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Based on recent research, we need interaction between machine learning and optimization for big data analysis. Especially, we need to develop meta-heuristic clustering method because the number of clustering solutions is increasing exponentially with high number of clusters.

We can find the global optimal clustering solution effectively considering diversified and converged search simultaneously for machine learning clustering. The objective of this research is to develop the harmonious meta-heuristic algorithm (HMHA) for clustering to control the diversified search in the initial stages and converged search in the final stages using initial solutions rate, population size, mutation rate and elitism. Our proposed HMHA is competitive comparing to previous methods based on our experiments and analysis.

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Mapping the dynamics of mobile telephony in Nepal = 네팔 이동통신의 확산 양상 분석 : 계량경제모형의 비교 연구 : a comparative econometric analysis Thakur Dhakal, Tulsi Paudel, Dae-Eun Lim p. 9-23
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클러스터링 성능 향상을 위한 실루엣 기반 시뮬레이티드 어닐링 = A silhouette-based simulated annealing for improving clustering performance 백준영, 김인수, 김성수 p. 35-43
도심 공동물류 택배터미널의 리소스 제약을 고려한 최대 처리량 산출을 위한 수리모델 연구 = A mathematical model for resource constrained maximum throughput in urban joint courier terminals 김도현, 김영훈, 정동수 p. 45-51
Workload balancing in container terminals = 컨테이너 터미널의 작업 부하 균등화 : 시스템 로직 투명성의 역할 : system logic transparency as a prerequisite for effective coordination Yehoon Jang, Sojeong Kim, Gagyeong Lee, Taehee Kim, Sungchul Choi, Sung-Gil Ko, Tae-Sun Yu p. 53-59
세포막 기반 나노 약물전달 시스템 = Cell membrane nanotechnology-based drug delivery systems : innovative approaches for targeting and efficiency enhancement : 표적화 및 생체적합성 향상을 위한 최신 연구 동향과 응용 유한진, 김병수, 박종익, 김현욱, 임광석 p. 61-66

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