This paper is a method for efficient traffic prediction in mobile edge computing, where many studies have recently been conducted. For distributed processing in mobile edge computing, tasks offloading from each mobile edge must be processed within the limited computing power of the edge. As a result, in the mobile nodes, it is necessary to efficiently select the surrounding edge server in consideration of performance dynamically. This paper aims to suggest the efficient clustering method by selecting edges in a cloud environment and predicting mobile traffic. Then, our dynamic clustering method is to reduce offloading overload to the edge server when offloading required by mobile terminals affects the performance of the edge server compared with the existing offloading schemes.
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.
클러스터링은 균일한 특성을 가지는 데이터를 클러스터로 묶기 위해 사용되는 비교사 학습 방법 중 하나로 다양한 응용에 사용되고 있으며 FCM(Fuzzy C-Means)이 대표적인 방법 중 하나이다. 하지만 FCM에서 주로 사용되는 유클리드 거리 척도는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미쳐 밀도가 높은 쪽으로 클러스터의 중심을 위치시키는 문제가 있으며, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나가 클러스터 중심 사이의 거리가 가능한 멀어지도록 하는 밀도 무관 클러스터링이다. 하지만 밀도 무관 클러스터링 역시 클러스터 중심 사이의 거리를 정확히 제어하기가 어렵다. 이 논문에서는 클러스터 중심 사이의 거리가 멀어지도록 할뿐만이 아니라 클러스터 중심이 밀도가 높은 곳에 위치하도록 하는 항을 추가한 개선된 밀도 무관 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FCM이나 밀도 무관 클러스터링에 비해 실제 클러스터 중심으로 수렴하는 경우가 더 많다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
The multivariate analysis techniques of cluster analysis are examined in this article. The theory and applications of the techniques and computer software concerning these techniques are discussed and sample jobs are included. A hierarchical cluster analysis algorithm, available in the IMSL software package, is applied to a set of data extracted from a group of subjects for the purpose of partitioning a collection of 26 attributes of a weapon system into six clusters of superattributes. A nonhierarchical clustering procedure were applied to a collection of data of tanks considering of twenty-four observations of ten attributes of tanks. The cluster analysis shows that the tanks cluster somewhat naturally by nationality. The principal componant analysis and the discriminant analysis show that tank weight is the single most important discriminator among nationality although they are not shown in this article because of the space restriction. This is a part of thesis for master's degree in operations research.
본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.
The high level of activity in the development and maintenance of computer software makes the scheduling of software projects an importnat factor in reducing operating costs and increasing competitiveness. Software activity is labor intensive. Scheduling management of hours of software work is complicated by ther interdependencies between the segments of work, and the uncertainties of the work itself. This paper discusses issues of scheduling in software engineering management, and presents a modular decomposition model for software project scheduling, taking advantage of the facility for decomposition of a software project into relatively independent work segment modules. Modular decomposition makes it possible to treat scheduling as clustering and sequencing in the context of integer programming. A heuristic algorithm for the model is presented with some computational experiments.
K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.
FCM(Fuzzy C-Means)으로 대표되는 퍼지 클러스터링은 간단하면서도 효율적인 클러스터링 방법이지만, FCM에서 사용하는 목적 함수에서는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미치도록 함으로써 클러스터 사이의 밀도 차에 의해 클러스터링 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 밀도 문제를 완화하는 방법의 하나로 FCM의 목적 함수에 밀도 차이를 보정할 수 있는 항을 추가한 EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM)이 있다. 이 논문에서는 레귤러라이제이션을 이용하여 EDI-FCM을 보완한 Regularized EDI-FCM을 제안한다. 레귤러라이제이션은 해공간을 평탄화하고 잡음 민감성을 줄이기 위해 흔히 사용되는 방법으로, 클러스터링에서는 특정 클러스터가 클러스터링 결과에 미치는 영향을 줄이는 역할을 한다. 제안하는 방법은 FCM이나 EDI-FCM과 비교했을 때 실제 클러스터 중심에 빠르고 정확하게 수렴한다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
제4권2호
/
pp.249-253
/
2004
When we decide the software quality on the basis of the software measurement, the transitive property which is a requirement for an equivalence relation is not always satisfied. Therefore, we propose a scheme for classifying the software quality that employs a tolerance relation instead of an equivalence relation. Given the experimental data set, the proposed scheme generates the tolerant classes for elements in the experiment data set, and generates the tolerant ranges for classifying the software quality by clustering the means of the tolerance classes. Through the experiment, we showed that the proposed scheme could product very useful and valid results. That is, it has no problems that we use as the criteria for classifying the software quality the tolerant ranges generated by the proposed scheme.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.