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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제6권 제1호
발행연도
2006.1
수록면
24 - 31 (8page)

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Temporal 데이터의 클러스터링 방법론 중의 하나로 모델기반 방법론이 있다. 이는 각 클러스터에 대하여 오토마타기반의 모델을 가정하는 것이다. 개별 모델을 추출하기 위해서는 먼저 전체 데이터에 대한 적합한 모델을 찾는 것이 필요하다. 전체에 대한 모델은 데이터집합에 대한 최적의 클러스터의 수를 결정함으로 개별 모델 구축의 준비를 완료한다. 본 연구에서는 클러스터 수를 결정하기 위한 기준인 베이지안 정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion) 근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 BIC 값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안한다.
실험에서는 인위적 모델을 통하여 생성된 인공적인 여러 형태의 데이터집합을 활용하여 BIC 근사 측도의 활용성에 대해 살펴보았다. 실험결과에서 보여주는 것처럼 BIC 근사 측도는 데이터의 크기가 비교적 클 경우에 올바른 파티션의 사이즈를 추정함을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 배경 연구

Ⅲ. Temporal 데이터의 클러스터링

Ⅳ. 실험

Ⅴ. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (11)

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[학술지(정기간행물)] - / 1996. / Bayesian classification(autoclass) : 153 ~ 180 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1995.6 / Bayes factor : 773 ~ 795 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / Algorithms for clustering data google schola [학술지(정기간행물)] - / 2 / A method for the correction of garbled words based on the levenshtein metric 2 (172177) : 1976 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - / 1977. / Algorithms for longest common subsequence problem : 664 ~ 675 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-004-015338213