• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권3호
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• pp.277-284
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• 2007

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 라우팅 방식은 에너지 효율 측면에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 클러스터링 방식이 사용된다. 하지만 클러스터링 방식은 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제점이 있다. 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제를 보완하기 위한 방식으로 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링(dynamic clustering) 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우 클러스터 헤드 노드를 재선출할 때마다 클러스터 구조가 바뀌게 되며, 이로 인한 에너지 소모가 발생한다. 즉 지금까지 연구된 동적 클러스터링 방식은 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤드 노드 선출 및 클러스터 형성의 셋업(set-up) 과정이 반복적으로 일어나는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 반복적인 셋업의 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 클러스터는 고정하고, 클러스터 내의 클러스터 헤드 노드를 Round-Robin으로 선출하는 RRCH(Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. RRCH방식은 한번 구성된 클러스터 내에서 각 센서 노드(sensor node)의 지속적이고 균형적인 에너지 소모를 이루어, LEACH방식처럼 셋업 과정이 반복적으로 일어나지 않게 하는 에너지 효율적인 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.859-868
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• 2004

본 논문에서는 능동적 학습이 보다 적은 수의 훈련예제로도 높은 학습성능을 달성할 수 있도록 군집화기법을 이용하여 초기훈련집합을 선정하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 유사한 예제들보다는 다양한 예제들로 그리고 특수한 예제들보다는 보편적인 예제들로 구성한 집합이 학습에 유리할 것이라는 가정을 바탕으로, 먼저 k-means 군집화 기법으로 예제들을 군집화한 후, 각 군집을 가장 잘 표현하는 대표예제로 개별 군집의 중심점과 가장 가까운 예제를 선정하여 초기훈련집합을 구성한다. 또한 개별 군집의 중심점을 가상의 예제로 가정하여, 이와 연관된 대표예제의 카테고리를 부여함으로써 추가의 훈련예제로 활용하는 방안을 함께 제안한다. 여러 문서 분류 문제를 대상으로 실험한 결과, 본 제안 방안으로 선정한 초기훈련집합에서 출발한 능동적 학습이 임의로 선정한 초기훈련집합에서 출발한 경우에 비해 보다 적은 수의 훈련예제로도 동등한 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국조리학회지
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• 제23권5호
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• pp.109-120
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• 2017

This study aimed to develop Chinese restaurant set menu which was proper to tendency of market segmentation by using conjoint analysis. In order to examine tendency of market segmentation, this study investigated the important factors and effective values of whole market and segment market. First, the study found that whole market and segment market seemed to prefer seafood to meat except Cluster 3 (Gentle demand type). Second, regarding efficiency of attribute level, the study found that crap soup is favored over seafood in both whole market and segment market except Cluster 1 (strong demand type). Third, Cluster 1 (strong demand type) showed a high level of efficiency on menu which is mixed with meat and seafood. In Cluster 2 (middle demand type), there was a high level of efficiency in meat menu. In case of Cluster 3 (gentle demand type), seafood menu showed high level of efficiency. Forth, there was a high level of efficacy in rice and western dessert menu on the result of analysis on whole market and segment market. Therefore, this study suggests that the preference of seafood is more higher than the preference of meat. It means that current customers care their health more than they used to be. According to this study, people who want to develop Chinese restaurant menu should focus on seafood more than meat. What's more, marketers of chinese restaurants have to not only present new awareness and fresh atmosphere but also provide typical composition of set menu for target customers.

• 대한원격탐사학회지
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• 제1권1호
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• pp.5-27
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• 1985

A hill-sliding technique was devised to extract Gaussian clusters from the multivariate probability density estimates of sample data for the first step of iterative unsupervised classification. The underlying assumption in this approach was that each cluster possessed a unimodal normal distribution. The key idea was that a clustering function proposed could distinguish elements of a cluster under formation from the rest in the feature space. Initial clusters were extracted one by one according to the hill-sliding tactics. A dimensionless cluster compactness parameter was proposed as a universal measure of cluster goodness and used satisfactorily in test runs with Landsat multispectral scanner (MSS) data. The normalized divergence, defined by the cluster divergence divided by the entropy of the entire sample data, was utilized as a general separability measure between clusters. An overall clustering objective function was set forth in terms of cluster covariance matrices, from which the cluster compactness measure could be deduced. Minimal improvement of initial data partitioning was evaluated by this objective function in eliminating scattered sparse data points. The hill-sliding clustering technique developed herein has the potential applicability to decomposition of any multivariate mixture distribution into a number of unimodal distributions when an appropriate diatribution function to the data set is employed.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권6호
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• pp.928-938
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• 2008

