄매체 환경에서의 권말색인과 목차가 갖는 기능을 어느 정도 수행한다는 것을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.860-862
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• 2015

본 논문에서는 Inter-Cloud 환경에서 효율적인 사용자 인증 및 권한 인가를 위한 새로운 형태의 IAM 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 아키텍처는 사전 Access Agreement를 통하여 사용자가 자신이 등록되지 않은 어떤 서비스도 간단하게 이용할 수 있도록 인증 및 접근 권한을 제공한다. 본 논문에서는 IAM 클러스터링 아키텍처의 구성요소 및 인증 프로토콜을 설명한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.493-500
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• 2008

개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.