• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.35-49
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• 2001

인터넷 비즈니스나 전자상거래와 연관되어 고객관계관리(Customer Relationship management :CRM)에 대한 관심이 널리 확산됨으로 해서 군집분석에 대한 관심이 한층 높아졌고, 다양한 군집분석 프로그램이 시장에 소개되어 지고 있다. 그런, 군집분석 프로그램들은 다른 데이터 분석 기법과는 달리 그들의 성능을 측정하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 이미 알려져 있는 군집구조를 지닌 인위적 데이터를 사용하여 다양한 군집분석 프로그램을 평가할 수 있는 하나의 방법론을 제시하고, 그 방법론의 유용성을 보여 주기 위해 현재 많이 사용하고 있는 네 가지의 군집분석 프로그램을 본 논문에서 제시한 방법론을 사용하여 평가하는데 그 주요 목적을 두고 있다. 본 연구에서 두 가지의 반복적 군집분석 프로그램(Convergent Cluster Analysis:CCA, SPSS의 Clementine), 전통적인 단순군집 프로그램(One-Shot Clustering Program: Howard-Harris 프로그램), 그리고 IBM의 데이터 마이닝 기법 중 하나인 데모그래픽 군집분석 프로그램의 성능을 비교한 결과, 군집분석을 위하여 다른 군집분석 방법 보다 좀 더 지능적으로 초기치를 생성한 CCA방법이 가장 우월한 성능을 보여 주었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.135-143
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• 2020

본 논문은 농식품 소비자패널 데이터에서 소비자의 유형을 나눌 때에 변수간 연관성이 많은 장바구니 분석에서 전처리 방법과 차원축소의 방법을 제안한다. 군집분석은 다변량 자료에서 관측 개체를 몇 개의 군집으로 나눌 때 널리 사용되는 분석기법이다. 하지만 여러 개의 변수가 연관성을 가진 경우에는 차원축소를 통한 군집분석이 더 효과적일 수 있다. 본 논문은 1,987 가구를 대상으로 조사한 식품소비 데이터를 K-means 방법을 사용하여 군집화하였으며, 군집을 나누기 위해 17개의 변수를 선정하였고, 17개의 다중공선성 문제와 군집을 나누기 위한 차원축소의 방법 중 주성분 분석과 요인분석을 비교하였다. 본 연구에서는 주성분분석과 요인분석 모두 2개의 차원으로 축소하였으며 주성분분석에서는 3개의 군집으로 나뉘었지만 분석하고자 하였던 소비 패턴에 대한 군집의 특성이 잘 나타나지 않았으며 요인분석에서는 분석가가 보고자 하는 소비 패턴의 특징이 잘 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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• pp.132-138
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• 2004

최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기에서 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 공간데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실률을 분석하여 연구의 타당성과 적용 가능성을 제시하고자 한다. 세부적으로 압축률과 데이터 손실에 따르는 위치 정확도 관계에서 위치정확도를 높일 수 있는 방향을 모색하여 보았다. 그리고 다양한 군집화 기법 중 연구에 적용 가능한 기법을 선정 이용하였다. 또한 저장 공간뿐만 아닌 연산 성능 측면에서도 열악한 모바일 환경에서 만족할 만한 복원 성능을 보여야 한다. 따라서 압축된 데이터를 복원하는데 소요되는 비용을 최소화할 수 있는 방향이 연구되었다.

• 공학교육연구
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• 제8권1호
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• pp.31-45
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• 2005

본 논문에서는, 강의 평가에 필요한 설문을 효과적이며 체계적으로 얻기 위한, 대표 문항 추출 방법을 비교하였다. 비교에 사용한 방법은 요인분석(Factor Analysis: FA), FCM(Fuzzy c-Means) 알고리즘과 군집분석(Cluster Analysis : CA) 등으로 이러한 방법들을 사용하여 고려할 수 있는 다양한 형태의 많은 문항들로부터 적은 수의 문항을 추출한다. 추출된 문항은 많은 수의 문항들이 형성하는 클러스터의 대표 문항을 이루고 있다. 이를 위해 여러 개의 설문지로부터 얻은 120 문항의 강의 평가서를 명지대학교 외 3 개 대학교 646명의 학생들에게 평가를 실시하여 데이터를 얻었는데 학생들은 주어진 문항에 대하여 "매우 그렇다", "그렇다", "보통이다", "그렇지 않다", "매우 그렇지 않다", 그리고 "해당 없다"까지의 6등급으로 응답하였다. 각 문항에 대한 학생들의 응답 성향을 분석하여 약 25문항을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 비교 분석한 요인분석, FCM알고리즘과 군집분석 등의 기법은 매우 유사한 설문을 추출할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.21-36
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• 2022

