• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.367-380
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• 2002

최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26～187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.

• 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.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.173-185
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• 2004

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 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 $88\%$의 정확율을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권1호
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• pp.93-117
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• 2004

본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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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.

• 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.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2001

기존의 문서 클러스터링 알고리즘은 모든 문서가 각각 하나의 클러스터에만 할당되도록 설계되어 문서에 여러 개의 주제가 포함되어 있을지라도 문서는 유사도 비교에 의해 오직 하나의 플러스터에 포함된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문서 플러스터링 방법의 한계를 파악하기 위해 문서가 여러 개의 클러스터에 포함될 수 있는 계층적 중복 문서 클러스터링을 제안한다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위해서 불용어 제거 알고리즘을 이용해 불용어를 제거하여 클러스터링에 사용되는 키워드를 선별하고, 단어가중치 산출을 위한 TF*NHDF 공식을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1443-1450
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• 2004

객체지향 소프트웨어 개발 초기단계에서 클래스의 결정은 많은 객체와 관련된 속성들의 클러스터링을 하는 복잡한 문제이다. 클래스의 재사용을 위해 라이브러리에 클래스의 등록은 반복적인 시행착오에 의존하여왔다. 클래스를 등록하는 전통적인 방법과 모델링 혹은 설계단계에서 클래스와 그 계층구조의 정의를 위한 통합적인 방법에 대해 논의한다. 속성 클러스터링 문제를 위해 객체들의 속성 유사도에 근거하여 0-1 정수프로그램 위한 모형을 제시하고 또한 네트워크 기법을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클래스 계층구조를 생성하기 위한 규칙을 제시하였으며 계층구조그래프 생성알고리즘을 제안한다. 본 연구결과를 이용하여 실제 현장의 문제를 사례로 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.342-344
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• 2000

대부분 웹 검색엔진들의 검색결과로 수십 혹은 수백만건의 문서가 제시되어 사용자가 원하는 문서를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색 결과의 브라우징을 위한 검색 결과 문서에 대한 자동 클러스터링 방법을 제안한다. 문서간 유사도를 계산하기 위해 공통 키워드 빈도를 이용하고, 클러스터링 방법은 계층적 클러스터링을 사용하고, 각 클러스터에 대한 디스트립터를 추출하기 위해 빈도를 이용한다. 실험 결과, 완전 연결 방법이 가장 나은 정확도를 보였지만 계산시간이 많이 소요되어 동적 환경에 부적합하다는 것을 보였다. 아울러 집단 평균 연결이 정확도나 계산 시간 측면에서 우수함을 알수 있었다.