• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2603-2608
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• 2009

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해 (NMF, non-negative matrix factorization)를 군집방법과 군집의 응집도(coherence of cluster)를 이용한 군집 내 문서들의 정제를 이용한 새로운 문서군집방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있고, 문장들 간의 유사도에 기반 한 군집의 응집도를 이용하여 군집내의 문서들을 정제하여서 재 할당함으로써 군집의 효율을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.29.5-30
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• 2020

We present an improved weak-lensing (WL) study of the high-z (z=0.87) merging galaxy cluster ACT-CL J0102-4915 ("El Gordo"), the most massive system known to date at z > 0.6. El Gordo has been known to be an exceptionally massive and rare cluster for its redshift in the current ΛCDM cosmology. Previous multi-wavelength studies have also found that the cluster might be undergoing a merging event showing two distinctive mass clumps and radio relics. The previous WL study revealed a clear bimodal mass structure and found that the entire system is indeed massive (M200a = (3.13 ± 0.56) × 1015 Msun). This mass estimate, however, was obtained by extrapolation because the previous HST observation did not extend out to the virial radius of the cluster. In this work, we determine a more accurate mass estimate of the cluster using WL analysis utilizing a new set of WFC3/IR and wide-field ACS observations. While confirming the previous bimodal mass structure, we find that the new data yield a ~20% lower mass for the entire system (M200a = (2.37 ± 0.28) × 1015 Msun). We also discuss the rarity of the cluster in the ΛCDM paradigm and suggest an updated merging scenario based on our new measurement.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3121-3143
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• 2019

Segmentation plays an important role in the field of image processing and computer vision. Intuitionistic fuzzy C-means (IFCM) clustering algorithm emerged as an effective technique for image segmentation in recent years. However, standard fuzzy C-means (FCM) and IFCM algorithms are sensitive to noise and initial cluster centers, and they ignore the spatial relationship of pixels. In view of these shortcomings, an improved algorithm based on IFCM is proposed in this paper. Firstly, we propose a modified non-membership function to generate intuitionistic fuzzy set and a method of determining initial clustering centers based on grayscale features, they highlight the effect of uncertainty in intuitionistic fuzzy set and improve the robustness to noise. Secondly, an improved nonlinear kernel function is proposed to map data into kernel space to measure the distance between data and the cluster centers more accurately. Thirdly, the local spatial-gray information measure is introduced, which considers membership degree, gray features and spatial position information at the same time. Finally, we propose a new measure of intuitionistic fuzzy entropy, it takes into account fuzziness and intuition of intuitionistic fuzzy set. The experimental results show that compared with other IFCM based algorithms, the proposed algorithm has better segmentation and clustering performance.

• 한국경제지리학회지
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• 제13권3호
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• pp.416-441
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• 2010

클러스터에 관한 경제지리학, 클러스터 사고 틀과 지표에 관한 기존의 사례와 연구에 대한 비판적 검토를 통해 본 연구는 행위주체 클러스터 사고 틀에 기반한 일반적인 클러스터 지표를 개발하고 이를 제시한다. 기존의 연구와는 달리, 클러스터가 기업뿐만 아니라 다양한 공공, 민간 행위주체 간의 복잡한 조정 메커니즘을 수반하여 이들 간의 학습 시스템으로서 클러스터가 이해될 수 있다는 점에서, 본 연구는 개별 또는 집합적인 행위주체가 수행하는 적응적이고 전향적인 역할을 강조한다. 이를 바탕으로 사용 가능한 클러스터 사고 틀과 지표들이 기존 연구들에 대한 수정과 보완을 통해 제시된다. 이러한 지표는 매우 포괄적이고 확정적인 것은 아니지만, 클러스터 정책입안자나 주요 행위주체들에게 해당 클러스터 발전의 적정한 측정과 그에 따른 발전방향을 제시하는 유용한 척도로서 기능할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1082-1092
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• 2008

