• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.169-179
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• 2021

본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.83-88
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• 2013

본 연구의 목적은 유사 블로그 추천 시스템을 통해서 특정 주제의 유사도에 따라 주제를 찾아 주는 것이다. 유사 추천 시스템을 실현하기 위해서는 대규모 데이터 집합에서 유사항목을 가진 그룹을 찾을 수 있도록 군집해야 한다. 군집화(clustering) 기법은 군집하고자 하는 목적에 따라 적합한 기법과 군집수가 결정되어야 한다. 군집기법으로는 가장 많이 사용되는 K-means 알고리즘을 사용 하였고 추천 알고리즘은 흰개미 군집 알고리즘을 사용하였다. 흰개미 습성 모델을 이용한 군집화 기법은 K-means 알고리즘이 갖고 있는 적절한 군집 갯수 문제점을 해결하고, 군집화 시간을 단축하며, 군집을 위한 군집 평균 이동횟수를 개선한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.319-326
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• 2002

본 논문에서는 위성영상을 처리하기 위한 무감독분류 기법인 군집분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 새로운 위성영상 포맷과 군집분류 기법의 지원이 용이하고, 확장성 있는 시스템의 설계를 위하여 팩토리 패턴과 전략적 패턴 등 다양한 디자인 패턴을 적용하였다. 군집분류 시스템은 순차군집분류 기법, K-Means 군집분류 기법, ISODATA 기법, Fuzzy C-Means군집분류 기법을 설계, 구현하였으며 Landsat TM 위성영상을 분류기의 입력영상으로 실험하였다. 그 결과 군집분류 기법은 사전지식이 없는 위성영상의 분류를 위한 표본영역의 추출작업과 위성영상의 실시간 분류에 효과적인 사용이 가능함을 보였으며, 재사용성 및 확장성이 우수한 시스템을 개발하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.87-91
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• 2011

강수는 지역에 따라 발생양상이 매우 다른 자연현상 중 하나이다. 이러한 강수를 효과적으로 분석하여 확률강수량을 산정하기위해서 수문학에서는 다양한 방법이 시도되어 왔다. 우리나라에서는 지점빈도해석을 통한 확률강수량을 주로 사용해왔으나 최근 들어 Hosking and Wallis(1997)가 제안한 지역빈도해석을 활용을 적극 도모 하고 있는 중이다. 이러한 지역빈도해석 기법은 지점빈도해석 기법에 비하여 한정된 강수자료를 활용하는 측면 등 여러 가지 장점을 가진 확률 강수량 산정방법이다. 그러나 이 기법을 적용하여 확률강수량을 산정하기 위해서는 강수의 지역구분을 먼저 수행하여야 한다. 강수지역의 구분을 위해서는 여러 가지 기법이 존재하나 최근에는 Cluster 기법 중 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등을 주로 적용하여 지역구분을 수행하고 있다. 그러나 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등은 산정 방법내에서 최적 군집수를 결정할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 임의적으로 최적 군집수를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 Cluster 평가지수 중 하나인 Dunn 지수를 이용하여 최적 군집수를 제시하고자 한다. 본 연구에서 강수지역을 구분하기 위하여 적용한 인자는 월 평균 강수량, 연 평균 강수량, 월 최대 강수량, 경도, 위도, 고도 등이며, 이를 K-means, PAM 및 친근도 전파 기법을 통하여 강수지역을 구분하였다. 적정 군집수를 임의적으로 증가시켜 가면서 Dunn 지수를 산정하였다. 산정된 결과를 통하여 최적 군집수를 결정하였다.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.175-188
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• 1994

본 연구에서는 최근 많은 분야데서 패턴인식을 위한 효과적인 기법으로 이용되고 있는 신경망 기법을 원격탐사자료의 군집화 기법으로서 적용하고자 하였다. 이를 위해 선택된 신경망 모델은 경쟁학습 신경망이며 이를 구성하는 각종 변수들을 재구성하여 원격탐사자료의 군집화를 위한 신경망모델을 설정하였다. 본 신경망을 이용한 군집화 기법은 항공기를 이용하여 획득된 원격탐사자료를 이용하여 순차적(sequential)군집화 기법 K 평균 군집화 기법과 비교되었다. 계산시간은 순차적 기법이나 K 평균기법에 비하여 더 많이 소요되나 정확도면에 있어서는 비교적 우수한 결과를 나타냈다.

• 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

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.318-323
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• 2007

국방부에서 발표한 ‘국방개혁에 관한 법률’ 에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 좀 더 효율적인 직무교육 방안이 필요하게 되어, ‘차등제 교육’을 시행하고 있다. 이 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 정확하게 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 입교 초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들을 이용하여 교육 성취도 예측 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 ‘일반관리 인원’, ‘집중관리 인원’의 값을 갖는 이진형 성취집단 변수이며, 사용된 기법은 k-means 군집기볍과 Decision Tree 기법을 혼합한 모형, k-means 군집기법과 Neural Network 기법을 혼합한 모형, Decision Tree 모형, Neural Network 모형, Bayesian 모형, 그리고 Logistic 모형 등을 사용하였다. 그 결과 k-means 군집기법과 Decision Tree를 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력올 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 적극적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.339-342
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• 2011

최근 들어 인터넷에서 많이 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 접근, 질의, 저장하는 방법들이 연구된다. 본 논문은 XML 문서들을 효율적으로 군집화 하는 새로운 기법을 제안한다. XML 문서를 대응하는 트리 구조의 원소들의 이름과 레벨로 표현하여 특징 벡터 공간상의 벡터로 나타내고 주성분 분석을 통한 k 평균 알고리즘 기법을 사용하여 군집화를 시도한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.281-288
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• 2014

본 논문에서는 복잡한 영상에서의 윤곽선 검출을 기존의 방법보다 더 명확하고 효율적으로 나타내기 위해서 K-means 군집화를 이용하였다. 제안하는 방법에는 세 가지 단계를 거친다. 첫 번째는 명암분포를 균일하게 하기 위하여 히스토그램 평활화를 사용한다. 두 번째는 거리에 기반을 둔 클러스터링 기법으로 기준점에서 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 K-means 군집화를 사용하고 마지막으로 에지검출의 가장 대표적인 1차 미분 연산자인 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출한다. 따라서 기존에 있던 윤곽선 검출보다 더 나은 결과로 명확하게 윤곽선을 검출 할 수 있음을 보인다.

• 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.