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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.8
- 수록면
- 11 - 18 (8page)
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본 논문은 무감독학습을 통한 데이터 분류기법인 ART에서 퍼지이론을 이용한 결합형 데이터 분류 방법을 제안한다. 무감독학습기법 기반의 데이터 분류 기술은 분류기술의 향상의 장점이 있지만, 처리성능이 저하된다는 단점이 있다. 민첩성 있는 대용량데이터 처리와 분류인식률을 만족하는 최적의 임계값 결정기법이 필요하지만, 이는 불확실성이 많이 따르기 때문에 두 가지를 고려하여 상호보완 할 수 있는 처리기법이 필요하다. 제안하는 기법은 무감독학습을 하기 위해 퍼지매개변수와 퍼지 규칙을 설계하여 최적의 임계값을 도출한다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 클라우드 컴퓨팅환경에서 G 단백질 연결 수용체(G protein coupled receptor, GPCR)데이터를 이용하여 실험하였으며, 실험결과는 높은 인식률과 낮은 처리시간을 통해 결합형 데이터 분류에 효과적임을 입증하였다.
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참고문헌 (13)
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Y. Zhang / 2014 / A Fast Online Learning Algorithm for Distributed Mining of BigData / ACM SIGMETRICS performance Evaluation Review 41(4):90~93
Xue, Liangfei / 2014 / Web Data Mining Based on Cloud Computing / Proceedings of the 2012International Conference on Cybernetics and Informatics
조대균 / 2013 / 클라우드 컴퓨팅 기반 가상 자원 관리를 위한 모니터링 시스템 설계 및 구현 / 한국컴퓨터정보학회논문지 18(2):41~47
강인성 / 2011 / 데이터 마이닝을 적용한 기업형 클라우드 컴퓨팅 기반 데이터 처리 기법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(8):1~10
Kim J.K. / 2013 / Adaptive mining prediction model for content recommendation to coronary heart disease patients / Cluster Computing
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