• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.83-89
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• 1998

본 논문에서는, 퍼지 클러스터의 수가 증가함에 따라 나타나는 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준의 단조 감소 현상을 억제하는 새로운 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준을 제시한다. 또한, 제시된 평가 기준의 성질을 조사하고 기존의 퍼지 클러스터링 타당성 평가 기준과의 차이점에 대하여 논한다. 마지막으로, 퍼지 크러스터링에 자주 인용되는 몇 가지 전형적인 자료에 대한 모의 실험을 통하여 제시된 평가 기준의 효용성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.80-89
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• 2009

클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.107-116
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• 2010

시설물 입지 선정 문제(FLP)는 전통적인 최적화 문제중에 하나이다. FLP에 공급제약과 하나의 고객은 하나의 시설물에서만 제품을 공급받을 수 있다는 제약을 추가하면 단일 시설물 공급제약을 가지는 시설물 위치 설정 문제(SSFLP)가 된다. SSFLP는 NP-hard 문제로 알려져 있으며 진화 알고리즘과 같은 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 해결하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 SSFLP를 위한 효율적인 진화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 적응형 링크 조절 진화 알고리즘과 3가지 휴리스틱 해 개선 방법을 조합하여 고안되었다. 제안하는 알고리즘을 벤치마크 문제에 적용하여 다른 알고리즘과 성능을 비교분석해 본 결과, 제안하는 알고리즘은 중간 크기의 문제에서 대부분 최적해를 찾았으며 큰 문제에서도 안정된 결과를 보여주었다.