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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 755 - 762 (8page)
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본 논문에서는 학습 예측이 가능한 군집적 알고리즘으로 COVID-19에서 상황인식정보인 질병의 속성정보와 클러스터링를 이용한 군집적 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 내에서 처리되는 군집 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 상호관계를 예측하기 위해 분류 제공되는데, 이때 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리되면 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 COVID-19에서의 질병속성 정보내 K-means알고리즘을 이용함에 있어 이러한 문제를 해결하기 위해 질병 상호관계 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 자율적인 사용자 군집 특징의 상호관계를 분석학습하고 이를 통하여 사용자 질병속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자의 누적 정보로부터 클러스터의 중심점을 제공하게 된다. 논문에서 제안된 COVID-19의 다중질병 속성정보군집단위로 분류하고 학습하는 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 사용자 관리 시스템의 예측정확도가 학습과정에서 향상됨을 보여주었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 클러스터링 기반 상황인식 분석
Ⅳ. 실험 및 성능평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
F. Rustam, A. A. Reshi, A. Mehmood, S. Ullah, B. -W. On, W. Aslam, and G. S. Choi, "COVID-19 Future Forecasting Using Supervised Machine Learning Models," IEEE Access, vol. 8, pp. 101489-101499, May. 2020.
G. Adami, P. Avesani, and D. Sona, “Clustering documents in a web directory,” in Proceedings of the 5th ACM international workshop on Web information and data management, New Orleans, USA, vol. 54, no. 3, pp.66-73, Sep. 2015.
S. Makridakis, E. Spiliotis, and V. Assimakopoulos, “Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward,” PLoS ONE, vol. 13, no. 3, pp. 1-26, Mar. 2018.
E. Min, X. Guo, Q. Liu, G. Zhang, J. Cui, and J. Long. “A survey of clustering with deep learning: From the perspective of network architecture,” IEEE Access, vol. 6, pp. 39501–39514, Jul. 2018.
J. A. Hartigan and M. A. Wong, “Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm,” Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), vol. 28, no. 1, pp. 100-108, Jan. 2012.
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E. Min, X. Guo, Q. Liu, G. Zhang, J. Cui, and J. Long. “A survey of clustering with deep learning: From the perspective of network architecture,” IEEE Access, vol. 6, pp. 39501–39514, Jul. 2018.
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