- 클러스터링 기법을 이용한 공정 데이터의 압축 저장 기법에 관한 연구
- ㆍ 저자명
- 김윤식,모경주,윤인섭,Kim. Yoonsik,Mo. Kyung Joo,Yoon. En Sup
- ㆍ 간행물명
- 한국가스학회지
- ㆍ 권/호정보
- 2000년|4권 4호|pp.58-64 (7 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국가스학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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가스 저장$cdot$ 공급 시설을 포함한 화학공정에서 측정된 데이터를 효과적으로 이용하기 위하여 정보의 손실의 최소화하면서 데이터를 압축하여 저장하고 재생할 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다 기존에 제안되었던 데이터 압축 저장 방법들의 단점을 극복하기 위하여, 부분 선형화 근사 방법과 k-means 클러스터링 알고리즘을 응용한 새로운 공정 데이터의 압축 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실공정 데이터에 적용하여 본 결과, 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 재현 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.
Data compression and retrieval method are investigated for the effective utilization of measured process data. In this paper, a new data compression method, Clustering Compression(CC), which is based on the k-means clustering algorithm and piecewise linear approximation method is suggested. Case studies on industrial data set showed the superior performance of clustering based techniques compared to other conventional methods and showed that CC could handle the compression of multi-dimensional data.