• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.2037-2040
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• 2004

In this paper we introduce a new prototype based classifiers for overlapping data, where training pattern can be overlap on the feature space. The proposed classifier is based on the prototype from neural network classifier (NNC)[1] for overlap data. The method automatically chooses the initial center and two radiuses for each class. The center is used as a mean representative of training data for each class. The unclassified pattern is classified by measure distance from the class center. If the distance is in the lower (shorter radius) the unknown pattern has the high percentage of being in this class. If the distance is between the lower and upper (further radius), the pattern has the probability of being in this class or others. But if the distance is outside the upper, the pattern is not in this class. We borrow the words upper and lower from the rough set to represent the region of certainty [3]. The training algorithm to find number of cluster and their parameters (center, lower, upper) is presented. The clustering result is tested using patterns from Thai handwritten letter and the clustering result is very similar to human eyes clustering.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.217-224
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• 2008

This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess its performance when using different kinds of data. Preprocessing of database is performed prior to clustering using edit distance algorithm, principal component analysis (PCA), and normalization function to identify the features necessary for clustering.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1044-1049
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• 2006

Multiple sequence alignment is a method to compare two or more DNA or protein sequences. Most of multiple sequence alignment tools rely on pairwise alignment and Smith-Waterman algorithm to generate an alignment hierarchy. Therefore, in the existing multiple alignment method as the number of sequences increases, the runtime increases exponentially. In order to remedy this problem, we adopted a parallel processing suffix tree algorithm that is able to search for common subsequences at one time without pairwise alignment. Also, the cross-matching subsequences triggering inexact-matching among the searched common subsequences might be produced. So, the cross-matching masking process was suggested in this paper. To identify the function of the clusters generated by suffix tree clustering, BLAST and CDD (Conserved Domain Database)search were combined with a clustering tool. Our clustering and annotating tool consists of constructing suffix tree, overlapping common subsequences, clustering gene sequences and annotating gene clusters by BLAST and CDD search. The system was successfully evaluated with 36 gene sequences in the pentose phosphate pathway, clustering 10 clusters, finding out representative common subsequences, and finally identifying functional domains by searching CDD database.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.890-893
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• 2008

자율성 및 이동성 갖는 네트워크 구조의 하나인 MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)은 각 node들은 그 특성에 따라서 clustering service을 한다. node의 전송과정 중 path access에 대하여 중요성 또한 강조되고 있다. 일반적인 무선 네트워크 상에서의 node들은 clustering을 하게 되는데 그 과정에서 발생되는 여러 가지 문제점을 가지고 전송이 이루어진다. 모든 node들이 송, 수신상의 전송 범위(Beam forming area)가지고 있으며, 이러한 각 node들의 전송범위 내에 전송이 이루어지는 전통적인 전송기술 mechanism을 찾는다. 이러한 전송상황에서의 송신하는 node와 수신된 node간에 발생되고 있는 중복성의 문제점으로 즉, 상호적용에 의한 네트워크 duplicate(overlapping)이 크게 우려가 되고 있다. 이러한 전송상의 전송 범위 중첩, node간의 packet 간섭현상, packet의 중복수신 및 broadcasting의 storming현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 상황정보의 속성을 이용한 계층적 상호 head node들의 접근된 위치와 연계되는 전송속도, 보존하고 있는 head node들의 에너지 source value, doppler효과를 통한 head node의 이동방향 등 분석한다. 분석된 방법으로 전송상의 계층적 path가 구성된 경험적 path 속성을 통한 네트워크 connectivity 신뢰성을 극대화 할 뿐만 아니라 네트워크의 전송 범위 duplicate을 사전에 줄일 수 있고 전송망의 최적화를 유지할 수 있는 기법의 하나인 상황정보를 이용한 ad hoc network의 ODDMRP(Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol) clustering 기법을 제안한다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.255-263
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• 2022