This study presents an approach for approximation an unknown function from a numerical data set based on the synthesis of a neuro-fuzzy model. An adaptive input data space parting method, which is used for building hyperbox-shaped clusters in the input data space, is proposed. Each data cluster is implemented here as a fuzzy set using a membership function MF with a hyperbox core that is constructed from a min vertex and a max vertex. The focus of interest in proposed approach is to increase degree of fit between characteristics of the given numerical data set and the established fuzzy sets used to approximate it. A new cutting procedure, named NCP, is proposed. The NCP is an adaptive cutting procedure using a pure function $\Psi$ and a penalty function $\tau$ for direction the input data space parting process. New algorithms named CSHL, HLM1 and HLM2 are presented. The first new algorithm, CSHL, built based on the cutting procedure NCP, is used to create hyperbox-shaped data clusters. The second and the third algorithm are used to establish adaptive neuro- fuzzy inference systems. A series of numerical experiments are performed to assess the efficiency of the proposed approach.

• 천문학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-17
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• 1981

The observed radial UBV colour variations (both B-V and U-B) of some globular clusters are examined for correlations with radial variations in the integrated spectra. The results show that the presence of a radial colour gradient is correlated with the presence of a gradient of the CN (and possibly the G-band) line strength, in the sense that the CN (and possibly the G-band) is stronger in the centre (where the cluster is redder) and becomes weaker in the outer region of the cluster (where the cluster is bluer). This may suggest that a primordial abundance, possibly nitrogen and carbon gradient was set up in the early stage of cluster formation.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제12권2호
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• pp.211-213
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• 1991

The ground state of the oxygen molecule is calculated by various methods of coupled cluster approaches and many body perturbation theory using a double zeta plus polarization basis set and the UHF reference state. All the methods employed are capable of describing the oxygen molecule near the equilibrium bond length and the separated atom, but do not correctly depict the breaking of the multiple bond. For this basis set, including more correlations does not necessarily improve the agreement with experiment for molecular properties such as bond lengths and dissociation energies.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제12권1호
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• pp.67-70
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• 1991

A hexagonal hexamer of water cluster is optimized by ab initio method using the 4-31G basis set. At this geometry the nonadditive many-body interactions are calculated. The ab initio calculation with large basis set [T. H. Dunning, J. Chem. Phys., 53, 2823 (1970); 54, 3958 (1971)] shows that a pentagonal unit is rather stable among several kinds of clustering units of water molecules.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.30-38
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• 2011

본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(BOW, bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.248-257
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• 2002

군집화는 객체들의 특성을 분석하여 유사한 성질을 갖고 있는 객체들을 동일한 집단으로 분류하는 방법이다. 전자 상거래 자료처럼 차원 수가 많고 누락 값이 많은 자료의 경우 입력 자료의 차원축약, 잡음제거를 목적으로 SVD를 사용하여 군집화를 수행하는 것이 효과적이지만, SVD를 통해 변환된 자료는 원래의 속성 정보를 상실하기 때문에 군집 결과분석에서 원본 속성의 가치 해석이 어렵다. 따라서 본 연구는 군집화 수행 후 엔트로피 가중치 및 SVD를 이용하여 군집의 중요한 속성을 발견하기 위한 군집 특징 선택 기법 ENTROPY-SVD를 제안한다. ENTROPY-SVD는 자료의 속성들과 유사객체 군과의 묵시적인 은닉 구조를 활용하기 위하여 SVD를 이용하고 유사객체 군에 포함된 응집도가 높은 속성들을 발견하기 위하여 엔트로피 가중치를 사용한다. 또한 ENTROPY-SVD를 적용한 모델 기반의 협력적 여과기법의 추천 시스템 CFS-CF를 제안하고 그 효용성 및 효과를 평가한다.