• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1733-1748
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• 1997

재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.494-499
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• 2015

데이터 사이즈가 증가함에 따라서 대용량 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문에서는 분산 병렬 처리 프레임워크인 맵리듀스를 활용한 k-Means 클러스터링 기반의 효과적인 클러스터링 기법인 MCSK-Means (Multi centroid set k-Means)알고리즘을 제안한다. k-Means 알고리즘은 임의로 정해지는 k개의 초기 중심점들의 위치에 따라서 클러스터링 결과의 정확도가 많은 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 MCSK-Means 알고리즘은 k개의 중심점들로 이루어진 m개의 중심점 집합을 사용하여 임의로 생성되는 초기 중심점의 의존도를 줄였다. 또한, 클러스터링 단계를 거친 m개의 중심점 집합들에 속한 중심점들에 대하여 직접 계층 클러스터링 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터 중심점들을 생성하였다. 본 논문에서는 MCSK-Means 알고리즘을 맵리듀스 프레임워크 환경에서 개발하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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• pp.65-70
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• 2005

계층적 문서 클러스터링에 있어서 실험집단에 따라 응집식 기법과 분할식 기법의 성능이 다르며, 이를 좌우하는 요소는 분류의 깊이, 즉 분류수준이라고 가정하였다. 조금만 나누면 되는 대분류인 경우는 상대적으로 분할식 기법이 유리하고, 조금만 합치면 되는 소분류인 경우에는 응집식 기법이 유리할 것이라고 판단했기 때문이다. 그에 따라 분할식 클러스터링 기법인 양분(Bisecting) K-means기법과 응집식 기법인 완전연결, 평균연결, WARD기법의 성능을 실험집단이 대분류인 경우와 소분류인 경우의 유사계수를 적용하여 각 기법별 성능을 비교하여 실험집단의 특성에 따른 적합 클러스터링 기법을 찾고자 하였다. 실험결과 응집식 기법과 분할식 기법의 성능 우열에 영향을 미치는 것은 분류수준보다는 변이계수로 측정된 상대적인 군집의 크기 편차인 것으로 나타났다.

• 대기
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• 제16권4호
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• pp.259-267
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• 2006

In the present study, the neural network (NN) model with cluster analysis method was developed to predict storm surge in the whole Korean coastal regions with special focuses on the regional extension. The model used in this study is NN model for each cluster (CL-NN) with the cluster analysis. In order to find the optimal clustering of the stations, agglomerative method among hierarchical clustering methods was used. Various stations were clustered each other according to the centroid-linkage criterion and the cluster analysis should stop when the distances between merged groups exceed any criterion. Finally the CL-NN can be constructed for predicting storm surge in the cluster regions. To validate model results, predicted sea level value from CL-NN model was compared with that of conventional harmonic analysis (HA) and of the NN model in each region. The forecast values from NN and CL-NN models show more accuracy with observed data than that of HA. Especially the statistics analysis such as RMSE and correlation coefficient shows little differences between CL-NN and NN model results. These results show that cluster analysis and CL-NN model can be applied in the regional storm surge prediction and developed forecast system.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권2호
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• pp.6-17
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• 2020

Word similarity is often measured to enhance system performance in the information retrieval field and other related areas. This paper reports on an experimental comparison of values for word similarity measures that were computed based on 50 intentionally selected words from a Reuters corpus. There were three targets, including (1) co-occurrence-based similarity measures (for which a co-occurrence frequency is counted as the number of documents or sentences), (2) context-based distributional similarity measures obtained from a latent Dirichlet allocation (LDA), nonnegative matrix factorization (NMF), and Word2Vec algorithm, and (3) similarity measures computed from the tf-idf weights of each word according to a vector space model (VSM). Here, a Pearson correlation coefficient for a pair of VSM-based similarity measures and co-occurrence-based similarity measures according to the number of documents was highest. Group-average agglomerative hierarchical clustering was also applied to similarity matrices computed by individual measures. An evaluation of the cluster sets according to an answer set revealed that VSM- and LDA-based similarity measures performed best.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.399-400
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• 2009

As a part of the era of human centric applications people started to care about their well being utilizing any possible mean. This paper proposes a framework for real time on-body sensor health-care system, addresses the current issues in such systems, and utilizes an enhanced online divisive agglomerative clustering algorithm (EODAC); an algorithm that builds a top-down tree-like structure of clusters that evolves with streaming data to rationally cluster on-body sensor data and give accurate diagnoses remotely, guaranteeing high performance, and scalability. Furthermore it does not depend on the number of data points.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.95-96
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• 2021

최근 미디어의 발전으로 빠른 속도로 많은 양의 사람들의 얼굴이 포함된 사진, 동영상들이 인터넷에 업로드 되고 있다. 이러한 현상에 맞춰 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술의 놀라운 발전이 있었으나, 대규모 데이터셋에서 임의의 인물을 검색하는 경우에서는 연산량과 저장공간의 부담이 존재한다. 특히, 인터넷에 존재하는 수많은 불법 촬영물에서 피해자를 정확하고 신속하게 검색하기 위해서는 효율적인 얼굴 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 본 논문은 얼굴 특징 추출과 클러스터링을 활용하여 방대한 양의 불법 촬영물 셋에서 피해자 동영상을 효율적으로 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 불법 촬영물 동영상 검색 실험 환경을 만들기 위해 YouTube Faces [1] 데이터셋으로 유사 동영상 셋을 만들고 이 환경에서 실험을 진행한다. 얼굴 특징 추출 모델은 ResNet100 네트워크를 CosFace 손실함수와 Glint360K 데이터셋으로 학습시킨 모델 [2]을 사용한다. 추출된 얼굴 특징들을 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 알고리즘으로 클러스터링 한 후, 클러스터 대푯값을 통해 얼굴 검색 실험을 했을 때의 실험 결과를 분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권2호
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• pp.120-130
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• 2020

본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2179-2188
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• 2015

Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.