3D object detection pipelines often incorporate RGB-based object detection methods such as YOLO, which detects the object classes and bounding boxes from the RGB image. However, in complex environments where objects are heavily cluttered, bounding box approaches may show degraded performance due to the overlapping bounding boxes. Mask based methods such as Mask R-CNN can handle such situation better thanks to their detailed object masks, but they require much longer time for data preparation compared to bounding box-based approaches. In this paper, we present a 3D object recognition pipeline which uses either the YOLO or Mask R-CNN real-time object detection algorithm, K-nearest clustering algorithm, mask reduction algorithm and finally Principal Component Analysis (PCA) alg orithm to efficiently detect 3D poses of objects in a complex environment. Furthermore, we also present an improved YOLO based 3D object detection algorithm that uses a prioritized heightmap clustering algorithm to handle overlapping bounding boxes. The suggested algorithms have successfully been used at the Artificial-Intelligence Robot Challenge (ARC) 2021 competition with excellent results.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.427-429
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• 2005

Energy efficiency is the most challenging issue in wireless sensor network to prolong the life time of the network, as the sensors has to be unattended. Cluster based communication can reduce the traffic on the network and gives the opportunity to other sensors for periodic sleep and thus save energy. Passive clustering (PC) can perform a significant role to minimize the network load as it is less computational and light weight. First declaration wins method of PC without any priority generates severe collision in the network and forms the clusters very dense with large amount of overlapping region. We have proposed several modifications for the existing passive clustering algorithm to prolong the life time of the network with better cluster formation.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권14호
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• pp.5721-5727
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• 2014

Objectives: To evaluate the performance of clustering methods used in the prognostic assessment of categorical clinical data for hepatocellular carcinoma (HCC) patients in China, and establish a predictable prognostic nomogram for clinical decisions. Materials and Methods: A total of 332 newly diagnosed HCC patients treated with hepatic resection during 2006-2009 were enrolled. Patients were regularly followed up at outpatient clinics. Clustering methods including the Average linkage, k-modes, fuzzy k-modes, PAM, CLARA, protocluster, and ROCK were compared by Monte Carlo simulation, and the optimal method was applied to investigate the clustering pattern of the indices including platelet count, platelet/lymphocyte ratio (PLR) and serum aspartate aminotransferase activity/platelet count ratio index (APRI). Then the clustering variable, age group, tumor size, number of tumor and vascular invasion were studied in a multivariable Cox regression model. A prognostic nomogram was constructed for clinical decisions. Results: The ROCK was best in both the overlapping and non-overlapping cases performed to assess the prognostic value of platelet-based indices. Patients with categorical platelet-based indices significantly split across two clusters, and those with high values, had a high risk of HCC recurrence (hazard ratio [HR] 1.42, 95% CI 1.09-1.86; p<0.01). Tumor size, number of tumor and blood vessel invasion were also associated with high risk of HCC recurrence (all p< 0.01). The nomogram well predicted HCC patient survival at 3 and 5 years. Conclusions: A cluster of platelet-based indices combined with other clinical covariates could be used for prognosis evaluation in HCC.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2001

기존의 문서 클러스터링 알고리즘은 모든 문서가 각각 하나의 클러스터에만 할당되도록 설계되어 문서에 여러 개의 주제가 포함되어 있을지라도 문서는 유사도 비교에 의해 오직 하나의 플러스터에 포함된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문서 플러스터링 방법의 한계를 파악하기 위해 문서가 여러 개의 클러스터에 포함될 수 있는 계층적 중복 문서 클러스터링을 제안한다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위해서 불용어 제거 알고리즘을 이용해 불용어를 제거하여 클러스터링에 사용되는 키워드를 선별하고, 단어가중치 산출을 위한 TF*NHDF 공식을 제안한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권3호
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• pp.259-266
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• 2013

광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지로부터 세포 변화를 자동적으로 추적 및 분석하는 것이 세포 트래킹이라고 한다. 세포 변화 과정에서 이웃에 있는 세포들이 겹쳐져 있는 상태를 클러스터라고 하며 세포트래킹에서 클러스터를 다시 세포로 분리하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 타원 근사법을 기반으로 클러스터를 분리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 클러스터의 외곽선을 추출한 후 외곽선의 오목정점을 이용하여 클러스터를 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%, 세 개의 세포가 겹쳐진 경우 평균적으로 84% 그리고 겹쳐진 세포의 개수가 네 개 이상인 경우 약 73%의 정확도로 클러스터를 분리해 주었다.