• Title, Summary, Keyword: 다차원 축소

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Evaluation of Multivariate Stream Data Reduction Techniques (다변량 스트림 데이터 축소 기법 평가)

  • Jung, Hung-Jo;Seo, Sung-Bo;Cheol, Kyung-Joo;Park, Jeong-Seok;Ryu, Keun-Ho
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.13D no.7
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    • pp.889-900
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    • 2006
  • Even though sensor networks are different in user requests and data characteristics depending on each application area, the existing researches on stream data transmission problem focus on the performance improvement of their methods rather than considering the original characteristic of stream data. In this paper, we introduce a hierarchical or distributed sensor network architecture and data model, and then evaluate the multivariate data reduction methods suitable for user requirements and data features so as to apply reduction methods alternatively. To assess the relative performance of the proposed multivariate data reduction methods, we used the conventional techniques, such as Wavelet, HCL(Hierarchical Clustering), Sampling and SVD (Singular Value Decomposition) as well as the experimental data sets, such as multivariate time series, synthetic data and robot execution failure data. The experimental results shows that SVD and Sampling method are superior to Wavelet and HCL ia respect to the relative error ratio and execution time. Especially, since relative error ratio of each data reduction method is different according to data characteristic, it shows a good performance using the selective data reduction method for the experimental data set. The findings reported in this paper can serve as a useful guideline for sensor network application design and construction including multivariate stream data.

Indexing and Searching for Reduced-Dimensional Vectors (차원 축소 벡터들을 위한 인덱싱 및 검색)

  • Jeong, Seung-Do;Kim, Sang-Wook;Choi, Byung-Uk
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.37 no.1
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    • pp.44-49
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    • 2010
  • In this paper, we first address the problems associated with indexing and searching for reduced-dimensional vectors, which are reduced by using a combination of angle approximation and dimension grouping. Then, we propose a novel method to solve the problems. We also show the superiority of the proposed method by performing extensive experiments with synthetic and real-life data sets.

Reducing the Number of Hidden Nodes in MLP using the Vertex of Hidden Layer's Hypercube (은닉층 다차원공간의 Vertex를 이용한 MLP의 은닉 노드 축소방법)

  • 곽영태;이영직;권오석
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.24 no.9B
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    • pp.1775-1784
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    • 1999
  • This paper proposes a method of removing unnecessary hidden nodes by a new cost function that evaluates the variance and the mean of hidden node outputs during training. The proposed cost function makes necessary hidden nodes be activated and unnecessary hidden nodes be constants. We can remove the constant hidden nodes without performance degradation. Using the CEDAR handwritten digit recognition, we have shown that the proposed method can remove the number of hidden nodes up to 37.2%, with higher recognition rate and shorter learning time.

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Dimension Reduction Method of Speech Feature Vector for Real-Time Adaptation of Voice Activity Detection (음성구간 검출기의 실시간 적응화를 위한 음성 특징벡터의 차원 축소 방법)

  • Park Jin-Young;Lee Kwang-Seok;Hur Kang-In
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.7 no.3
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    • pp.116-121
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    • 2006
  • In this paper, we propose the dimension reduction method of multi-dimension speech feature vector for real-time adaptation procedure in various noisy environments. This method which reduces dimensions non-linearly to map the likelihood of speech feature vector and noise feature vector. The LRT(Likelihood Ratio Test) is used for classifying speech and non-speech. The results of implementation are similar to multi-dimensional speech feature vector. The results of speech recognition implementation of detected speech data are also similar to multi-dimensional(10-order dimensional MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)) speech feature vector.

