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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.952-955
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2014
본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.43-46
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2005
다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.
Author resolution is to disambiguate same-name author occurrences into real individuals. For this, pair-wise author similarities are computed for author name entities, and then clustering is performed. So far, many studies have employed hierarchical clustering techniques for author disambiguation. However, various hierarchical clustering methods have not been sufficiently investigated. This study covers an empirical evaluation and analysis of hierarchical clustering applied to Korean author resolution, using multiple distance functions such as Dice coefficient, Cosine similarity, Euclidean distance, Jaccard coefficient, Pearson correlation coefficient.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.784-786
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2003
본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.36
no.4
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pp.175-205
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2002
Information visualization in information retrieval is a creating tool that enables us to observe, manipulate, search, navigate, explore, filter, discover, understand, interact with large volumes of data for more rapidly and far more effectively to discover hidden patterns. The focus of this study is to investigate and analyze information visualization techniques in information retrieval system in the three-schematic levels. In result, it was found that first, scientific data, documents, and retrieval result information are visualized through various techniques. Second, information visualization techniques which facilitate navigation and interaction are zoom and pan, focus+context techniques, incremental exploration, and clustering. Third, the visual metaphors used by the visualization systems are presented in the linear structure, hierarchy structure, network structure, and vector scatter structure.
In the recent, due to explosion of Digital Universe, the performance of computer and storage system is reducing. Therefore, the upgrade and capacity expansion needs is growing. Countermeasure for this problem is required fundamental and long-term solutions rather than piecemeal expansion. In this paper, we establish a data management policy for an enterprise through the operational status of storage system and the analysis of data value of it, and implement ILM-based tiered storage system on the basis of these. The results of this study shows the overall throughput was improved about 21% compared to the existing system, it is very effective to maintain continuous quality and reduce operating costs in the long term aspect.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.3
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pp.117-126
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2009
Various dimensions of watershed structural/non-structural planning can be applied in comprehensive flood mitigation plan in a river basin. Especially structural counterplans have very broad and diverse nature as flood control facilities. It is not easy to find the optimum alternative to maximize the ability of a basin to reduce flood risk using a combination of structural counterplans. In addition, there is no standard for evaluating the performance of structural counterplans and for selecting optimal combination of them. This study focused on how to select the best alternative of a comprehensive watershed structural plan from various flood defense alternative candidates. By introducing an analytic hierarchy process, we would like to show how we decide the best alternative using standard worksheets developed in this study for economics and policy evaluation, and Expert Choice 11.5, which calculates weights for evaluation items. Based on the results from this study, we would like to suggest the best practice of a standardized watershed plan for flood protection.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.35
no.1
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pp.33-49
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2009
At the long period of time, Many powerful countries are going to prepare on building Future Combat System(FCS). R.O.K. Army also have to prepare for Future Combat on the line of Military Transformation. First, This paper presents the reason for building R.O.K. Army FCS. Second, R.O.K. Army could get good use of Master Plan frame for FCS enterprise as apply to this paper that FCS consist on an individual combat system for the priority of determination by Analytic Hierarchy Process(AHP)
양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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