• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1706-1715
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• 2008

In a super-peer based P2P network, the network is clustered and each cluster is managed by a special peer, which is called a super-peer. A Super-peer has information of all the peers in its cluster. This type of clustered P2P model is known to have efficient information search and less traffic load than unclustered P2P model. In this paper, we compute the message traffic cost incurred by peers' query, join and update actions within a cluster as well as between the clusters. With these values, we estimate the optimal number of super-peers that minimizes the traffic cost for the various size of super-peer based P2P networks.

• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2352-2360
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• 2011

In this paper, we introduce a comprehensive design methodology of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) that is based on mechanism of clustering and optimization algorithm. We can divide some clusters based on similarity of input dataset by using clustering algorithm. As a result, the number of clusters is equal to the number of nodes in the hidden layer. Moreover, the centers of each cluster are used into the centers of each receptive field in the hidden layer. In this study, we have applied Fuzzy-C Means(FCM) and K-Means(KM) clustering algorithm, respectively and compared between them. The weight connections of model are expanded into the type of polynomial functions such as linear and quadratic. In this reason, the output of model consists of relation between input and output. In order to get the optimal structure and better performance, Particle Swarm Optimization(PSO) is used. We can obtain optimized parameters such as both the number of clusters and the polynomial order of weights connection through structural optimization as well as the widths of receptive fields through parametric optimization. To evaluate the performance of proposed model, NXT equipment offered by National Instrument(NI) is exploited. The situation awareness system-related intelligent model was built up by the experimental dataset of distance information measured between object and diverse sensor such as sound sensor, light sensor, and ultrasonic sensor of NXT equipment.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.27-37
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• 2009

센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있으며 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 어렵기 때문에 노드의 소비 전력을 최소화하기 위한 연구가 중요하다. 많은 연구 중 클러스터링 기법은 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위한 효과적인 기법중의 하나로 각광 받아왔다. 하지만, 클러스터링 기법은 클러스터의 수와 크기, 데이터전송에 참여하는 노드간의 거리등에 따라 에너지 절감 효과가 달라진다. 따라서 이러한 요인들을 최적화해야 클러스터링에 의한 에너지 절감 효과를 최대화할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 최적해 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하여 센서 노드의 에너지 소비를 줄일 수 있는 최적의 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 유전자 알고리즘은 클러스터를 구성할 수 있는 수많은 경우의 수중에서 최적의 클러스터를 찾기 위해 진화의 과정을 거쳐 탐색을 수행한다. 따라서 진화 과정이 없는 LEACH와 같은 클러스터링 알고리즘보다 효과적일 수 있다. 본 연구에서 제안하는 2차원 염색체 유전자 알고리즘은 염색체내에 존재하는 각 노드에게 고유한 위치정보를 부여함으로써 기존 유전자 알고리즘보다 효율적인 유전자 진화를 수행할 수 있다. 그 결과, 센서 네트워크의 수명을 최대화 할 수 있는 최적의 클러스터를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.25-26
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• 2007

• 전기학회논문지
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• 제61권1호
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• pp.135-142
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• 2012

In this paper, we proposed a new architecture called radial basis function-based polynomial neural networks classifier that consists of heterogeneous neural networks such as radial basis function neural networks and polynomial neural networks. The underlying architecture of the proposed model equals to polynomial neural networks(PNNs) while polynomial neurons in PNNs are composed of Fuzzy-c means-based radial basis function neural networks(FCM-based RBFNNs) instead of the conventional polynomial function. We consider PNNs to find the optimal local models and use RBFNNs to cover the high dimensionality problems. Also, in the hidden layer of RBFNNs, FCM algorithm is used to produce some clusters based on the similarity of given dataset. The proposed model depends on some parameters such as the number of input variables in PNNs, the number of clusters and fuzzification coefficient in FCM and polynomial type in RBFNNs. A multiobjective particle swarm optimization using crowding distance (MoPSO-CD) is exploited in order to carry out both structural and parametric optimization of the proposed networks. MoPSO is introduced for not only the performance of model but also complexity and interpretability. The usefulness of the proposed model as a classifier is evaluated with the aid of some benchmark datasets such as iris and liver.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권2호
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• pp.823-827
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• 2016

