• 제목/요약/키워드: 모델트리기법

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시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용한 후보 모델 생성 기법 (GA-instrumented Candidate Model Generation Method for Simulation-based Optimization)

  • 김호영;김준경;김영걸;김탁곤
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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    • pp.55-61
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    • 2001
  • 본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.

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트리 기법을 사용하는 세미감독형 결함 예측 모델 (Semi-supervised Model for Fault Prediction using Tree Methods)

  • 홍의석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.107-113
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    • 2020
  • 매우 많은 소프트웨어 결함 예측에 관한 연구들이 수행되어왔지만 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델들이었다. 언라벨 데이터만을 사용하는 비감독형 모델이나 언라벨 데이터와 매우 적은 라벨 데이터 정보를 함께 사용하는 세미감독형 모델에 관한 연구는 극소수에 불과하다. 본 논문은 Self-training 기법에 트리 알고리즘들을 사용하여 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 세미감독형 기법인 Self-training 모델에 트리 기법들을 사용하는 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 새롭게 제작한 트리 모델들이 기존 모델들보다 더 나은 성능을 보였으며, 특히 CollectiveWoods는 타 모델들에 비해 압도적으로 우월한 성능을 보였다. 또한 매우 적은 라벨 데이터 보유 상황에서도 매우 안정적인 성능을 보였다.

Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 (Decision Tree State Tying Modeling Using Parameter Estimation of Bayesian Method)

  • 오상엽
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권1호
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    • pp.243-248
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    • 2015
  • 인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.

실시간 모델 체커를 이용한 풀트 트리의 체계적 검증 (Systematic Evaluation of Fault Trees using Real-Time Model Checker)

  • 지은경;차성덕;손한성;유준범;구서룡;성풍현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권12호
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    • pp.860-872
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    • 2002
  • 폴트 트리 분석(Fault Tree Analysis)은 산업계에서 가장 널리 사용되는 안전성 분석 기법 중의 하나이다. 하지만, 이 기법은 보통 수작업으로 이루어지며, 분석 결과를 체계적이고 자동적으로 검증할 수 있는 방법이 없다는 약점을 지닌다. 본 논문에서는 실시간 모델 체커인 UPPAAL을 이용하여 안전성이 중요한 소프트웨어의 요구 사항들을 정형 명세하고, 수작업으로 찬성된 폴트 트리의 정확성을 검증하는 방법을 제안하고 있다. 제안된 방법을 유용성을 확인하기 위해서 월성 원자력 발전소의 비상 정지 소프트웨어(Wolsung SDS2)에서 사용된 기능 요구 사항들을 예제로서 사용하였다. 폴트 트리는 월성 SDS2에 대한 전문적인 지식을 지니고 폴트 트리를 이용한 안전성 분석을 여러 번 수행해 본 경험이 있는 대학원생들에 의해 작성되었다. 기능 요구 사항들은 UPPAAL의 입력으로서 사용되기 위해서 시제 오토마타의 형태로 수작업으로 변환되었으며, 이 폴트 트리의 정확성을 검증하기 위해서 모델 체킹을 사용하였다 본 논문에서 제안된 방법을 월성 SDS2 예제에 적용해 본 결과, 수작업으로 작성된 폴트 트리에 존재하는 오류를 찾을 수 있었으며, 이러한 작업을 통하여 제안된 방법이 폴트 트리 분석에 대한 신뢰도를 높이는데 유용함을 발견하였다.

다변량 퍼지 의사결정트리의 적응 기법 (Adaptation method of multivariate fuzzy decision tree )

  • 전문진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.17-18
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    • 2008
  • 다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.

의사결정 트리 앙상블을 구축하기 위한 상관성 기반 기법을 이용한 속성 중복성 제거 (Removing the Feature Redundancy using Correlation-Based Approach for Decision Tree Ensemble)

  • 박영준;박명호;손호선;류근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1229-1231
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    • 2011
  • 대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

새로운 율모델을 이용한 HEVC 율제어 기법 (A rate control scheme using a new rate model for the HEVC video codec)

  • 이범식;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.358-360
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    • 2012
  • 본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.

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XML 문서의 효율적인 미세 접근 제어 시스템을 위한 명시적 접근 권한 트리 생성 기법 (An Explicit Access Authorization Tree Generation Technique for the Efficient Fine-Grained Access Control System of XML Documents)

  • 이헌길;강정모
    • 산업기술연구
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    • 제23권A호
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    • pp.47-53
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    • 2003
  • 차세대 웹 문서의 새로운 표준으로 자리 잡아 가고 있는 XML은 전자 상거래나 병원 관리 등과 같이 다양한 응용 분야에 적용되고 있다. 이러한 응용 분야는 XML 문서의 각 구성 요소 수준의 세밀한 액세스 제어를 요구한다. 따라서, 현재 XML 문서의 미세 접근 제어 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 제안된 XML 문서를 위한 미세 접근 제어 기법은 대부분 묵시적 권한 기법을 사용하여 상위 구성요소에 한번의 권한 부여로 하위노드에 권한을 부여하는 효과를 가지는 장점을 가지나, 각 구성 요소간의 권한을 체크하는 시간 오버헤드를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 권한을 체크하는 시간을 감소시키기 위하여 XML 문서의 미세 접근 제어를 위한 명시적 권한 기법을 제안하고, 이를 이용하여 노드의 권한에 대한 모든 정보를 저장하고 있는 접근 권한 트리 모델을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 접근 권한 트리 모델을 사용하면, 권한 정보를 저장하는 공간 오버헤드가 있지만, 권한 체크 시간을 감소시켜 사용자에게 보다 빠른 뷰를 제공할 수 있다.

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옥트리를 이용한 3차원 물체 추출에서의 모델링 향상 기법 (Modeling Improvement Algorithm for 3D Volume Refinement Using Octree)

  • 임석현;한창호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.231-234
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    • 2000
  • 옥트리(octree)는 3차원 물체를 복원함에 있어서 간편함으로 팥이 이용되어지는 방법이다. 하지만 물체의 형태가 복잡해지고 물체 내부에 구멍이 뚫어져 있는 경우 옥트리로 표현된 결과만으로는 형태를 파악하기 어려운 경우가 발생한다. 본 논문은 옥트리를 이용하여 3차원 물체의 형태를 복원하는데 있어서 나타나는 문제점을 옥트리의 계층적 구조를 증가시키지 않고 현실감이 떨어지는 부분에 대해서 CSG모델을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다. 옥트리로 만들어진 결과물과 3차원 물체와의 차이가 나는 부분에 대하여 좀 더 현실감을 주기 위하여 CSG모델을 이용하여 기본도형을 만들고, 만들어진 도형을 다시 CSG모델을 이용하여 옥트리로 만들어진 물체에 결합시키는 형태로 문제를 해결한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 3차원 물체를 만들고, 이를 옥트리를 이용하여 문제점을 확인하고, 이를 본 논문에서 주장한 방법을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다.

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Text-to-Speech 변환 시스템을 위한 회귀 트리 기반의 음소 지속 시간 모델링 (Regression Tree based Modeling of Segmental Durations For Text-to-Speech Conversion System)

  • 표경란;김형순
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.191-195
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    • 1999
  • 자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.

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