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논문KCI 등재

개선된 PSO방법에 의한 학술연구조성사업 논문의 효과적인 분류 방법과 그 효과성에 관한 실증분석

An Empirical Analysis Approach to Investigating Effectiveness of the PSO-based Clustering Method for Scholarly Papers Supported by the Research Grant Projects

서영욱|이대성|이건창
한국지식경영학회 (The Knowledge Management Society of Korea)|2009.12|지식경영연구 (Knowledge Management Research)|제10권 제4호|pp. 17-30|DOI 10.15813/kmr.2009.10.4.002

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키워드

.Impact FactorK-means ClusteringPSO(Particle Swarm Optimization)SA(Simulated Annealing)KASA-PSO
주제분류경영학

초록

.

Abstract

This study is concerned with suggesting a new clustering algorithm to evaluate the value of papers which were supported by research grants by Korea Research Fund (KRF). The algorithm is based on an extended version of a conventional PSO (Particle Swarm Optimization) mechanism. In other words, the proposed algorithm is based on integration of k-means algorithm and simulated annealing mechanism, named KASAPSO. To evaluate the robustness of KASA-PSO, its clustering results are evaluated by research grants experts working at KRF. Empirical results revealed that the proposed KASA-PSO clustering method shows improved results than conventional clustering method.

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