• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1-6
• /
• 2014

Visual defect inspection for electronics parts manufacturing processes is comprised of 2 steps - automatic visual inspection by machine and inspection by human inspectors. It is necessary that spatial points which were detected by the machine should be adequately clustered for subsequent human inspection. This research deals with the spatial clustering algorithm for the purpose of process productivity improvement. Distribution based clustering is newly developed and experimentally confirmed to show better clustering efficiency than existing algorithm - area based clustering.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제14권4호
• /
• pp.256-267
• /
• 2014

An automatic switch among ensembles of clustering algorithms is proposed as a part of the bibliographic big data retrieval system by utilizing a fuzzy inference engine as a decision support tool to select the fastest performing clustering algorithm between fuzzy C-means (FCM) clustering, Newman-Girvan clustering, and the combination of both. It aims to realize the best clustering performance with the reduction of computational complexity from O($n^3$) to O(n). The automatic switch is developed by using fuzzy logic controller written in Java and accepts 3 inputs from each clustering result, i.e., number of clusters, number of vertices, and time taken to complete the clustering process. The experimental results on PC (Intel Core i5-3210M at 2.50 GHz) demonstrates that the combination of both clustering algorithms is selected as the best performing algorithm in 20 out of 27 cases with the highest percentage of 83.99%, completed in 161 seconds. The self-adapted FCM is selected as the best performing algorithm in 4 cases and the Newman-Girvan is selected in 3 cases.The automatic switch is to be incorporated into the bibliographic big data retrieval system that focuses on visualization of fuzzy relationship using hybrid approach combining FCM and Newman-Girvan algorithm, and is planning to be released to the public through the Internet.

• 정보관리학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.203-230
• /
• 2001

본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.179-192
• /
• 2004

본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결합 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인 엔진에서 제공되는 3가지 복합명사 분석 모드에 대해서 기술한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 예시한다. 실험에서는 3가지 복합명사 색인 방법을 기준으로 문서 클러스터링을 수행하고, 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.187-190
• /
• 2001

Due to the recent proliferation of the internet, it is broadly granted that the necessity of the automatic document categorization has been on the rise. Since it is a heavy time-consuming work and takes too much manpower to process and classify manually, we need a system that categorizes them automatically as their contents. In this paper, we propose the automatic E-mail response system that is based on 2 hierarchical document clustering methods. One is to get the final result from the classifier trained seperatly within each class, after clustering the whole documents into 3 groups so that the first classifier categorize the input documents as the corresponding group. The other method is that the system classifies the most distinct classes first as their similarity, successively. Neural networks have been adopted as classifiers, we have used dendrograms to show the hierarchical aspect of similarities between classes. The comparison among the performances of hierarchical and non-hierarchical classifiers tells us clustering methods have provided the classification efficiency.

• 전기학회논문지
• /
• 제58권11호
• /
• pp.2269-2274
• /
• 2009

Customer clustering method is used to make a TDLP (typical daily load profile) to estimate the quater hourly load profile of non-AMR (Automatic Meter Reading) customer. In this paper, repeated small-sized clustering method is supposed to improve the classifying ability of TDLP. K-means algorithm is well-known clustering technology of data mining. To reduce the local maxima of k-means algorithm, proposed method clusters average load profiles to small-sized clusters and selects the highest error rated cluster and clusters this to small-sized clusters repeatedly to minimize the local maxima.

• 정보관리학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.93-117
• /
• 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.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1047-1057
• /
• 2011

본 논문에서는 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 영상을 cluster로 나눈 후 각 cluster에 대하여 히스토그램 변형기법을 적용하여 만든 밝기 변환 함수로 영상의 동적 범위를 확장시키는 방법과 히스토그램 변형에 필요한 파라미터를 자동으로 조절하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 전역적 히스토그램 변형기법의 한계점인 지역적 밝기 개선이 어렵다는 단점을 극복할 수 있을 뿐 아니라 밝기 변환함수의 파라미터를 자동적으로 조절할 수 있어서 수동 조절 없이 고성능의 화질 개선이 가능하다. 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함은 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
• /
• pp.223-226
• /
• 2003

Because UMLS semantic network is bulky and complex, user hard to understand and has shortcoming that can not express all semantic network on screen. To solve this problem, rules to dismember semantic network efficiently are introduction. but there is shortcoming that this should classifies manually applying rule whenever UMLS semantic network is modified. Suggest automatic clustering method of UMLS semantic network that use genetic algorithm to solve this problem. Proposed method uses Linked semantic relationship between each semantic type and semantic network does clustering by structurally similar semantic type linkages. To estimate the performance of suggested method, we compared it with result of clustering method by rule.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.135-138
• /
• 2020

This paper suggests a method of automatic clustering to search of relevant digital photos using geo-coded information. The provided scheme labels photo images with their corresponding global positioning system coordinates and date/time at the moment of capture, and the labels are used as clustering metadata of the images when they are in the use of retrieval. Experimental results show that geo-location information can improve the accuracy of image retrieval, and the information embedded within the images are effective and precise on the image clustering.