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공간국부성을 최적화하는 클러스터링 방법
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저자명
김홍기
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스
권/호정보
2004년|31권 2호|pp.83-90 (8 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 순환적인 검색공간과 장애물이 존재하는 검색공간에서 객체들을 클러스터링할 때 고려해야하는 CCD(Clustering with Circular Distance) 문제와 COD(Clustering with Obstructed Distance) 문제를 연구하였다. 그리고 다차원 검색공간에서 삽입이나 삭제가 빈번히 발생하는 객체들을 효율적으로 클러스터링하기 위한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘에는 CCD 및 COD 문제를 해결하기 위한 거리 함수가 정의된다. 그리고 최소의 연산 시간으로 높은 공간 국부성을 갖는 클러스터들을 생성하기 위한 클러스터링 방법이 포함된다.

기타언어초록

In this paper, we study the CCD(Clustering with Circular Distance) and the COD(Clustering with Obstructed Distance) problems to be considered when objects are being clustered in a circularly search space and a search space with the presence of obstacles. We also propose a now clustering algorithm for clustering efficiently objects that the insertion or the deletion is occurring frequently in multi-dimensional search space. The distance function for solving the CCD and COD Problems is defined in the Proposed clustering algorithm. This algorithm is included a clustering method to create clusters that have a high spatial locality by minimum computation time.