• 제목/요약/키워드: 모델트리기법

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적응적 타임아웃 기반 전력관리 SRN 모델링 (Power Management SRN Modeling based on Adaptive Timeout)

  • 노철우;김경민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.300-307
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    • 2008
  • 전력관리는 전력상태 전환과 시스템 부하 (workload)에 의존성이 있다. 시스템 모델은 전력상태 전환과 시스템 큐에 대한 추계적 모델들로 구성된다. 본 논문에서는 다양한 전력관리 기법을 위한 추계적 모델들을 개발한다. 추계적 프로세스에 기반한 전력관리 모델은 시스템 큐와 다양한 모델링 기능을 표현할 수 있는 페트리 네트의 확장형인 SRN (Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발된다. 적응적 타임아웃기반 전력관리 SRN 모델을 개발하고 기존 전력관리 기법인 greedy, N-Policy 기법과 전력소모 및 성능비교를 수행한다.

결정트리 분류기법 기반 유전자 계통수 추론 (Inference of Gene Phylogenetic Tree based on Decision Tree)

  • 김신석;황부현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.280-282
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    • 2001
  • 분자생물학의 급진적 발전은 현대 계통분류학에 큰 변혁을 가져왔다. 특히 유전의 근원물질인 DNA나 RNA를 분리.조작.분석하는 기술의 발전으로 이를 이용만 계통수 제작은 계통생물학의 중요한 실험방법으로 자리잡고 있다. 그 중 염기서열 비교 방법은 현재 유전자 계통수 제작에 가장 널리 이용되는 방법이다. 하지만 이러만 계통수는 각 객체간의 거리만을 표현하고, 객체군간의 차이는 설명하기 힘들다. 본 연구에서는 염기서열의 상대적인 특징(유사도)을 대신하는 염기서열의 총량과 염기 함량 등을 이용해 새로이 분류 기법 중 결정트리 방법에 적응하고, 종 분류의 유전적 모델을 설계한다. 또한 결정트리의 클래스인 종은 상위 클래스들을 포함하고 있어, 본 논문에서는 기존의 결정트리 분류자를 수정한 단계적 결정트기 분류자를 제안한다.

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적외선 영상에서의 시계열 특징 추출을 이용한 Gunnery 분류 기법 연구 (Gunnery Classification Method Using Profile Feature Extraction in Infrared Images)

  • 김재협;조태욱;천승우;이종민;문영식
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권10호
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    • pp.43-53
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    • 2014
  • Gunnery 표적으로부터 발생하는 영상특징은 장비의 위치를 탐지하고 종류를 판별하는 주요 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 Gunnery 영상에서 표적 영역의 밝기값을 획득하여 특징을 추출하고 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 38~40개의 신호 기반 특징과 2개의 모델 기반 특징을 추출하여 분석하고 분류모델에 적용한다. 다중 클래스 분류를 위하여 트리(tree) 기반의 분류 모델을 설계하였으며, 시스템에서 요구하는 Gunnery의 종류와 특성에 따라 유사도를 정의하여 트리 구조를 설계하였다. 트리 구성 단계에서는 각 레벨마다 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 분류 하였으며 시스템에서 요구하는 분류 성능을 만족함을 확인하였다.

플래시 메모리 B-트리를 위한 저비용 노드 갱신 기법 (An Efficient Flash Memory B-Tree Supporting Very Cheap Node Updates)

  • 임성채
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.706-716
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    • 2016
  • B-트리는 공간 효율성과 빠른 키 검색 시간으로 인해 하드 디스크 기반 DBMS의 색인 기법으로 널리 쓰이고 있다. 하지만 B-트리를 플래시 메모리에 저장해 사용한다면, 높은 노드 갱신 비용으로 인해 DBMS 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 이는 B-트리 단말노드에 발생하는 임의(random) 갱신 연산이 플래시 저장 장치의 과도한 가비지 수집 비용을 낳을 수 있기 때문이다. 논문에서는 이런 문제를 막기 위해 단말노드의 부모 계층 노드들을 물리적으로 저장하지 않고 가상(virtual) 노드로 둔다. 키 검색을 위해 가상 노드가 필요할 때는 자식 노드들을 참조하여 가상 노드를 동적으로 생성한 후 버퍼에 두고 사용한다. 제안된 플래시 B-트리 알고리즘은 노드 갱신과 트리 재구성 동작이 단일 플래시 블록 안에서 수행되기 때문에 가비지 수집 비용과 노드 갱신 비용을 낮게 할 수 있다. 또한 기존에 제안된 플래시 기반 B-트리와 비교하여 매우 빠른 키 검색 시간을 보장한다. 논문에서는 수학적 성능 모델을 통해 제안된 플래시 B-트리의 성능을 검증한다.

