• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.860-862
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• 2015

본 논문에서는 Inter-Cloud 환경에서 효율적인 사용자 인증 및 권한 인가를 위한 새로운 형태의 IAM 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 아키텍처는 사전 Access Agreement를 통하여 사용자가 자신이 등록되지 않은 어떤 서비스도 간단하게 이용할 수 있도록 인증 및 접근 권한을 제공한다. 본 논문에서는 IAM 클러스터링 아키텍처의 구성요소 및 인증 프로토콜을 설명한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.73-79
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• 2009

객체지향 프로그래밍 언어를 기반으로 윈도우 사용자의 컴퓨터 파일시스템에 기록된 파일의 의미를 분석한 후, 이를 사용자 편의를 위해 파일명의 의미를 시소러스로 클러스터링 하는 설계를 하고, 파일로 기록된 문자의 의미와 파일확장자를 기반으로, 데이터베이스를 구성하고 참조하여 사용자 작성 파일들을 시소러스의 의미 체계와 통제어로 클러스터링 하여, 윈도우시스템의 화면표시 되는 Icon 파일들을 자동으로 분리하고, 설정하여, Mashup 시각구조로 나타내어 주는 프로세스(WTPM)를 설계하고 구현을 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.31-34
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• 2000

코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.519-522
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• 2017

본 논문에서는 개개인의 사용자 상황인식 정보추출을 위해 구분이 필요한 시스템에서의 클러스터링 알고리즘을 이용한 대체 방법에 대한 알고리즘을 제안한다. 기존의 사용자 구분 시스템에서는 사용자가 직접 자신의 정보를 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 이러한 사용자 관리기반에 있어 개선된 알고리즘을 연구 적용한 상용자 인식정보 추출이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템을 연구 개발하고자 한다. 일반적으로 같은 데이터를 가진 사용자들을 구분하는 알고리즘은 기록된 정보와 새로 입력된 정보가 일치하는지 확인 후 그에 따라 적절한 대처를 해준다. 하지만 그 새로 입력된 정보가 어떤 사용자의 정보인지를 직접 입력해줘야 하는 번거로움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 정보를 직접 입력하지 않아도 누적된 시스템 내의 워킹 메모리로부터 분석된 데이터를 바탕으로 시스템 스스로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 사용자를 구분하는 방법을 제안한다. 연구 적용된 알고리즘을 적용한 시스템의 관리 기법이 기존의 시스템보다 인원 구성이 다양한 환경에서 적응성이 더 높음을 보여주었다(주관적 관찰자 실험방법으로 증빙).

• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.529-532
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• 2005

비정상행위 탐지를 위해서는 사용자의 정상적인 행위 모델링이 중요한 이슈가 된다. 이러한 정상적인 행위를 간략한 프로파일로 생성하기 위해서 기존의 데이터 마이닝 기법들은 주로 고정된 데이터 집합을 이용하였다. 하지만 이러한 접근 방법들은 단순히 사용자 행위의 정적인 면만을 모델링 할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 사용자의 행위를 연속된 데이터 스트림으로 처리해야 한다. 본 논문에서는 데이터 스트림을 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이를 위해서, 사용자의 행위의 특성을 표현하는 다양한 특징들로 분류한다. 따라서 각 특징에 대해, 제안된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 지금까지 관찰된 특징 값들을 기반으로 클러스터 탐색하게 된다. 결과적으로 사용자의 과거 행위들을 유지할 필요 없이 사용자의 새로운 행위를 클러스터링 결과에 연속적으로 반영될 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권7호
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• pp.857-866
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• 2003

사용자 비정상 행위를 탐지하기 위해서 기존의 연구들은 주로 통계적 기법을 이용해 왔다. 그러나 이들 연구들은 주로 사용자의 평균적인 행위를 분석하기 때문에 사용자의 비정상행위가 정확하게 탐지될 수 없다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 클러스터링은 분석 환경에서 임의 개수의 빈발 영역을 식별할 수 있기 때문에 통계적 기법에서의 부정확한 모델링 방법을 개선할 수 있다. 빈발 공통 지식은 트랜잭션 단위로 발생되는 유사 데이터 객체들의 빈도수와 각 트랜잭션에 포함된 유사 데이터 객체들의 반복 비율로 나타낼 수 있다. 이와 더불어, 제안된 방법은 공통 지식을 축약된 프로파일로 유지하는 방법을 설명한다. 따라서 생성된 프로파일을 이용하여 온라인 트랜잭션에서의 비정상 행위를 쉽게 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권1호
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• pp.68-79
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• 2005

인터넷을 통해 웹이 보편화되면서 폭발적으로 증가하는 사용자의 서비스 요구를 수용하는 것은 점점 더 어려운 문제가 되고 있다. 사용자의 증가를 예측할 수 없는 상황에서 매번 고성능의 시스템을 구입하는 것은 좋은 해결책이 될 수 없다 즉, 필요할 때에 시스템을 적절히, 간단하게 확장할 수 있는 방법이 있어야 한다. 웹 클러스터링 시스템은 이러한 요구를 수용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 본 논문은 웹 클러스터링 시스템 연구에서 두 가지 점에서 기여를 하고 있다. 우선, FreeBSD상에서 구현되었던 Layer-7 스위치 기법 기반의 웹 클러스터링 시스템을, 많은 사용자에 의해 선호되고 있는 Linux 운영체제에 구현하였다. 이 두 운영체제 사이에는 상당한 차이가 있으며 본 논문에서는 Linux상의 구현에 대해 상세히 언급한다. 두번째는 Zipf-like한 웹 요청의 특성을 반영하여 각 요청에 따라 자원을 클러스터 상에서 효과적으로 할당할 수 있는 DS (Dual Scheduling) 부하 분산 기법을 제안하였다. 실험을 통해 이기법이 시스템 성능을 향상시키는 사실을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 2021

몰입형 고품질 가상 현실 영상 스트리밍을 위한 360도 영상 부호화 및 전송 기술 중 하나로 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법이 활발히 연구되고 있다. 360도 영상은 용량이 크기 때문에 개별 타일 기반 스트리밍 방법을 사용해 사용자 시점만 보내는 것이 효율적이다. 본 논문은 시점 기반 가상 현실 영상 복호화 시스템을 위한 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 클라이언트의 복호기가 최대로 복호화 가능한 해상도를 탐색한 후, 사용자 시점 데이터와 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 이용해 클러스터화할 복수 개의 사용자 시점 타일들의 목록을 생성한 후, 타일 병합기를 이용해 타일들을 병합하여 클러스터 비트스트림을 생성한다. 이후 클라이언트는 병합된 클러스터 비트스트림들을 복호화한 후 사용자 시점을 생성한다. 제안하는 방법을 이용하면 클라이언트의 복호기 환경에 제약받지 않는 복호화가 가능하며, 제안하는 방법 중 하나인 4K_clustering 방법의 경우 8%의 복호화 속도 개선 효과를 얻을 수 있어 몰입형 고품질 가상 현실 영상을 위한 실시간 타일 스트리밍이 가능하다.