Determination of the colorectal cancer stage is possible only after surgery based on pathology results. However, sometimes this may prove impossible. The aim of the present study was to determine colorectal cancer stage using three clustering methods based on preoperative clinical findings. All patients referred to the Colorectal Research Center of Shiraz University of Medical Sciences for colorectal cancer surgery during 2006 to 2014 were enrolled in the study. Accordingly, 117 cases participated. Three clustering algorithms were utilized including k-means, hierarchical and fuzzy c-means clustering methods. External validity measures such as sensitivity, specificity and accuracy were used for evaluation of the methods. The results revealed maximum accuracy and sensitivity values for the hierarchical and a maximum specificity value for the fuzzy c-means clustering methods. Furthermore, according to the internal validity measures for the present data set, the optimal number of clusters was two (silhouette coefficient) and the fuzzy c-means algorithm was more appropriate than the k-means clustering approach by increasing the number of clusters.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권1호
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• pp.35-50
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• 2004

본 연구는 한글 OPAC에서 문헌의 분류와 브라우징에 적합한 정적 계층클러스터링 모형이 서명단어 탐색으로 검색된 탐색결과를 클러스터링하는데도 효과적인지를 규명하기 위해 수행되었다. 서명에 출현하는 단어와 색인자가 부여한 통제어를 통합한 색인어를 이진빈도로 가중치를 주어, 다이스와 자카드 계수, 집단 간 평균연결과 완전연결 클러스터링 기법이 테스트되었다. 16개의 서명단어 탐색으로 검색된 문헌을 클러스터링한 결과 최적으로 선택된 클러스터의 정확률은 유사도 계수나 클러스터링 기법에 관계없이 서명단어탐색보다 100％이상 향상되었다. 1단계와 최종단계 클러스터링 모두에서, 정확률 측면에서는 완전연결이, 재현을 측면에서는 집단 간 평균연결이 더 효과적이었으나 통계적으로 유의한 수준은 아니었다. 1단계 클러스터에서 집단 간 평균연결이 보다 높은 재현율을 보인 것은 유의하였다. 다이스와 자카드 사이에 차이는 없었다. 최종클러스터가 선택되기까지 집단 간 평균연결은 너무 긴 계층군집 단계를 필요로 하여 탐색효율 측면에서 바람직해 보이지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.155-164
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• 2024

본 연구는 ESG 등급이 제공되지 않는 국내 공공기관의 ESG 등급을 추정하는 비지도 학습 기반 군집모형을 제안한다. 이를 위해, 스펙트럼 군집과 k-means 군집에서 최적의 클러스터 수를 비교했고, 그 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 성능지표인 Davies-Bouldin Index (DBI)를 계산했다. 결과적으로, 스펙트럼 군집과 k-means 군집에서 각각 0.734 및 1.715의 DBI 값을 산출했는데, 이는 값이 작을수록 우수한 성능을 의미하므로 스펙트럼 군집의 우수성을 확인하였다. 게다가, T-검정 및 ANOVA를 이용하여 ESG 비재무 데이터 간 통계적으로 유의미한 차이를 밝혀내고, 상관계수를 이용하여 ESG 항목 간 상관관계를 확인했다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 기존 ESG 등급 없이 공공기관별 ESG 성과 순위를 추정할 가능성을 제시한다. 이는 최적의 클러스터 수를 계산한 다음, 각 클러스터 내 ESG 데이터의 평균 총합을 결정함으로써 달성된다. 따라서, 제안된 모델은 다양한 국내 공공기관의 ESG 등급을 평가하는 근거로 활용될 수 있고, 국내 지속가능경영 실천과 성과관리에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.603-610
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.14-22
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• 2007

센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.