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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서병석 (상지영서대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제11호(통권 제504호)
발행연도
2019.11
수록면
123 - 128 (6page)
DOI
10.5573/ieie.2019.56.11.123

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오늘날 많은 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 빅 데이터 및 데이터 마이닝 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 기술 중 서로 관련성이 높은 데이터를 발견하기 위한 군집화 방법에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 전통적인 군집 방법은 많은 양의 데이터에 대하여 사용하는 메모리와 처리하는 시간이 매우 크다. 그 이유는 반복적인 산술 연산이 순차적으로 수행되기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 최근 연구된 방법을 알아보고, 전통적인 계층 병합군집, 부분 중복 분할 계층 병합 군집 방법을 개선한 셀 분할 병렬 계층 병합 군집 방법을 제안한다. 세 가지 방법을 CPU, GPU 상에서 각각 수행 시간을 비교해본 결과 CPU 상에서 제안하는 셀 분할 병렬 계층 병합 군집 방법이 전통적인 계층 병합 군집 방법보다 최대 10배, 부분 중복 분할 계층 군집 방법보다 최대 2.5배의 속도 향상이 있었고, GPU 상에서는 각각 최대 6배, 2배의 속도 향상이 있었다.
#Data partitioning #Hierarchical agglomerative clustering #Parallel clustering #GPU #CUDA

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 셀 분할 병렬 계층 병합 군집 방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
J. Han / 2011 / Data mining:concepts and techniques / Morgan Kaufmann Pub google schola D. Xu / 2015 / A comprehensive survey of clustering algorithms / Annals of Data Science (AODS) 2(2):165~193 google schola NVIDIA Developer google schola Christopher D. Manning / 2008 / Introduction to Information Retrieval / Cambridge University Press google schola S.A. Arul Shalom / 2008 / Efficient K-Means Clustering Using Accelerated Graphics Processors / LNCS 5182:166~175 google schola

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