• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2020

In order to establish the risk criteria of inundation due to typhoons or heavy rainfall, research is underway to predict the limit rainfall using basin characteristics, limit rainfall and artificial intelligence algorithms. In order to improve the model performance in estimating the limit rainfall, the learning data are used after the pre-processing. When 50.0% of the entire data was removed as an outlier in the pre-processing process, it was confirmed that the accuracy is over 90%. However, the use rate of learning data is very low, so there is a limitation that various characteristics cannot be considered. Accordingly, in order to predict the limit rainfall reflecting various watershed characteristics by increasing the use rate of learning data, the watersheds with similar characteristics were clustered. The algorithms used for clustering are K-Means, Agglomerative, DBSCAN and Spectral Clustering. The k-Means, DBSCAN and Agglomerative clustering algorithms are clustered at the impervious area ratio, and the Spectral clustering algorithm is clustered in various forms depending on the parameters. If the results of the clustering algorithm are applied to the limit rainfall prediction algorithm, various watershed characteristics will be considered, and at the same time, the performance of predicting the limit rainfall will be improved.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.115-120
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• 2005

본 논문에서는 multi-feature clustering(MFC) 방법을 이용한 강인한 내용 기반 음악 장르 분류 알고리즘을 제안한다. 기존 연구와 비교하여 본 논문에서는 입력 질의 패턴(또는 구간)과 입력 질의 길이의 변화에 따라 나타나는 불안정한 시스템 성능을 개선하는데 노력하였고, k-means clustering 기법에 기반한 multi-feature clustering(MFC)이라는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 질의 음악 파일의 서로 다른 여러 구간에서 질의 길이를 다변화하여 음악 특징 계수를 추출하였고, MFC 방법을 사용한 시스템과 MFC 방법을 사용하지 않은 시스템에 대한 장르 분류 성공률을 비교하여 제안 알고리즘의 성능을 비교${\cdot}$분석하였다. 모의실험 결과 MFC 방법을 사용한 시스템의 장르 분류 성공률이 높게 나타났고, 시스템의 안정성 역시 높게 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-7
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• 2020

FCM(Fuzzy C-Means)으로 대표되는 퍼지 클러스터링은 간단하면서도 효율적인 클러스터링 방법이지만, FCM에서 사용하는 목적 함수에서는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미치도록 함으로써 클러스터 사이의 밀도 차에 의해 클러스터링 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 밀도 문제를 완화하는 방법의 하나로 FCM의 목적 함수에 밀도 차이를 보정할 수 있는 항을 추가한 EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM)이 있다. 이 논문에서는 레귤러라이제이션을 이용하여 EDI-FCM을 보완한 Regularized EDI-FCM을 제안한다. 레귤러라이제이션은 해공간을 평탄화하고 잡음 민감성을 줄이기 위해 흔히 사용되는 방법으로, 클러스터링에서는 특정 클러스터가 클러스터링 결과에 미치는 영향을 줄이는 역할을 한다. 제안하는 방법은 FCM이나 EDI-FCM과 비교했을 때 실제 클러스터 중심에 빠르고 정확하게 수렴한다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6081-6088
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• 2012

불균형 클러스터링은 클러스터의 크기를 서로 다른 크기로 나누는 방법으로 균형 클러스터링에 비해 핫스팟 문제를 어느 정도 해결할 수 있으므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 불균형 클러스터링 모델을 이용하여 계층 기반의 동적 불균형 클러스터링을 제안한다. 이는 라운드별로 최적의 클러스터 수 및 클러스터 헤드 위치를 제공함으로써 전체 네트워크에 대한 에너지 소모를 균형 있게 하고 또한 네트워크 수명을 연장시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이전 클러스터링 기법보다 네트워크 수명이 연장되었음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.457-458
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• 2007

Clustering plays an indispensable role for data analysis. Many clustering algorithms have been developed. However, most of them suffer poor performance of learning. To archive good clustering performance, we develop a hybrid neural network model. It is the combination of Multi-Layer Perceptron (MLP) and Adaptive Resonance Theory 2 (ART2). It inherits two distinct advantages of stability and plasticity from ART2. Meanwhile, by combining the merits of MLP, it improves the performance for clustering. Experiment results show that our model can be used for clustering with promising performance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.579-583
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• 2001

In the area of data clustering in high dimensional space, one of the difficulties is the time-consuming process for computing vector similarities. It becomes worse in the case of the agglomerative algorithm with the group-average link and mean centroid method, because the cluster similarity must be recomputed whenever the cluster center moves after the merging step. As a solution of this problem, we present an incremental method of similarity computation, which substitutes the scalar calculation for the time-consuming calculation of vector similarity with several measures such as the squared distance, inner product, cosine, and minimum variance. Experimental results show that it makes clustering speed significantly fast for very high dimensional data.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.10-14
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• 2006

Many clustering methods have been studied. For the most part of these methods may be needed to determine the number of clusters. But, there are few methods for determining the number of population clusters objectively. It is difficult to determine the cluster size. In general, the number of clusters is decided by subjectively prior knowledge. Because the results of clustering depend on the number of clusters, it must be determined seriously. In this paper, we propose an efficient method for determining the number of clusters using hybrid' self organizing map and new criterion for evaluating the clustering result. In the experiment, we verify our model to compare other clustering methods using the data sets from UCI machine learning repository.

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

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.182-186
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• 2008

RFID systems generate huge amount of data quickly. The data are associated with the locations and the timestamps and the containment relationships. It is requires to assure efficient queries and updates for product tracking and monitoring. We propose a clustering technique for fast query processing. Our study presents the state charts of temporal event flow and proposes the dependence trees with data association and uses them to cluster the linked events. Our experimental evaluation show the power of proposing clustering technique based on dependence tree.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.723-733
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• 2009

K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.