클라우드 컴퓨팅 환경에서 무감독학습 방법과 퍼지이론을 이용한 결합형 데이터 분류기법 (Coupled data classification method using unsupervised learning and fuzzy logic in Cloud computing environment)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 19권 / 8호 / 11 ~ 18페이지
· 저자명 : 조규철, 김재권

초록

본 논문은 무감독학습을 통한 데이터 분류기법인 ART에서 퍼지이론을 이용한 결합형 데이터 분류 방법을 제안한다. 무감독학습기법 기반의 데이터 분류 기술은 분류기술의 향상의 장점이 있지만, 처리성능이 저하된다는 단점이 있다. 민첩성 있는 대용량데이터 처리와 분류인식률을 만족하는 최적의 임계값 결정기법이 필요하지만, 이는 불확실성이 많이따르기때문에두 가지를 고려하여상호보완할 수있는 처리기법이필요하다. 제안하는기법은무감독학습을 하기 위해 퍼지매개변수와 퍼지 규칙을 설계하여 최적의 임계값을 도출한다. 제안하는 기법의 성능평가를위해 클라우드 컴퓨팅환경에서 G 단백질 연결 수용체(G protein coupled receptor, GPCR)데이터를 이용하여실험하였으며, 실험결과는 높은 인식률과 낮은 처리시간을 통해 결합형 데이터 분류에 효과적임을 입증하였다.

영어초록

In This paper, we propose the unsupervised learning and fuzzy logic-based coupled dataclassification method base on ART. The unsupervised learning-based data classification helpsimprove the grouping technique, but decreases the processing efficiency. However, the dataclassification requires the decision technique to induce high success rate of data classification withoptimal threshold. Therefore it is also necessary to solve the uncertainty of the threshold decision.
The proposed method deduces the optimal threshold with the designing of fuzzy parameter andrules. In order to evaluate the proposed method, we design the simulation model with the GPCR(Gprotein coupled receptor) data in cloud computing environment. Simulation results verify theefficiency of our method with the high recognition rate and low processing time.

참고자료

· 없음