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수정된 K-means 알고리즘
조제황 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 5 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2000, Vol.19 No.7 23-27 (5 pages)
기존의 방법보다 우수한 성능의 코드북을 설계할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 학습 반복에 의하여 얻어지는 새로운 벡터가 분할된 영역의 중심벡터가 되지만, 제안된 방법에서는 학습 반복의 초기에는 새로운 벡터와 전 벡터간의 거리에 의하여 조절되는 벡터이다. 실험 결과는 제안된 방법에 의하여 얻어지는 코드벡터가 국부적으로 기존의 방법보다 더 최적인 코드북을 구성할 수 있음을 보인다. -
K-means 알고리듬을 이용한 비정상 사운드 검출
정의필, 이재열, 조상진, Chong. Ui-pil, Lee. Jae-yeal, Cho. Sang-jin 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 4 Pages
한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 2005, Vol.6 No.1 23-26 (4 pages)
분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를... -
Aurora DB를 이용한 잡음 음성 인식실험을 위한 Segmental K-means 훈련 방식의 기반인식기의 구현
김희근, 정용주, Kim. Hee-Keun, Chung. Young-Joo 대한음성학회 말소리 10 Pages
대한음성학회 말소리 2006, Vol.57 No.1 113-122 (10 pages)
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GMM을 위한 점진적 ${cal}k-means$ 알고리즘에 의해 초기값을 갖는 EM알고리즘과 화자식별에의 적용
서창우, 한헌수, 이기용, 이윤정, Seo. Changwoo, Hahn. Hernsoo, Lee. Kiyong, Lee. Younjeong 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 9 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2005, Vol.24 No.3 141-149 (9 pages)
점진적 ${cal}k-means$ 알고리즘에 의한 초기값을 갖는 EM 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 혼합성분의 개수를 점진적 ${cal}k-means$ 방법을 이용하여 한번에 하나씩 혼합성분을 추정하여 최적의 혼합성분이 얻어 질 때까지 이를 반복 수행한다. 하나의 혼합성분이 추가될 때마다, 새로 얻어진 혼합성분과 이전에 구한 혼합성분들간의 상호 관계를 각각 측정한다. 이로부터, 통계적으로 독립인 최적의 혼합성분 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 임의의 생성 데이터와 실제 음성을 사용하였다. 실험... -
“In the Shoes of an Algorithm”: A Media Education Game to Address Issues Related to Recommendation Algorithms
Jerry Jacques, J?r?my Grosman, Anne-Sophie Collard, Yeonju Oh, Amie Kim, Hyeon-Seon Jeong 경인교육대학교 교육연구원 The Journal of Education 26 Pages
경인교육대학교 교육연구원 The Journal of Education 2020, Vol.3 No.1 4 37-62 (26 pages)
underlying technical infrastructures. What are teenagers’ current perception and experiences of recommendation algorithms? What should be the key issues these initiatives should address, and how should they be addressed? The In the Shoes of an Algorithm project approached these questions through design-based research (DBR). This project led to the creation of a series of pen-and-paper games designed to (1) help teenagers share their daily experiences of recommendation algorithms to identify... -
K-평균 군집분석을 활용한 한국 대학의 유형화 연구
전석진, 김정환, 송승익 한국교육학회 교육학연구 34 Pages
한국교육학회 교육학연구 2022, 60권 6호 18 523-556 (34 pages)
새로운 대학 분류를 위하여 대학알리미에 공시된 자료 중 26개 변수를 활용하여 k-means 군집분석을 수행하였다. 그 결과, 우리나라 205개의 대학을 7개 유형으로 분류할 수 있음을 밝혔으며, 각 유형이 가지는 강점과 특징을 중심으로 유형을 설명하였다. 특히, 유형별로 가장 큰 영향을 미치는 변수와 평균 상위 변수에 대한 분석을 토대로 각 유형에 대한 새로운 명명을 시도하였다. 이 연구의 분석결과를 토대로 대학을 분류하는 기준으로써 기존에 주로 활용되어왔던 교육과 연구 관련 변수뿐만 아니라, 산학협력 변수와 국제화 변수... -
A Hybrid Multiuser Detection Algorithm for Outer Space DS-UWB Ad-hoc Network with Strong Narrowband Interference
Yin. Zhendong, Kuang. Yunsheng, Sun. Hongjian, Wu. Zhilu, Tang. Wenyan 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 17 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2012, Vol.6 No.5 1316-1332 (17 pages)
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주성분 분석과 k 평균 알고리즘을 이용한 문서군집 방법
김우생, 김수영, Kim. Woosaeng, Kim. Sooyoung 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 6 Pages
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 2014, Vol.18 No.3 625-630 (6 pages)
이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되기 때문에, 이들을 효과적으로 검색하고 처리하는 방법의 연구가 필요하다. 문서 군집은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고 검색하고 처리하는데 효율과 정확성을 증대시킨다. 본 논문은 특징 벡터 공간 상의 벡터들로 표현되는 문서들을 K 평균 알고리즘으로 군집화할 때, 주성분 분석을 사용하여 초기 시드점들을 선정함으로써 군집의 효율을 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 기존의...