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A study on reduction of sensibility dimension for selection of wallpaper (벽지 선택을 위한 감성 차원 축소에 관한 연구)

  • Chun Young-Min;Kim Soon-Young;Kim Sung-Hwan;Chung Sung-Suk
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.8 no.4
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    • pp.333-344
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    • 2005
  • The sensitivity adjectives on wall paper are collected. With the collected sensitivity adjective, we are going to develop the model which can recommend the wallpaper to customer. A large number of adjectives describing affective responses were collected from such diverse sources as questionnaire survey results, field survey results and internet survey result. To search the representative adjective of collected adjective, we used the diverse statistical analysis method. We attempted to decide the axis name of dimension through the MDS(Multi-Dimensional Scale) analysis method using the similarity matrix an4 to find a three or four reduced factors through the factor analysis method using the varimax rotation method. The result of the analysis showed that the reduced factors could account about $82\%$ when the number of factor is three(popular, elegance, and passable) ant about $93\%$ when the number of factor is four (elegance, passable, beautiful, and affectionate) On the basis of this result, we expect it can be used to develop the model recommending the wallpaper.

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Efficient Processing of Multidimensional Sensor stream Data in Digital Marine Vessel (디지털 선박 내 다차원 센서 스트림 데이터의 효율적인 처리)

  • Song, Byoung-Ho;Park, Kyung-Woo;Lee, Jin-Seok;Lee, Keong-Hyo;Jung, Min-A;Lee, Sung-Ro
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.35 no.5B
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    • pp.794-800
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    • 2010
  • It is necessary to accurate and efficient management for measured digital data from various sensors in digital marine vessel. It is not efficient that sensor network process input stream data of mass storage stored in database the same time. In this paper, We propose to improve the processing performance of multidimensional stream data continuous incoming from multiple sensor. We propose that we arrange some sensors (temperature, humidity, lighting, voice) and process query based on sliding window for efficient input stream and found multiple query plan to Mjoin method and we reduce stored data using SVM algorithm. We automatically delete that it isn't necessary to the data from the database and we used to ship diagnosis system for available data. As a result, we obtained to efficient result about 18.3% reduction rate of database using 35,912 data sets.

Word Sense Similarity Clustering Based on Vector Space Model and HAL (벡터 공간 모델과 HAL에 기초한 단어 의미 유사성 군집)

  • Kim, Dong-Sung
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.23 no.3
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    • pp.295-322
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    • 2012
  • In this paper, we cluster similar word senses applying vector space model and HAL (Hyperspace Analog to Language). HAL measures corelation among words through a certain size of context (Lund and Burgess 1996). The similarity measurement between a word pair is cosine similarity based on the vector space model, which reduces distortion of space between high frequency words and low frequency words (Salton et al. 1975, Widdows 2004). We use PCA (Principal Component Analysis) and SVD (Singular Value Decomposition) to reduce a large amount of dimensions caused by similarity matrix. For sense similarity clustering, we adopt supervised and non-supervised learning methods. For non-supervised method, we use clustering. For supervised method, we use SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes Classifier, and Maximum Entropy Method.

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Development and application of multifunctional river restoration framework (다차원 하천공간 복원 프레임웍의 개발과 적용)

