• Title, Summary, Keyword: 다차원 축소

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

  • 정훈조;서성보;최경주;박정석;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • v.13D no.7
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    • pp.889-900
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    • 2006
  • 센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.

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

  • 정승도;김상욱;최병욱
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • v.37 no.1
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    • pp.44-49
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    • 2010
  • 본 논문에서는 각도 성분 근사와 차원 그룹화 기법을 이용한 차원 축소 기법에 의해 변환된 축소 데이터를 색인하고 검색하기 위해서 해결되어야 하는 문제들을 분석하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

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

  • 곽영태;이영직;권오석
    • 한국통신학회논문지
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    • v.24 no.9B
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    • pp.1775-1784
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    • 1999
  • 본 논문은 학습하는 동안 은닉 노드의 출력에 대한 분산과 평균을 평가하는 새로운 cost function을 이용하여 불필요한 은닉 노드를 축소하는 방법을 제안한다. 제안한 cost function은 필요한 은닉 노드를 활성화시키고 불필요한 은닉 노드를 상수화 시켜 제거한다. 필기체 숫자인식을 통한 실험에서 제안한 방법은 높은 인식률과 단축된 학습 시간을 나타내며 은닉 노드의 수를 37.2%까지 축소할 수 있었다.

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

  • 박진영;이광석;허강인
    • 한국융합신호처리학회논문지
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    • v.7 no.3
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    • pp.116-121
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    • 2006
  • 본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.

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

  • 천영민;김순영;김성환;정성석
    • 감성과학
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    • v.8 no.4
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    • pp.333-344
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    • 2005
  • 벽지에 대한 감성형용사를 수집하였다. 수집한 형용사를 이용하여 소비자들을 위한 벽지 추천 모형을 개발하고자 한다. 설문조사, 현장조사, 인터넷 조사 등 다양한 방법을 통해 형용사를 수집하였고, 수집된 형용사들의 대표 형용사를 찾기 위해 여러 가지 통계분석 방법을 활용하였다. 유사성 행렬을 이용한 다차원 척도 분석방법을 통해 차원의 축명을 결정하고자 시도하였으며 배리맥스 회전 방법을 이용한 요인분석 방법을 통해 3개 또는 4개 정도의 축소된 요인을 찾고자 시도하였다 분석결과에 의하면 요인의 수를 3개로 했을 경우에는 약 $82\%$의 설명력에 대중적인, 중후한, 그리고 여성스러운 등의 형용사로 축소할 수 있었으며, 요인의 수를 4개로 했을 경우에는 약$93\%$의 설명력에 품위 있는, 무난한, 아름다운, 그리고 정감있는 등의 형용사로 축소할 수 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 하여 추후에 소비자들을 위한 벽지추천 모형을 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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

  • 송병호;박경우;이진석;이경효;정민아;이성로
    • 한국통신학회논문지
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    • v.35 no.5B
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    • pp.794-800
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    • 2010
  • 디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.

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

  • 김동성
    • 인지과학
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    • v.23 no.3
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    • pp.295-322
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    • 2012
  • 본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

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

  • 김지성;전호성;홍일;김규호;김우람
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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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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u-Health 시스템에서 슬라이딩 윈도우 기반 스트림 데이터 처리 (Stream Data Processing based on Sliding Window at u-Health System)

  • 김태연;송병호;배상현
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • v.4 no.2
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    • pp.103-110
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    • 2011
  • u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.

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

  • 강나래;김덕길;김수전;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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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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