• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권2호
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• pp.45-48
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• 2011

In this paper, vacancy clustering formation and diffusion of germanium substrate was studied. The analysis method was adopted Monte Carlo method. At temperatures higher than melting point, fewer clusters formed, but there was less variation in the number of clusters than at lower temperatures, as the time increased. Equilibrium diffusivities in the clustering region were $10^2$ lower than those of free vacancies in the initial stage of kinetic lattice Monte Carlo simulations. They were expressed according to three temperature regimes: at temperatures above 1,100 K, at temperatures of 1,100-900 K, and at temperatures below 900 K. The effective mean migration energy, 1.1 eV, closely coincided with that of the 1.0-1.2 eV in experiments.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권2호
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• pp.145-156
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• 2000

Clustering is the process of partitioning a data set into meaningful clusters. As the data to process increase, a laster algorithm is required than ever. In this paper, we propose a clustering algorithm to partition a multispectral remotely sensed image data set into several clusters using a hash search algorithm. The processing time of our algorithm is compared with that of clusters algorithm using other speed-up concepts. The experiment results are compared with respect to the number of bands, the number of clusters and the size of data. It is also showed that the processing time of our algorithm is shorter than that of cluster algorithms using other speed-up concepts when the size of data is relatively large.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.107-121
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• 2005

최근, 추천시스템과 협업 필터링에 대한 연구가 학계와 업계에서 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 제품 아이템들은 다중 값 속성을 가질 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구들은 이러한 다중 값 속성을 반영하지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 추천시스템을 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 제품 아이템에 대한 클러스터링 기법에 기반하여 다중 값 속성을 팔용하며, 정확한 추천을 위하여 협업 필터링을 적용한다. 즉, 사용자간의 상관관계만이 아니라 아이템간의 상관관계를 고려하기 위하여, 사용자 클러스터링에 기반한 사례기반추론과 아이템 속성 클러스터링에 기반한 사례기반추론 모두가 협업 필터링에 적용되는 것이다. 다중 값 속성에 기반하여 아이템을 클러스터링 함으로써, 아이템의 특징이 명확하게 식별될 수 있다. MovieLens 데이터를 이용하여 실험을 하였으며, 제안된 방법론이 기존 방법론의 성능을 능가한다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5865-5872
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• 2011

무선 센서 네트워크의 클러스터링 시스템에서 클러스터 헤드가 기지국으로부터 멀리 떨어져있어 다중홉으로 통신하는 경우, 센싱된 데이터는 중간 클러스터 헤드를 통해 기지국으로 전송한다. 기지국에 가까이 있는 헤드 노드가 먼 노드보다 더 많은 패킷을 중계할 필요가 있기 때문에 핫 스팟 문제가 생긴다. 이런 문제로 기지국 가까이에 있는 클러스터 헤드는 에너지가 쉽게 고갈되고 이로 인해 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 궤적 클러스터링 기법을 이용한 클러스터 그룹 헤드 선정 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서 클러스터 헤드 및 그룹 헤드의 선정은 궤적 클러스터링 기법 및 적합도 함수를 이용함으로써 에너지 효율을 높인다. 또한 핫 스팟 문제는 여러 계층을 클러스터 그룹으로 지정하고 그에 대한 적합도 함수를 이용하여 에너지 소모의 균형을 맞춤으로써 해결한다. 실험을 통해 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.

• 센서학회지
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• 제10권6호
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• pp.310-316
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• 2001

다양한 냄새를 인식하고 분석하기 위하여 metal oxide 형 센서어레이를 이용한 인공 냄새인식 시스템(전자 코 시스템)을 설계 제작하였다. 센서어레이로부터 측정되는 다차원 데이터를 관측자로 하여금 쉽게 구별 할 수 있도록 Euclidean distance를 기본으로 하는 unsupervised clustering 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주성분 분석법을 Sammon의 매핑법을 시작점으로 사용한 결합방법으로 특정냄새가 속해있는 cluster들에 대한 가정이 필요하지 않으며, 주성분 분석법에서 나타나는 차원축소로 인한 오차를 최소화하고 Sammon의 매핑법 사용으로 나타나는 데이터베이스의 입력순서에 따른 cluster들의 회전현상을 제거할 수 있다. 제안된 unsupervised clustering 방법으로 구현된 인공 냄새인식 시스템은 휘발성 유기화합물과 국산양주들의 냄새 차이를 각각 평가하는데 사용되어졌고 실험을 통하여 좋은 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.99-106
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• 2020

협력 필터링 기반의 추천 시스템에 내재된 확장성 문제는 지난 수십년간 관련 연구의 이슈가 되어 왔다. 클러스터링은 이 문제를 해결하는 유명한 기술인데 낮은 성능으로 인하여 활발히 연구되어 오진 않았다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템의 고질적인 단점인 확장성 문제를 극복하기 위하여 클러스터링 기법을 채택하였다. 또한 클러스터링을 적용함으로 인해 초래되는 성능저하 문제를 개선하기 위해, 두 가지 전략을 사용하였는데, 첫째는 퍼지 클러스터링이며, 둘째는 영화 장르에 대한 사용자 선호도에 기반한 유사도 측정 방법을 제안하고 이를 적용하였다. 본 연구에서의 제안 방법을 기존의 여러 관련 방법들과 비교 실험을 통해 다양한 주요 성능 척도에 의거하여 평가하였는데, 실험 결과 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 더 우수한 성능을 보였고, 추천 정확도 측면에서는 실험 대상 중 최상의 방법과 대등한 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.681-691
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• 2006

유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.679-685
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• 2003

지문의 중심점과 삼각점은 융선의 흐름이 급격히 변하는 부분에 생기는 부위를 지칭하는 것으로 중심점과 삼각점 주위의 융선의 변화를 관찰하면 중심점과 삼각점의 존재 여부를 추측할 수 있다. 융선의 전역적인 방향성분을 구한 후 같은 방향 성분끼리 군집화를 수행하면 군집화된 부분의 경계에 중심점과 삼각점이 형성되는 것을 관찰할 수 있으며, 궁상문, 솟은 궁상문, 좌제상문, 우제상문, 와상문등 크게 5종류로 분류되는 지문의 문양별 방향성문 군집화의 특성이 다르다는 것을 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 삼각점을 획득하지 못한 지문을 이용하여 지문의 중심점을 구한 후 방향성분 군집화를 통하여 지문분류를 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.189-194
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• 2020

최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.