• 제목/요약/키워드: clustering problem

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소형자동창고에 있어서 품목간 상관관계를 이용한 저장위치 결정법 (Correlated Assignment Strategy in Miniload AS/RS)

  • 김갑환
    • 대한산업공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.19-29
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    • 1993
  • The problem of clustering stock-keeping-units to assign storage locations is treated. Firstly, a construction heuristic algorithm is developed to cluster items considering demand dependencies(correlated assignment) for the case that the maximum number or the maximum volume(weight) of items per tray is constrained by the capacity of tray. Secondly, inventory-related cost as well as material handling cost is considered to determine the space requirement and the storage location of each item simultaneously.

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Outlier Identification in Regression Analysis using Projection Pursuit

  • Kim, Hyojung;Park, Chongsun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권3호
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    • pp.633-641
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    • 2000
  • In this paper, we propose a method to identify multiple outliers in regression analysis with only assumption of smoothness on the regression function. Our method uses single-linkage clustering algorithm and Projection Pursuit Regression (PPR). It was compared with existing methods using several simulated and real examples and turned out to be very useful in regression problem with the regression function which is far from linear.

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겹쳐진 물체의 인식을 위한 정합 알고리즘 (ON THE MATCHING ALGORITHM FOR THE RECOGNITION OF THE OCCLUDED OBJECTS)

  • 남기곤;박의열;이양성
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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    • pp.671-674
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    • 1988
  • This paper describes a matching method to solve the problem of occlusion in a two dimensional scene. The technique consist of three steps: generation of hypotheses, clustering of hypotheses by matching probability, updating of hypotheses. Using this algorithm, simulation results have been tested for 20 scenes contained the 80 models, and have obtained 95% of properly correct recognition rate in average.

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공조 시스템의 고장진단을 위한 분류기술 연구 (Classification Methods for Fault Diagnosis of an Air Handling Unit)

  • 이원용;신동열
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.420-422
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    • 1998
  • All Fault Detection and Diagnosis(FDD) methods utilize classification techniques. The objective of this study was to demonstrate the application of classification techniques to the problem of diagnosing faults in data generated by a variable-air-volume(VAV) air-handling unit(AHU) simulation model and to describe the characteristics of the techniques considered. Artificial neural network classifier and fuzzy clustering classifier were considered for fault diagnostics.

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FastSLAM 에서 파티클의 밀도 정보를 사용하는 향상된 Resampling 기법 (An Improved Resampling Technique using Particle Density Information in FastSLAM)

  • 우종석;최명환;이범희
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.619-625
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    • 2009
  • FastSLAM which uses the Rao-Blackwellized particle filter is one of the famous solutions to SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) problem that estimates concurrently a robot's pose and surrounding environment. However, the particle depletion problem arises from the loss of the particle diversity in the resampling process of FastSLAM. Then, the performance of FastSLAM degenerates over the time. In this work, DIR (Density Information-based Resampling) technique is proposed to solve the particle depletion problem. First, the cluster is constructed based on the density of each particle, and the density of each cluster is computed. After that, the number of particles to be reserved in each cluster is determined using a linear method based on the distance between the highest density cluster and each cluster. Finally, the resampling process is performed by rejecting the particles which are not selected to be reserved in each cluster. The performance of the DIR proposed to solve the particle depletion problem in FastSLAM was verified in computer simulations, which significantly reduced both the RMS position error and the feature error.

Set Covering 기반의 대용량 오믹스데이터 특징변수 추출기법 (Set Covering-based Feature Selection of Large-scale Omics Data)

  • 마정우;안기동;김광수;류홍서
    • 한국경영과학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.75-84
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    • 2014
  • In this paper, we dealt with feature selection problem of large-scale and high-dimensional biological data such as omics data. For this problem, most of the previous approaches used simple score function to reduce the number of original variables and selected features from the small number of remained variables. In the case of methods that do not rely on filtering techniques, they do not consider the interactions between the variables, or generate approximate solutions to the simplified problem. Unlike them, by combining set covering and clustering techniques, we developed a new method that could deal with total number of variables and consider the combinatorial effects of variables for selecting good features. To demonstrate the efficacy and effectiveness of the method, we downloaded gene expression datasets from TCGA (The Cancer Genome Atlas) and compared our method with other algorithms including WEKA embeded feature selection algorithms. In the experimental results, we showed that our method could select high quality features for constructing more accurate classifiers than other feature selection algorithms.

모바일 센서 네트워크에서 2계층 클러스터링을 이용한 에너지 소비 모델 (An Energy Consumption Model using Two-Tier Clustering in Mobile Sensor Networks)

  • 김진수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.9-16
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    • 2016
  • 무선 센서 네트워크는 센서 노드와 기지국으로 구성되며, 사람이 직접적으로 접근하기 어려운 장소에 노드들이 광범위하게 배치되어 화재나 특정 상황의 정보를 수신하고, 수신된 정보를 기지국까지 전달하여 실시간 감시나 유통, 의료 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 또한 최근에는 이러한 무선 센서 네트워크에 이동성을 추가하여 야생동물의 실태조사, 해양생태계 모니터링 등의 응용으로 확대한 모바일 무선 센서 네트워크의 유용성이 증가하는 추세이다. 모바일 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려 사항은 이동성과 에너지 소모량이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 데이터 송신에 소모되는 에너지가 클 경우, 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 따라서 센서 노드에서 센싱된 정보를 기지국으로 전송하는 효율적인 방법이 요구된다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크에서 2계층 클러스터링을 이용한 에너지 소비 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터를 2계층으로 구분하여 이동성을 고려하고 에너지 소모를 줄인다. 또한 에너지 소모량 모델을 제시하여 이제까지 제안된 여러 클러스터링 기법의 에너지 소모량을 비교 분석한다. 실험을 통해 이전의 모바일 센서 네트워크 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.

응집 계층 군집화 기법을 이용한 이종 공간정보의 M:N 대응 클래스 군집 쌍 탐색 (Detection of M:N corresponding class group pairs between two spatial datasets with agglomerative hierarchical clustering)

  • 허용;김정옥;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.125-134
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    • 2012
  • 본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.

RFM기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템의 개발 (Development of Personalized Recommendation System using RFM method and k-means Clustering)

  • 조영성;구미숙;류근호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.163-172
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    • 2012
  • 기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

K-Means Clustering으로 분류한 닭 깃털색 표현형의 분석 (Analysis of Chicken Feather Color Phenotypes Classified by K-Means Clustering using Reciprocal F2 Chicken Populations)

  • 박종호;허선영;김민준;조은진;차지혜;진대혁;고영준;이승환;이준헌
    • 한국가금학회지
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    • 제49권3호
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    • pp.157-165
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    • 2022
  • RGB 조건에서 하나의 픽셀은 255의 세제곱 개 이상의 색상을 표현할 수 있다. 현재까지의 컴퓨터 비전 연구는 조류에서 나타나는 다양한 깃털색 표현형에 대해 세밀히 분석하여 종을 구분하였지만, GWAS에 이용될 목적을 위해 다양하게 유전되는 색상을 단순화하지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 연산오계(YO)와 백색레그혼(WL) 상호역교배 F2 집단을 이용하였으며 이미지 양자화를 통하여 이미지의 크기를 줄이고 저장을 용이하게 하였으며 깃털색의 원인 유전자 탐색을 위한 기초 자료를 제공하기 위하여 육안으로 결정하였던 다양한 깃털색을 단순화하였다. 특히, GWAS 연구에 필요한 수치화된 표현형을 제시하였다는 측면에서 가치가 있다고 판단된다.