  • Kim, Ji sung;Jeon, Ho Seong;Hong, Il;Kim, Kyu Ho;Kim, Woo Ram
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.5-5
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    • 2017
  • 최근의 하천복원사업은 인위적으로 축소 또는 소실된 하천공간을 지형학적으로 되돌리기 위한 방향과 강이 가진 자연의 역동성의 복원에 주안점을 두고 있다. 최근 국내에서도 하천공간 확보라는 측면에서 구하천 구역을 복원하려는 시도가 이뤄지고 있고 대표적으로 청미천, 함평천, 황구지천 등에서 기존의 제방을 후퇴시키고 과거의 하천공간을 하천으로 되돌려 주었다. 그러나 이러한 시도는 구하도 또는 폐천부지 복원사업의 일환으로 시행되었으며, 복원된 공간규모가 크지 않아 사업의 효과를 크게 장담할 수 없는 현실적인 한계가 있다. 따라서 홍수에 안전하며 자연과 인간이 공존하는 터전으로의 공간복원, 그에 따른 하천생태계의 보전과 복원, 레저와 레크레이션이 가능한 친수공간 조성 등 하천기능의 강화와 융합을 종합적으로 고려한 다차원 하천공간 복원계획과 설계의 절차가 필요하다. 이를 위해서는 먼저 유역기반의 문제점과 그 원인에 대한 인식이 선행되어야 하고 그 해법으로 하천공간 확대의 필요성이 도출되어야 한다. 이후, 하천공간 복원 및 활용과 관련된 기본방향이 설정되며 세부 복원목표가 설정되어야 한다. 복원목적과 목표가 세워진 후, 복원대상지를 선정하고 공간 활용방안이 제시되면, 목표달성 여부 판단을 위한 효과분석이 필요하다. 만약, 기대효과를 달성할 수 없을 것으로 예상된다면 복원목표 재설정 및 복원대상지의 재선정이 필요할 것이다. 이와같이 하천공간 복원사업을 시행함에 있어 간결하고 단계적으로 접근하기 위해 본 연구에서는 다차원 하천공간 복원프레임워크를 개발하여 제시하였다. 제안된 하천공간 복원프레임워크를 통해 하천공간복원으로 인해 영향을 미칠 수 있고 또한 영향을 받을 수 있는 물리, 생물, 사회, 경제 등의 다양한 분야의 구조를 통합한 하나의 방법을 제시함으로서 임시방편 수준의 파괴된 하천복원사업에 변화를 주고 프레임워크를 통해 하천공간복원에 대한 응집력 있는 접근법을 적용하도록 촉진하여 복원사업에 참여하는 사람들 간에 공통의 유대감을 형성하는데 도움이 되고자 한다.

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Stream Data Processing based on Sliding Window at u-Health System (u-Health 시스템에서 슬라이딩 윈도우 기반 스트림 데이터 처리)

  • Kim, Tae-Yeun;Song, Byoung-Ho;Bae, Sang-Hyun
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.4 no.2
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    • pp.103-110
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    • 2011
  • It is necessary to accurate and efficient management for measured digital data from sensors in u-health system. It is not efficient that sensor network process input stream data of mass storage stored in database the same time. We propose to improve the processing performance of multidimensional stream data continuous incoming from multiple sensor. We propose process query based on sliding window for efficient input stream and found multiple query plan to Mjoin method and we reduce stored data using backpropagation algorithm. As a result, we obtained to efficient result about 18.3% reduction rate of database using 14,324 data sets.

A Study on Flood Disaster Prevention Measures Considering Climate Change (Case study on Gulpo Stream Basin) (기후변화를 고려한 방재대책 수립 방안 연구 - 굴포천 유역을 대상으로 -)

  • Kang, Na-Rae;Kim, Duck-Gil;Kim, Soo-Jun;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.244-244
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    • 2011
  • 기후변화의 영향으로 인한 자연재해의 대규모화는 정상성에 기반한 관측치를 대상으로 설계량을 결정하는 현행 방재기준의 한계를 보여주고 있다. 기후변화의 심각성과 기후변화 영향 고려 방법에 대한 사회적 요구를 충족하기 위하여 기후변화를 고려한 방재대책 수립 방안에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 미래 기후변화의 영향을 평가하고 수문사상의 발생 크기에 따라방재대책을 수립하는 방안을 제시하고자 한다. 우선, 대상유역인 굴포천 유역의 방재시설물을 조사하고 각 시설물의 한계능력을 평가한다. 그리고 기후변화 시나리오 및 기후모형 자료를 수집하여 대상유역으로 규모축소하고 도시유출모형인 SWMM 모형을 이용하여 미래 기후변화의 영향으로 발생 가능한 수문사상에 따른 홍수량을 산정한다. 또한 홍수피해규모를 다차원법으로 산정하고 이러한 피해를 줄이기 위한 방재시설물의 설치 및 개선에 의한 홍수피해 저감 편익을 비교하는 방식으로 경제성 분석에 기반한 방재대책을 수립하는 방안에 대하여 제시한다. 이러한 방법론은 향후 기후변화를 고려한 방재 대책을 마련하는데 있어 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

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