• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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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 비교실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.77-93
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• 2020

비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.28-33
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• 1998

대량의 영상데이터베이스에서 질의영상에 대한 유사영상을 검색할 때의 유사도 계산을 위한 시간소모는 영상의 실시간 검색효율을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 키영상(key image)을 이용하여 영상데이터베이스의 각 영상과 키영상의 유사도를 미리 계산해 둠으로써 질의영상과 데이터베이스 영상간의 유사도 계산시간을 단축시킨다. 그리고 검색효율을 높이기 위해 1차적으로 칼라특징으로 유사영상들을 분류한 후, 1차 분류된 영상들만을 대상으로 계층적으로 질감특징값으로 영상을 비교함으로써 검색효율을 상승시킨다. Oracle 데이터베이스 상에서 본 계층적 내용기반 영상검색시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.707-709
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• 2003

본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.600-608
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• 2017

최근 인터넷의 급격한 확장에 따른 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 그러나 실제 사용자에게 필요한 정보는 극히 일부분으로 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 따라서 검색어로 검색된 문서에 대한 유사도 평가를 통한 계층적 유사 정보와 검색 우선순위에 대한 정보를 제공할 필요성이 있다. 이를 위해서 검색어를 구성하고 있는 키워드의 동시 발생 빈도를 고려한 검색 문서에 대한 유사도를 기반으로 문서 클러스터를 구성하고 SVM을 적용한 빅 데이터 기반 계층적 유형 분류 모델을 제안한다. 계층적 분류방법과 SVM 분류기의 결합은 문서의 계층이 기하급수적으로 늘어나는 웹 문서의 경우에 높은 성능을 얻을 수 있다. 제안된 모델은 정확하고 신속한 검색을 제공하는 정보검색시스템의 응용 모델로 활용될 수 있다.

• 정보관리연구
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• 제40권2호
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• pp.95-115
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• 2009

저자식별은 학술문헌에 출현한 동명저자명들을 실세계의 서로 다른 사람들로 대응시키는 것이다. 이를 위해 임의의 동명저자명쌍의 유사도를 계산하고 이를 바탕으로 동명저자명 개체들을 군집화하는 단계를 거친다. 저자명의 군집화 기법으로 주로 계층적 군집법이 사용되었으나 다양한 계층적 군집법에 대한 비교 평가는 미흡했다. 이 연구는 다이스계수, 코사인유사도, 유클리디안 거리, 자카드계수, 피어슨 상관계수 등의 다양한 개체거리/유사도수식과 계층적 군집법들의 상관관계와 계층적 군집기법들의 한글 저자식별 성능에 대한 비교/분석을 다룬다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.69-71
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• 2000

군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.237-251
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• 2003

이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.172-174
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• 1999

본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.