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김민(Min Kim),전주혁(Joo Hyuk Jeon),우경구(Kyung Gu Woo),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.2
데이터의 군집을 찾아내는 문제는 패턴 인식, 이미지 처리, 시장 조사 등 많은 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 군집의 질을 결정하는 핵심 요소로는 유사 측도, 차원의 개수 등이 있다. 유사 측도는 데이터의 특성을 반영하여 다르게 정의되어야 하는데, 대부분 기존의 연구들은 데이터를 특징 지어주는 속성이 수치형으로 주어진 경우에 국한되어 있었다. 속성이 범주형으로 주어진 경우도 실생활에 많이 존재 하지만, 범주형 변수에 대한 속성값의 유사성은 값의 순서가 고유하게 정해지지 않아서 정의하기 어렵다. 이에 더하여, 고차원 데이터에 대해서는 데이터 점들이 희박하게 위치하여 가까운 점과 먼 점간의 차이가 거의 없고, 군집화 결과가 좋지 않을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 부분 차원 군집화 방법이 제안되어 왔다. 부분 차원 군집화 방법은 각 군집을 발견하기에 적합한 부분 차원을 선택하면서 군집화를 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 범주형 속성으로 특징지어진 고차원 데이터를 부분 차원 군집화하기 위한 새로운 유사 측도를 제안한다. 유사 측도는 각 군집은 다른 군집과 구별되는 특정 정보를 잘 표현할 수 있어야 한다는 기본적인 가정 하에 속성들 사이의 상관성을 반영하여 정의되었다. 이들 모두를 반영한 유사측도는 기존에 존재하지 않았다는 점에서 본 연구는 의미가 있다. 실제 데이터 집합을 군집화하는 실험을 통해 제안하는 방법이 다른 군집화 방법보다 저차원 데이터와 고차원 데이터 모두에 대해 좀 더 정확한 군집 결과를 얻을 수 있음을 보였다. The problem of finding clusters is widely used in numerous applications, such as pattern recognition, image analysis, market analysis. The important factors that decide cluster quality are the similarity measure and the number of attributes. Similarity measures should be defined with respect to the data types. Existing similarity measures are well applicable to numerical attribute values. However, those measures do not work well when the data is described by categorical attributes, that is, when no inherent similarity measure between values. In high dimensional spaces, conventional clustering algorithms tend to break down because of sparsity of data points. To overcome this difficulty, a subspace clustering approach has been proposed. It is based on the observation that different clusters may exist in different subspaces. In this paper, we propose a new similarity measure for clustering of high dimensional categorical data. The measure is defined based on the fact that a good clustering is one where each cluster should have certain information that can distinguish it with other clusters. We also try to capture on the attribute dependencies. This study is meaningful because there has been no method to use both of them. Experimental results on real datasets show clusters obtained by our proposed similarity measure are good enough with respect to clustering accuracy.
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배영근(Bae, Young-Gun),김명수(Kim, Myeong-Su),우경구(Woo, Kyung-Gu),신정수(Shin, Jeong-Su),전일식(Jeon, Il-Sik) 한국철도학회 2015 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2015 No.10
경부고속철도는 2004 년에 개통된 이후 혁신적 교통수단으로서 자리를 잡고 있다. 경부고속철도는 대부분이 일반적으로 직선구간으로 레일결함 발생시 주기적으로 연마를 통하여 결함의 발생을 방지하고, 레일의 횡단면 및 종단면의 형상을 유지하여 레일수명 연장 및 승차감 향상을 목표로 하고 있다. 하지만 대전북연결선 구간은 급곡선으로 이루어져 있어 차량이 곡선부 진입시 외측레일에 편마모가 발생되어 승차감 저하 및 보수주기 단축 등 유지관리상 어려움 발생으로, KTX 의 승차감 및 레일수명을 고려한 레일연마 중요성이 크게 부각되었다. 본 연구에서는 경부고속철도 1 단계구간 대전북연결선 상선 곡선구간 비대칭 연마를 통한 레일의 주행단면의 손상을 최소화하여 레일 및 차륜의 마모저감으로 수명연장의 관리방안을 제시하였다. Since the opening of Kyungbu high-speed railway, it has taken its place as innovative transportation method. Rail grinding in regular period has been conducted because most of the Kyungbu high-speed railway line is straight. The purpose of the grinding is to protect defects and maintain longitudinal and transverse section of rail that extend period of usage of rail and ride quality. However there are sharp curves in the North Daejeon linking section of Kyungbu high-speed railway. So, one-sided wear occurs at outer rail in the curves that deteriorates ride quality and reduces maintenance period. Therefore, the importance of rail grinding, considering ride quality and use period of rail, has been magnified. In this study, rail maintenance method which extends use period of rail is presented to reduce defects and wear of rail and wheel by asymmetrical rail grinding in the North Daejeon linking section of Kyungbu high-speed railway.
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