• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권4호
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• pp.258-263
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• 2018

Color Doppler sonography is a useful tool for examining blood flow and related indices. However, it should be done by well-trained operator, that is, operator subjectivity exists. In this paper, we propose an automatic blood flow area extraction method from brachial artery that would be an essential building block of computer aided color Doppler analyzer. Specifically, our concern is to examine hypertension suspicious (prehypertension) patients who might develop their symptoms to established hypertension in the future. The proposed method uses fuzzy C-means clustering as quantization engine with careful seeding of the number of clusters from histogram analysis. The experiment verifies that the proposed method is feasible in that the successful extraction rates are 96% (successful in 48 out of 50 test cases) and demonstrated better performance than K-means based method in specificity and sensitivity analysis but the proposed method should be further refined as the retrospective analysis pointed out.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.90-92
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• 2006

기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.106-114
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• 2009

본 논문에서 K-Means 군집화 알고리즘을 빠르게 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징은 속도 향상을 위해 변화될 가능성이 있는 데이터를 예측하는 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집이 변경될 가능성이 있는 데이터만 선택하여 군집 중심과의 거리를 계산함으로써 전체 군집 계산 시간을 줄일 수 있었다. 군집이 변화될 예측 데이터를 계산할 때는 K-Means 알고리즘을 적용하면서 생성되는 거리 정보를 사용함으로써 추가되는 계산 시간이 적고, 특히, 거리 정보를 이용하기 때문에 차원의 개수에는 영향을 덜 받는 알고리즘을 제안할 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 원래의 K-Means인 Lloyd's와 이를 개선한 KMHybrid와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 대용량 데이터( 입력 데이터의 크기가 크고, 데이터의 차원이 크며, 군집의 개수가 많은 경우)의 경우에 Lloyd's와 KMHybrid보다 높은 속도 향상을 보였다.

• 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

• 기술사
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• 제29권2호
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• pp.71-79
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• 1996

This paper evaluates the clustering performance of a neural network and a statistical method. Algorithms which are used in this paper are the GLVQ(Generalized Loaming vector Quantization) for a neural method and the k -means algorithm for a statistical clustering method. For comparison of two methods, we calculate the Rand's c statistics. As a result, the mean of c value obtained with the GLVQ is higher than that obtained with the k -means algorithm, while standard deviation of c value is lower. Experimental data sets were the Fisher's IRIS data and patterns extracted from handwritten numerals.

• 한국가스학회지
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• 제4권4호
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• pp.58-64
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• 2000

가스 저장$\cdot$ 공급 시설을 포함한 화학공정에서 측정된 데이터를 효과적으로 이용하기 위하여 정보의 손실의 최소화하면서 데이터를 압축하여 저장하고 재생할 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다 기존에 제안되었던 데이터 압축 저장 방법들의 단점을 극복하기 위하여, 부분 선형화 근사 방법과 k-means 클러스터링 알고리즘을 응용한 새로운 공정 데이터의 압축 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실공정 데이터에 적용하여 본 결과, 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 재현 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.609-619
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• 2016

본 논문에서는 대용량 데이터를 처리 및 분석하기 위해 RHadoop 플랫폼에서 실제 데이터와 모의 실험 데이터를 가지고 K-평균 클러스터링을 구현하고, MapReduce의 컴바이너 사용여부에 따른 처리 속도를 비교하고자 한다. 또한, K-평균 클러스터링에서 최적의 군집수 결정방법을 MapReduce 프로그램으로 구현하여 실제 데이터에 적용하고자 한다. 그리고 제안된 RHadoop 플랫폼의 확장 가능성을 보이기 위해 실제 데이터에서 R의 기본 패키지에서 kmeans() 함수와 bigmemory 패키지 상에서 유용한 bigkmeans() 함수와 처리 속도를 비교하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.167-172
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• 2007

많은 유전자 정보와 그 부산물은 많은 방법을 통해 연구되어 왔다. DNA 마이크로어레이 기술의 사용은 많은 데이터를 가져왔으며, 이렇게 얻은 데이터는 기존의 연구 방법으로는 분석하기 힘들다. 본 논문에서는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있게 하기 위하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 분할 클러스터링을 제안하였다. 제안한 방법을 쌀 유전자로부터 나온 마이크로어레이 데이터에 적용함으로써 제안된 클러스터링 방법의 유용성을 검증하였으며, 기존의 K-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 결과와 비교함으로써 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.135-144
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• 2004

K-평균 군집화(K-means clustering)는 고객 세분화(customer segmentation) 등 데이터 마이닝에서 중요한 한 몫을 하는 비지도 학습방법 (unsupervised learning method)이다. K-평균 군집화가 재현성(reproducibility)이 있는가를 보기 위하여, 다수의 기존 연구에서는 관측 자료를 2개 셋으로 나눈 자료 분할(data partitioning) 방법이 활용되고 있다. 본 교신에서 우리는 이보다 개념적으로 명확한 새로운 자료 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 관측 자료를 3개 셋으로 나누어 그 중 2개 자료 셋을 독립적인 군집화 규칙을 생성하는 데 사용하고 나머지 1개의 자료 셋을 규칙간 일치성을 테스트하는데 사용한다. 또한 2개의 군집화 규칙간 일치성 평가를 위한 지표로서 엔트로피 기준의 환용 방법을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권2호
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• pp.150-156
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• 2008

정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 K-Means 알고리즘을 이용하여 효율적으로 정보 검색을 하고 검색결과를 계층적으로 볼 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 더 나은 성능을 보임을 알 수 있다.