• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.706-708
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• 2002

DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.69-71
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• 1999

본 논문에서는 대용량 데이터의 계층적 자료저장을 위한 광주크박스 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 광주크박스를 이용한 계층적 자료저장을 함으로써 적은 비용으로 대용량의 저장공간을 확보하며, 적절한 스케쥴링 정책에 의해 효과적인 자료 관리를 할 수 있다. 관리 시스템은 사용자와의 인터페이스를 위한 부분. 미디어의 관리를 위한 부분, 주크박스를 제어하기 위한 부분으로 구성된다. 각 구현 모듈들은 운영체제 독립적으로 설계되어 재사용이 가능하며 다양한 운영체제에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1133-1136
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• 2001

ATM 포럼에 제시된 LR 기법에서는 위치 등록기를 각 계층별로 물리적으로 배치하고 있어 다수의 데이터베이스가 필요하고, 데이터베이스 액세스 회수가 증가하며 위치 관리를 위한 신호 트래픽이 많고 호 설정 지연이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 기존 LR 기법에서 사용하는 물리적인 계층 구조에서 각 계층마다 위치 등록기를 둠으로 인한 문제점을 보완하기 위해 PNNI 계층을 적용하여 논리적 계층에 의한 위치 등록기 구조를 제시한다. 논리적 계층 구조에서는 위치 등록기를 논리적인 그룹으로 묶고, 이 그룹들을 다시 그룹으로 묶어서 위치 등록기의 논리적인 트리 헝태로 만들어 상위 레벨의 위치 등록기의 역할을 하위 레벨의 위치 등록기 중 하나가 수행할 수 있도록 한다. 그리고, 위치 관리 비용 측면에서 성능을 비교 평가하여 제안된 논리적 계층 구조가 기존의 물리적 계층 구조에 비해 데이터베이스 수가 줄어들고, 위치 관리 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.6
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• pp.436-441
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• 2015

There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.4 s.54
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• pp.173-185
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• 2004

Fast and high-quality document clustering algorithms play an important role in providing data exploration by organizing large amounts of information into a small number of meaningful clusters. Many papers have shown that the hierarchical clustering method takes good-performance, but is limited because of its quadratic time complexity. In contrast, with a large number of variables, K-means has a time complexity that is linear in the number of documents, but is thought to produce inferior clusters. In this paper, Condor system using K-Means algorithm Compares with regular method that the initial centroids have been established in advance, our method performance has been improved a lot.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.921-933
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• 2016

In this paper, we consider the comparisons of the personal preferences of analytic hierarchy process (AHP) and conjoint analysis (CA) which contain very relatively small number of alternatives. However, a direct performance comparison is not easy because these two methods have a much different process to achieve the final decision. Therefore, we adopt a validity and reference method with empirical case study for cosmetics preference of female college students. In case study, conjoint analysis has the merit of measuring internal validity; however, AHP has the merit of measuring predictive validity.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.157-161
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• 2016

본 논문에서는 클러스터 간의 중복을 허용한 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 기법에 적합한 클러스터 간 유사도 평가방법(linkage metric)을 제안하였다. 클러스터 간 유사도 평가방법은 계층적 클러스터링에서 클러스터를 통합하거나 분해하는데 쓰이며 사용된 방법에 따라 클러스터링의 결과가 다르게 형성된다. 기존의 클러스터 간 유사도 평가방법인 single linkage, complete linkage, average linkage 중 single linkage와 complete linkage는 클러스터 간 중복이 허용된 환경에서 정확도가 낮은 문제점이 있고, average linkage는 정확도가 두 방법에 비해 높지만 계산 시간 소요가 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 average linkage를 개선하여 중복된 데이터에 의한 필요 계산량을 크게 줄임으로써 시간적 성능이 우수한 클러스터 간 유사도 평가방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 기존 방법들과 비교 실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.59-64
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• 2022

한국표준질병사인분류(KCD)는 사람의 질병과 사망 원인을 유사성에 따라 체계적으로 유형화한 분류체계이다. KCD는 계층적 분류체계로 구성되어 있어 분류마다 연관성이 존재하지만, 일반적인 텍스트 분류 모델은 각각의 분류를 독립적으로 예측하기 때문에 계층적 정보를 반영하는 데 한계가 있다. 본 논문은 계층적 분류체계를 적용한 KCD 예측 모델을 제안한다. 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 비교 실험을 진행한 결과 F1-score 기준 최대 0.5%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 특히 비교 모델이 잘 예측하지 못했던 저빈도의 KCD에 대해서 제안 모델은 F1-score 기준 최대 1.1%p의 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.191-195
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• 1998

최근 인터넷상에서는 이형 네트워크 상황에서 효율적인 화상회의를 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이형 네트워크에서 화상회의를 효과적으로 수행하기 위해서는 각 수신자의 네트워크 상태에 알맞게 데이터를 보내주어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 McCanne은 계층적 코딩 방식과 RLM(Receiver-driven Layered Multicast)방식을 결합하여 사용할 것을 제안하였다. 계층적 코딩 방식은 하나의 이미지 프레임을 여러 계층의 데이터 스트림으로 나누는 방식으로 수신자는 많은 계층의 스트림을 받아볼수록 선명한 영상을 볼 수 있다. RLM은 각 수신자의 네트워크 상태에 따라 몇 개의 데이터 스트림을 수신할 것인가를 결정하는 방식이다.. 본 논문에서는 기존 RLM방식의 효율을 향상시킬 수 있는 적응적 기법을 제안한다. 기존의 RLM방식은 무작위적으로 정한 시간에 수신하는 데이터 스트림의 개수를 증가시키고 또한 네트워크가 정체가 되면 수신하는 데이터 스트림의 개수를 감소시키는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 개수를 증가시키는 시간을 네트워크의 상태에 따라 적응적으로 결정하는 기법을 소개한다. 시뮬레이션 실험에 의하면 적응적 기법이 기존 RLM에 비해 네트워크 사용 효율을 10%-30%정도 향상시킨다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8A
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• pp.1378-1387
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• 2001

인터넷 서비스의 다양화와 네트워크의 대형화로 인하여 서브 도메인(Subdomain) 및 도메인을 포함한 인터넷 전체에 걸쳐 적용할 수 있는 계층적 구조의 보안 모델의 정의와 이 모델을 기반으로 하는 보안 정책 프로토콜의 표준화가 요구되고 있다. 이 논문에서는 기존 보안 정책 서버 구조를 기존의 Internet-Draft 문서를 통해 분석하고 그것을 바탕으로 계층적 보안 정책 구조를 제시한 후 보안 정책 연동 프로토콜을 설계한다. 이를 위해 보안정책 프로토콜을 확장하고 그룹개념을 위한 질의와 레코드를 확장 설계하고 계층적 보안 모델에서 효과적인 보안정책 상속 및 수정을 위한 갱신 레코드를 정의한다. 또한 동일한 정책 속성을 갖는 호스트들의 모임을 그룹으로 정의하고, 이 개념을 기반으로 효율적인 연동 메커니즘을 설계한다.