• 제목/요약/키워드: similarity based clustering

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시계열데이터의 모델기반 클러스터 결정 (Determining on Model-based Clusters of Time Series Data)

  • 전진호;이계성
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.22-30
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    • 2007
  • 대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.

순차패턴에 기반한 XML 문서 클러스터링 (XML Document Clustering Based on Sequential Pattern)

  • 황정희;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권7호
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    • pp.1093-1102
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    • 2003
  • 인터넷의 사용 증가로 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 웹 데이터의 표준인 XML의 데이터 표현의 유연성으로 인해 EDMS(Electronic Document Management System), ebXML(e-business extensible Markup Language) 등 웹 기반의 전자문서론 이용하는 시스템들은 XML를 문서 교환 방식 및 표준 문서 형식으로 도입하고 있는 실정이다. 그러므로 점차 확산되어 가고 있는 XML 문서에 대한 효율적인 문서의 관리와 검색을 위한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 다중 문서간의 구조적 유사성을 분류하기 위하여 엘리먼트의 순서적 의미를 갖는 XML 문서를 대상으로 순차패턴을 이용하여 문서의 특성을 반영하는 대표구조를 추출하고 추출된 구조를 기반으로 유사 구조 문서를 클러스터링하는 방법을 제시한다. 이 논문의 제안 알고리즘은 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 함께 고려하는 비용계산 방식을 이용하므로써 클러스터링의 정확도를 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

송전망 축약을 위한 교육용 프로그램 개발 (An Educational Program for Reduction of Transmission Network)

  • 송형용;정윤원;원종집;박종배;신중린
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.153-154
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    • 2008
  • This paper presents a window-based software package for the education and training for the reduction of power system by using locational marginal price (LMP), clustering, and similarity indices of each bus. The developed package consists of three modules: 1) the LMP module, 2) the Clustering module and 3) the Reduction module. Each module has a separated and interactive interface window. First of all, LMPs are created in the LMP module, and then the Clustering module carries out clustering based on the results of the LMP module. Finally, groups created in this Clustering module are reduced by using the similarity indices of each bus. The developed package displays a variety of tables for results of the LMPs of base network, voltages, phases and power flow of reduced network so that the user can easily understand the reduction of network. To demonstrate the performance of the developed package, it is tested for the IEEE 39-bus power system.

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역사적 기록 문서에서 효율적인 유사도 및 클러스터링 측정에 관한 연구 (A Study on the efficiency of similarity and clustering measure in Historical Writing Document)

  • 한광덕
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.94-101
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    • 2002
  • Web상에 있는 문서들이 다양하고, 복잡 그리고 대형화함에 따라 문서의 표현과 전달체계에서도 많은 변화가 요구되고 있다. 조선왕조실록문서(Annal of The chosun Dynasty)는 역사적 사실을 연구하는데 중요한 문서이고, CD-ROM으로도 출판되었다. 그러나 문서의 접근 방법에 대해 검색의 단순성 그리고 내용 기반(content-based)으로 구성되었기 때문에 문서의 구성요소들 간의 사건연관 (event-relationship)를 엮어주는 데는 어려운 점이 많다. 따라서 본 논문에서는 조선왕조실록 문서들간의 효율적이고, 적절한 유사성 및 클러스터링 방법을 실험하여 문서들간의 사건연관을 찾아내도록 연구했다. 연구 방법으로는 조선왕조실록 문서들간의 유사도 방법들을 시뮬레이션하여 역사적 기록문서에 가장 적합한 유사도 방법을 찾아내고, 유사도 확률에 따라 그 문서들을 클러스터링 하였다. 평가결과 클러스터링을 한 문서들을 실제 확인해본 결과 사실과 거의 같다는 것이 증명되었다.

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멀티 카메라 연동을 위한 군집화 기반의 객체 특징 정합 (Clustering based object feature matching for multi-camera system)

  • 김현수;김경환
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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    • pp.915-916
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    • 2008
  • We propose a clustering based object feature matching for identification of same object in multi-camera system. The method is focused on ease to system initialization and extension. Clustering is used to estimate parameters of Gaussian mixture models of objects. A similarity measure between models are determined by Kullback-Leibler divergence. This method can be applied to occlusion problem in tracking.

