• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권3호
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• pp.263-274
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• 2018

One of the common issues in large dataset analyses is to detect and construct homogeneous groups of objects in those datasets. This is typically done by some form of clustering technique. In this study, we present a divisive hierarchical clustering method for two monothetic characteristics of histogram data. Unlike classical data points, a histogram has internal variation of itself as well as location information. However, to find the optimal bipartition, existing divisive monothetic clustering methods for histogram data consider only location information as a monothetic characteristic and they cannot distinguish histograms with the same location but different internal variations. Thus, a divisive clustering method considering both location and internal variation of histograms is proposed in this study. The method has an advantage in interpreting clustering outcomes by providing binary questions for each split. The proposed clustering method is verified through a simulation study and applied to a large U.S. house property value dataset.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권4호
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• pp.343-350
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• 2014

분할 계층적 클러스터링(Divisive Hierarchical Clustering)은 하나의 클러스터에서 시작하여 각각의 데이터가 독립된 클러스터에 속할 때까지 각 클러스터를 분할하고 분할된 클러스터 간에 데이터를 이동하는 과정을 반복 수행한다. 하지만, 이러한 일련의 재귀적 호출 과정에서 입력 데이터가 임의적으로 선택되는 경우, 클러스터 내 데이터의 많은 이동을 야기할 수 있다. 이로 인해 주변 차량의 위치를 추정하여 수집된 위치 좌표 정보를 고속으로 클러스터링 할 필요가 있는 로컬 맵 생성 과정에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 주변 차량 위치 추정 과정에서 차량의 주행 방향 정보를 활용하여 분할된 클러스터를 구성하는 데이터의 임의성을 제거함으로써, 클러스터링 연산 속도를 평균 40% 가량 향상시킬 수 있는 새로운 고속의 분할 계층적 클러스터링 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.406-409
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• 2008

Clustering data streams has an importance over many applications like sensor networks. Existing hierarchical methods follow a semi fuzzy clustering that yields duplicate clusters. In order to solve the problems, we propose an extended online divisive agglomerative clustering on data streams. It builds a tree-like top-down hierarchy of clusters that evolves with data streams using geometric time frame for snapshots. It is an enhancement of the Online Divisive Agglomerative Clustering (ODAC) with a pruning strategy to avoid duplicate clusters. Our main features are providing update time and memory space which is independent of the number of examples on data streams. It can be utilized for clustering sensor data and network monitoring as well as web click streams.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1147-1161
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• 2015

오늘날 데이터는 p-차원의 공간에서 점들로써 표현되는 전통적인 형태를 벗어나 시그널(signal), 함수, 이미지(image), 모양(shape) 등과 같은 다양한 형태의 자료들이 데이터로써 고려되고 분석되고있다. 그러한 종류의 새로운 종류의 데이터 중 하나로 심볼릭 데이터(symbolic data)를 고려할 수 있다. 심볼릭 데이터는 구간(interval), 히스토그램(histogram), 목록(list), 통계표, 분포, 또는 모형 등과 같은 다양한 형태들을 가질 수 있다. 지금까지의 연구가 주로 심볼릭 데이터의 각각의 형태별 자료를 고려했다면, 본 연구에서는 이를 확장하여 수집된 히스토그램과 멀티모달의 혼합된 형태로 이루어진 자료에 대한 계층 분할적 군집분석방법을 소개하고 이를 업종별 산업재해자료의 분석을 위해 이용한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.589-594
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• 1991

Group Technology (GT) is a technique for identifying and bringing together related or similar components in a production process in order to take advantage of their similarities by making use of, for example, the inherent economies of flow production methods. The process of identification, from large variety and total of components, of the part families requiring similar manufacturing operations and forming the associated groups of machines is referred as 'machine-component grouping'. First part of this paper is devoted to describing a hierarchical divisive algorithm based on graph theory to find the natural part families. The objective is to form components into part families such that the degree of inter-relations is high among components within the same part family and low between components of different part families. Second part of this paper focuses on establishing cell design procedures. The aim is to create cells in which the most expensive and important machines-called key machine - have a reasonably high utilization and the machines should be allocated to minimize the intercell movement of machine loads. To fulfil the above objectives, 0-1 integer programming model is developed and the solution procedures are found. Next an attempt is made to test the feasibility of the proposed method. Several different problems appearing in the literature are chosen and the results air briefly showed.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.215-218
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• 2014

해슁(hashing)을 기반으로 한 근사 최근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbors search, ANN search) 방법에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 PCA 기반 군집화 방법인 Principal Direction Divisive Partitioning(PDDP)를 이용한 해슁 방법을 제안한다. PDDP는 가장 큰 분산을 가지는 클러스터를 선택하여 그 클러스터의 첫 번째 주성분 방향을 이용하여 두 개의 클러스터로 분할하는 과정을 반복적으로 시행하는 군집화 방법이다. 제안하는 해슁 방법에서는 PDDP에서 분할을 위해 사용하는 주성분방향을 바이너리 코딩을 위한 사영벡터로서 사용한다. 실험결과는 제안하는 방법이 다른 해슁 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 방법임을 입증한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.387-397
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• 2003

Generally, most of researches that need a variable-clustering process use an exploratory factor analysis technique or a divisive hierarchical variable-clustering method based on a correlation matrix. And some researchers apply a object-clustering method to a distance matrix transformed from a correlation matrix, though this approach is known to be improper. On this paper an agglomerative hierarchical variable-clustering method based on a correlation matrix itself is suggested. It is derived from a geometric concept by using variate-spaces and a characterizing variate.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제22권2호
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• pp.242-247
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• 1984

Analysis of variance has been applied as a new tool for precise substantiation of tabometric differences between Eustrongylides spinispiculum n. sp. and close species, as indicated by the polythetic divisive classificatory system. A revised key to the species of genus Eustrongylides Jagerski61d (1909) has been Presented.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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• pp.65-70
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• 2005

계층적 문서 클러스터링에 있어서 실험집단에 따라 응집식 기법과 분할식 기법의 성능이 다르며, 이를 좌우하는 요소는 분류의 깊이, 즉 분류수준이라고 가정하였다. 조금만 나누면 되는 대분류인 경우는 상대적으로 분할식 기법이 유리하고, 조금만 합치면 되는 소분류인 경우에는 응집식 기법이 유리할 것이라고 판단했기 때문이다. 그에 따라 분할식 클러스터링 기법인 양분(Bisecting) K-means기법과 응집식 기법인 완전연결, 평균연결, WARD기법의 성능을 실험집단이 대분류인 경우와 소분류인 경우의 유사계수를 적용하여 각 기법별 성능을 비교하여 실험집단의 특성에 따른 적합 클러스터링 기법을 찾고자 하였다. 실험결과 응집식 기법과 분할식 기법의 성능 우열에 영향을 미치는 것은 분류수준보다는 변이계수로 측정된 상대적인 군집의 크기 편차인 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.267-269
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• 2018

인공신경망의 확산 및 보급에 따라 적용 영역이 확대되고 있으며 여러 분야에서 획기적인 성능 향상을 이루고 있다. 영상 압축 분야의 기술개발은 기존 코덱 구조 내 각 요소기술의 성능향상을 위한 인공신경망 기술 분야와 기존 코덱 구조가 아닌 end-to-end 학습을 통한 인공신경망 기반 기술 분야로 나뉘어 진행되고 있다. 본 논문에서는 end-to-end 학습을 통한 인공신경망 기술의 비선형 변환 계층 중 GDN(generalized divisive normalization) 계층이 영상 압축에 미치는 영향을 분석한다.