무선 센서 네트워크에서 LEACH와 같은 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이지만 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 따라서 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 량의 에너지 소모를 보인다. 따라서 본 논문은 소모되는 에너지의 효율성 증대를 위해 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서 서로 인접한 노드들은 intra cluster를 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 intra cluster는 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 setup단계에서 intra cluster들은 클러스터 헤드(intra cluster)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 intra cluster의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 intra cluster의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 또한 steady-state에서 각 intra cluster의 노드는 라운드 로빈 방식으로 데이터를 수집하며 network cluster의 클러스터 헤드에 전송한다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제6권2호
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• pp.89-127
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• 1980

The multivariate analysis techniques of cluster analysis are examined in this article. The theory and applications of the techniques and computer software concerning these techniques are discussed and sample jobs are included. A hierarchical cluster analysis algorithm, available in the IMSL software package, is applied to a set of data extracted from a group of subjects for the purpose of partitioning a collection of 26 attributes of a weapon system into six clusters of superattributes. A nonhierarchical clustering procedure were applied to a collection of data of tanks considering of twenty-four observations of ten attributes of tanks. The cluster analysis shows that the tanks cluster somewhat naturally by nationality. The principal componant analysis and the discriminant analysis show that tank weight is the single most important discriminator among nationality although they are not shown in this article because of the space restriction. This is a part of thesis for master's degree in operations research.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.382-384
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• 2004

In this parer, we propose a clustering that perform algorithm using new convergence properties. For detection and optimization of cluster, we use to similarity measure with cumulative probability and to inference the its parameters with MLE. A merits of using the cumulative probability in our method is very effectiveness that robust to noise or unnecessary data for inference the parameters. And we adopt similarity threshold to converge the number of cluster that is enable to past convergence and delete the other influence for this learning algorithm. In the simulation, we show effectiveness of our algorithm for convergence and optimization of cluster in riven data set.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.5-12
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• 1995

Training 벡터 집합이 Cluster를 이루는 경우, 벡터 양자화에서 영상과 음성의 압축에 사용되는 코드북의 코드벡터는 Cluster의 중심벡터로 간주된다. 본 연구에서는 Training 벡터 간의 Euclidean 거리가 최소가 되는 벡터를 찾는 과정에서 얻어지는 Euclidean 거리분포를 관찰하여 적절한 Cluster수와 그 중심벡터를 결정할 수 있는 방법을 제시하고, 제안된 방법이 기존의 LBG 알고리즘이나 Competitive 학습 알고리즘에 의한 영상 압축보다 약 4[dB] 이상 향상된 SNR을 얻을 수 있음을 보인다.

• 천문학회보
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• 제41권2호
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• pp.60.1-60.1
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• 2016

To obtain a reliable estimate of the cold dark matter (CDM) substructure mass function in a dense cluster environment, one needs to understand how long a merged halo can survive within the host halo. Measuring disruption time scale of merged halos in a dense cluster environment, we attempt to construct the realistic CDM mass function that can be compared with stellar mass functions to get a stellar-to-halo mass ratio. For this, we performed a set of high-resolution simulations of cold dark matter halos with properties similar to the Virgo cluster. Field halos outside the main halo are detected using a Friend-of-Friend algorithm with a linking length of 0.02. To trace the sub-halo structures even after the merging with the main halo, we use their core structures that are defined to be the most 10% bound particles.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집A
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• pp.252-257
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• 2001

With the help of newly arrived technology such as PC clustering, molecular dynamics (MD) seems to be promising for large-scale materials simulations. A cost-effective cluster is set up using commodity PCs connected over Ethernet with fast switching devices and free software Linux. Executing MD simulations in the parallel sessions makes it possible to carry out large-scale materials simulations at acceptable computation time and costs. In this study, the MD computer code for fracture simulation is modified to comply with MPI (Message Passing Interface) specification, and runs on the PC cluster in parallel mode flawlessly. It is noted that PC clusters can provide a rather inexpensive high-performance computing environment comparing to supercomputers, if properly arranged.