빅데이터처리 연구실(지도교수: 정성원)의 유형철(제 1저자) 대학원생의 논문이 데이터베이스 분야의 최상위 SCI급 국제저명 저널인 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (5 years Impact Factor, 4.561) 게재
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유형철(제 1저자, 지도교수 정성원) 컴퓨터공학과 대학원생의 논문이 데이터베이스 분야의 최상위 SCI급 국제저명 저널인 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (5 years Impact Factor, 4.561)에 게재되었다.
▲ (제1저자: 유형철, 교신저자: 정성원 교수)
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)는 데이터베이스와 데이터 마이닝 및 분석 분야의 국제저명 학술지로서, Citation, Impact factor, and field rating 등에서 세계 1~2위에 선정되는 저명 학술지이다.
논문 제목은 "An Effective Clustering Method over CF+ Tree Using Multiple Range Queries" 이며, 본 논문에서는 유명 군집화 기법인 BIRCH의 CF tree의 구조를 최적화한 CF+ tree를 제안한후 이를 기반으로 하여 군집화를 매우 빠르게 수행하면서 찾아낸 군집들의 정확도 및 회수도를 높이는 범위 질의 처리 기반의 효과적인 군집화 알고리즘을 제안하였다. 본 연구의 우수성을 보여주기 위해 다양한 합성 및 현실 데이터를 사용하여 실험을 수행하였고, 이와 같은 다양한 데이터에 대해서 높은 군집 정확도 및 회수도와 빠른 군집화 속도를 보여주었다.
본 연구는 Michigan State University (공동 저자: Prof. Sakti Pramanik)와 국제 협력 연구로 진행되었다.