최근 코로나로 인해 이커머스 시장이 확대되면서 인터넷 쇼핑몰 이용률 증가와 함께 다양한 형태의 소비 패턴을 보이는 고객들이 나타나고 있다. 기업은 고객 리뷰를 통해 고객의 의견과 정보를 얻을 수 있기 때문에 온라인 플랫폼에서의 고객 리뷰 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 고객들을 군집화하고 분석하였으며, 이커머스 시장에 존재하는 고객 유형을 정의하고 시장세분화를 수행하였다. 구체적으로, 본 연구는 온라인 쇼핑몰 위메프(Wemakeprice)의 고객 리뷰 데이터를 수집하여 K-means 클러스터링을 진행하였으며, 그 결과로 6개의 군집이 도출되었다. 이후 6개의 군집으로 시장세분화 된 결과를 분석하여 각 군집의 특징을 정의하고 고객관리 방안까지 함께 제시하였다. 본 연구 결과는 이커머스 시장의 고객 유형 파악과 고객관리를 용이하게 하는 자료로 사용될 것이며, 다양한 온라인 플랫폼의 고객관리 비용 절감과 수익 창출에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.159-164
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• 2019

ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.13-21
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• 2012

우리나라의 동일강수지역에 대한 구분은 기상학적으로 의미를 지닐 뿐만 아니라 장기예보를 위한 자료로 활용된다. 또한 최근 들어 수문학에서는 확률강수량을 산정하기 위해 지금까지 사용되어 온 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석방법의 활용이 적극 제시되고 있다. 이에 따라 동일강수지역의 군집화에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 1980년부터 2010년까지 61개 지상관측지점의 자료를 이용하여 자기조직화지도 군집기법으로 동일강수 지역을 군집화하고 K-means Clustering과 Davies-Bouldin Index를 적용하여 우리나라의 동일강수지역에 대해 6개의 최적 군집 개수를 산출하였다. 그리고 최종적으로 GIS에 기반한 Thiessen Polygon을 활용하여 동질지역의 지역화 하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.510-523
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• 2009

Geodemographics(GD)는 지리적 패턴 분석을 위해 사회경제적, 행태적 자료의 이용에 관한 연구 기법으로써 동일한 근린 혹은 이웃한 지역에 거주하는 사람들은 유사한 인구적, 행태적 특성을 보인다는 전제를 바탕으로 유사한 지역을 도출하고 그 지역들의 공간적 특징을 유형화하는 연구 방법이다. 따라서 본 연구는 이러한 GD 개념의 활용성과 지역 유형화의 유용성을 확인하기 위하여 서울시 행정등 및 관련 인구 센서스 자료를 바탕으로 서울시 지역 유형화에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구는 Ward와 K-means 및 관련 통계 기법에 의한 센서스 변수들의 표준화와 군집화를 통해 총 13개의 사회경제적 특성을 공유하는 지역을 도출하고 이를 바탕으로 서울시 13개 각각의 지역에 대한 지리적 성격을 제시하였다. 마지막으로 본 연구에서는 GD의 분석기법이 유사한 공간적 성격을 갖는 새로운 공간 단위 및 군집을 탐색하고 유형 화하는데 효과적인 공간기법이 될 수 있음을 제시하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2018

최근 사물인터넷 서비스의 등장 및 융합으로 통합 사물인터넷 서비스 플랫폼에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 현재 사물인터넷 서비스는 서비스 제공자의 목적에 따라 독립적인 시스템으로 구축되어 유사한 서비스를 제공하는 서비스 간의 정보 교환 및 모듈 재사용이 불가능 하였다. 이에 본 연구에서는 통합 사물인터넷 플랫폼 환경을 제공하기 위하여 다양한 서비스들의 세부 동작 기반 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 구현을 통하여 상용화된 100여개의 사물인터넷 서비스를 분류 및 군집화를 진행하였으며 이를 기반으로 K-means알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다. 또한 표본 집단의 부족으로 발생하는 단일 클러스터를 방지하기 위하여 K-means 알고리즘을 활용하여 재 군집화를 진행하였다. 향후 연구로 기존의 서비스 표본 집단을 확대하고 현재 구현한 분류 시스템을 보다 빠르고 대량의 데이터 처리를 위하여 스파크를 활용할 예정이다.