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응집력 척도를 활용한 계층별-조결합군락화 기법의 개발 (Development of the Combinatorial Agglomerative Hierarchical Clustering Method Using the Measure of Cohesion)

  • 정현태;최인수
    • 품질경영학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.48-54
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    • 1990
  • The purpose of this study is to design effective working systems which adapt to change in human needs by developing an method which forms into optimal groups using the measure of cohesion. Two main results can be derived from the study as follows : First, the clustering method based on the entropic measure of cohesion is predominant with respect to any other methods proposed in designing the work groups, since this clustering criterion includes symmetrical relations of total work groups and the dissimilarity as well as the similarity relations of predicate value, the clustering method based on this criterion is suitable for designing the new work structure. Second, total work group is clustered as the workers who have the equal predicate value and then clustering results are produced through the combinatorial agglomerative hierarchical clustering method. This clustering method present more economic results than the method that clustering the total work group do.

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Comparison of time series clustering methods and application to power consumption pattern clustering

  • Kim, Jaehwi;Kim, Jaehee
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제27권6호
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    • pp.589-602
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    • 2020
  • The development of smart grids has enabled the easy collection of a large amount of power data. There are some common patterns that make it useful to cluster power consumption patterns when analyzing s power big data. In this paper, clustering analysis is based on distance functions for time series and clustering algorithms to discover patterns for power consumption data. In clustering, we use 10 distance measures to find the clusters that consider the characteristics of time series data. A simulation study is done to compare the distance measures for clustering. Cluster validity measures are also calculated and compared such as error rate, similarity index, Dunn index and silhouette values. Real power consumption data are used for clustering, with five distance measures whose performances are better than others in the simulation.

군집 주제의 유의어와 유사도를 이용한 문서군집 향상 방법 (Enhancing Document Clustering Method using Synonym of Cluster Topic and Similarity)

  • 박선;김경준;이진석;이성로
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권5호
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    • pp.30-38
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    • 2011
  • 본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(BOW, bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

OPAC에서 탐색결과의 클러스터링에 관한 연구 (The Effectiveness of Hierarchic Clustering on Query Results in OPAC)

  • 노정순
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.35-50
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    • 2004
  • 본 연구는 한글 OPAC에서 문헌의 분류와 브라우징에 적합한 정적 계층클러스터링 모형이 서명단어 탐색으로 검색된 탐색결과를 클러스터링하는데도 효과적인지를 규명하기 위해 수행되었다. 서명에 출현하는 단어와 색인자가 부여한 통제어를 통합한 색인어를 이진빈도로 가중치를 주어, 다이스와 자카드 계수, 집단 간 평균연결과 완전연결 클러스터링 기법이 테스트되었다. 16개의 서명단어 탐색으로 검색된 문헌을 클러스터링한 결과 최적으로 선택된 클러스터의 정확률은 유사도 계수나 클러스터링 기법에 관계없이 서명단어탐색보다 100%이상 향상되었다. 1단계와 최종단계 클러스터링 모두에서, 정확률 측면에서는 완전연결이, 재현을 측면에서는 집단 간 평균연결이 더 효과적이었으나 통계적으로 유의한 수준은 아니었다. 1단계 클러스터에서 집단 간 평균연결이 보다 높은 재현율을 보인 것은 유의하였다. 다이스와 자카드 사이에 차이는 없었다. 최종클러스터가 선택되기까지 집단 간 평균연결은 너무 긴 계층군집 단계를 필요로 하여 탐색효율 측면에서 바람직해 보이지 않았다.

하이퍼링크를 이용한 그래프 기반의 웹 문서 클러스터링 (Web Document Clustering based on Graph using Hyperlinks)

  • 이준;강진범;최중민
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.590-595
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    • 2009
  • 인터넷 상의 웹 문서의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라서, 정보검색에서의 웹 문서 클러스터링은 성능과 속도가 매우 중요하게 되었다. 웹 문서 클러스터링은 의미적으로 관계가 있는 웹 문서들을 같은 클러스터로 군집함으로써 정보 검색을 보다 빠르고, 정보를 정확하게 제공할 수 있다. 그물망 그래프 형태의 클러스터링은 모든 문서간의 유사도를 측정함으로써 재현율을 높일 수 있지만, 높은 계산 비용을 갖는다. 본 논문에서는 그물망 형태의 클러스터링의 재현율과 정확율을 유지하며 계산 비용을 줄이기 위하여, 웹 문서의 구조적 특징인 하이퍼링크(Hyperlinks)를 이용한 클러스터링 방법을 제안한다.

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