• 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.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.19-25
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• 2003

데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.169-179
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• 2021

본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.121-128
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• 2010

케이-평균 군집분석은 데이터들을 k개의 군집으로 임의로 분할을 하여 군집의 평균을 대푯값으로 분할해 나가는 방법으로 데이터들을 유사성을 바탕으로 재배치를 하는 방법이다. 이러한 케이-평균 군집분석은 시장조사, 패턴분석 및 인식, 그리고 이미지 처리 분야 등에서 폭넓게 응용되고 있다. 그러나 대용량의 데이터베이스를 분석대상으로 하므로 그 만큼 데이터 처리 시간이 많이 소요되는 것이 문제 중의 하나이다. 특히 웹이 보편화된 현재 사용자들의 다양한 패턴을 분석하기 위한 데이터 마이닝 방법이 사용되어지고 있는데 처리 속도 문제는 더욱 중요하게 생각하고 있다. 이러한 속도 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 분할 군집법에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 케이-평균 알고리즘에 대해 그리드를 기반으로 한 무게중심 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.703-708
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• 2022

k-평균 군집화는 대표적인 클러스터링 기법이다. 하지만 성능 평가 척도와 최소 개수의 군집을 정하는 방법에 대하여 통합하지 못한 한계가 있다. 본 논문에서는 수치적으로 최소 개수의 군집을 정하는 방법을 도입한다. 설명된 분산을 통합측도로 제시한다. 최소 개수의 군집과 설명된 분산 달성을 동시에 만족하려면 주성분 해석의 부공간에서 k-평균 군집화 방법을 수행해야한다는 것을 제시하고자 한다. 패턴인식과 기계학습에서 왜 주성분 분석과 k-평균 군집화를 순차적으로 수행하는가에 대한 설명을 원론적으로 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.343-352
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• 2000

K-평균 군집화(K-means clustering)는 비계층적 군집화 방법이 하나로서 큰 자료에서 개체 군집화에 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 종종 비교적 균일한 대군집의 일부를 소군집에 떼어주는 오류를 범하기도 한다. 이 연구에서는 그러한 현상을 정확히 인지하고 이에 대한 대책으로서 ‘이중 K-평균 군집화(double K-means clustering)’방법을 제시한다. 또한 실증적 사례에 새 방법론을 적용해보고 토의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.625-630
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• 2014

컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되기 때문에, 이들을 효과적으로 검색하고 처리하는 방법의 연구가 필요하다. 문서 군집은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고 검색하고 처리하는데 효율과 정확성을 증대시킨다. 본 논문은 특징 벡터 공간 상의 벡터들로 표현되는 문서들을 K 평균 알고리즘으로 군집화할 때, 주성분 분석을 사용하여 초기 시드점들을 선정함으로써 군집의 효율을 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 기존의 K 평균 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.135-144
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• 2004

K-평균 군집화(K-means clustering)는 고객 세분화(customer segmentation) 등 데이터 마이닝에서 중요한 한 몫을 하는 비지도 학습방법 (unsupervised learning method)이다. K-평균 군집화가 재현성(reproducibility)이 있는가를 보기 위하여, 다수의 기존 연구에서는 관측 자료를 2개 셋으로 나눈 자료 분할(data partitioning) 방법이 활용되고 있다. 본 교신에서 우리는 이보다 개념적으로 명확한 새로운 자료 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 관측 자료를 3개 셋으로 나누어 그 중 2개 자료 셋을 독립적인 군집화 규칙을 생성하는 데 사용하고 나머지 1개의 자료 셋을 규칙간 일치성을 테스트하는데 사용한다. 또한 2개의 군집화 규칙간 일치성 평가를 위한 지표로서 엔트로피 기준의 환용 방법을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.391-401
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• 2011

본 논문에서는 자료 내의 군집 중에 '부(父) 군집'과 모(母) 군집'이라 부르는 두 군집 사이에, 합성된 평균 분산을 가지는 '합성군집' 즉 '자식 군집'이라 부르는 한 군집이 있을 경우에 주목하여, 그들의 관계를 평균과 분산에 관해 모형화하고 각각의 군집을 식별하는 방법을 제공하였다. 관측치는 정규혼합모형을 따른다고 가정하고, EM 알고리즘을 통해 모형 추정을 시도하였다. 추정 과정에 여러 난제가 있었으나, 근사적 방법으로 비교적 잘 극복할수 있었다. 그리고 수치실험을 통해 제안방법은 성공적으로 주어진 세 군집 즉 '군집족(族)'을 식별할수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.412-412
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• 2018

최근 지구온난화의 영향으로 겨울철 한파를 야기하는 일이 잦아지고 있다. 우리나라에도 그 영향으로 매년 겨울 한파가 지속되고 있다. 그러므로 겨울철 적설량을 기록하고 갑작스러운 재난에 대비하는 것은 지구온난화의 또 다른 숙제가 되었다. 우리나라는 전통적으로 폭설 피해가 크지 않았기 때문에 적설관측소의 수가 강우관측소에 비해 현저히 적다. 그리하여 추가적인 적설관측소의 설치가 필요하다고 판단되지만, 이에 앞서 우리나라의 현재 적설관측소의 분포현황을 분석하였다. 1월, 2월, 12월의 최대 최심신적설량과 관측소 고도자료를 K-평균 알고리즘의 4개의 변수로 사용하였으며, 전국에서 총 94개의 적설관측소를 자료보유기간으로 분류하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과 서해안지역, 태백 소백산맥을 따라 존재하는 내륙산악지역, 경상도와 남해안 그리고 제주도지역, 울릉도와 대관령으로 군집이 형성되었다. 또한, 제주도의 적설관측소가 해안가 위주로 설치되어있어, 비교적 눈이 많이 오는 한라산 산간지역에 추가적인 적설관측소 설치가 고려되어야 할 것이다.