소부대 전투 모의를 위한 의사결정트리 기반 재보급 행위 모델링 (Resupply Behavior Modeling in Small-unit Combat Simulation using Decision Trees)

  • 안세일;한상우
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권3호
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    • pp.9-21
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    • 2023
  • 최근 러시아·우크라이나 전쟁에서 볼 수 있듯이 군수지원은 현대전에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소 중의 하나이다. 군수지원은 모의 논리의 특수성과 복잡성으로 인해 대부대 분석 모델과 전문적인 기능 모델 중심으로 발전되어 왔지만, 교전급 분석 모델에서는 군수지원에 대한 요구가 상대적으로 높지 않았다. 그러나 대대급 이하 제대에서도 무인 수송자산을 이용한 재보급 필요성이 제기되면서, 이의 전투 효과를 분석하기 위한 모의 기법도 함께 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 대대급 이하 제대의 탄약 재보급 논리를 기반으로 교전급 분석 모델을 위한 재보급 과업 모델을 설계한다. 재보급 과업 모델은 다음과 같은 순서로 도출되는 의사결정트리를 기반으로 동작한다. 먼저, 사전 반복 모의실험을 통해 여러 가지 쌍방 교전 조건과 아군의 탄 잔여량에 따른 피아 손실교환비를 수집한다. 이어서, 쌍방 교전 조건, 탄 잔여량, 손실교환비로 표현되는 의사결정 트리를 만든다. 의사결정트리는 전투모의 실행 간에 적의 위협 강도, 피지원 부대의 탄 잔여량 등을 고려하여 재보급 우선순위를 결정하는 데 사용된다. 끝으로 제안된 모델의 실행 가능성을 OneSAF 기반 소부대 전투 모의실험을 통해 입증한다.

오버레이 멀티캐스트 트리의 성능향상을 위한 로컬 변환 (Local Transformation for Performance Improvement on Overlay Multicast Tree)

  • 이형옥;손승철;남지승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.923-926
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    • 2008
  • 오버레이 멀티캐스트는 하드웨어적인 인프라 구축 없이도 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이며 중간 노드의 이탈이 발생하게 될 경우 멀티캐스트 트리를 재구성 한다. 그러나 빈번한 멀티캐스트 트리의 재구성은 심각한 성능 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 보완하기 위해 각 자식 노드들로부터 소스 노드에게 주기적으로 피드백 되어오는 정보를 기반으로 트리 성능 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 모델은 서비스 하는 부모노드가 트리의 성능을 저하 시키는 원인으로 판단되어질 때 수행하는 메커니즘이고, 이 메커니즘을 수행하여 성능 최적화 트리를 구성함으로써 전체적인 서비스 트리의 성능을 향상시켰다.

다차원 색인구조를 이용한 객체지향 데이터베이스의 조율 가능한 클래스 계층 색인기법 (A Tunalbe Class Hierarchy Index for Object -Oriented Databases using a Mulidimensional Index Structure)

  • 이종학;황규영
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권3호
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    • pp.365-379
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    • 1999
  • 본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.

모델트리를 활용한 죽산보 단기조류예측에 관한 연구 (Study on the Prediction of short-term Algal Bloom in Juksan weir Using the Model Tree)

  • 이보미;이혜숙;정선아;주용은;김호준;최광순
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.450-450
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    • 2018
  • 최근 기후변화와 수온상승으로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타나며, 녹조발생에 관한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 효율적인 녹조관리를 위하여 모델트리를 활용하여 클로로필-a 단기조류예측 기법을 개발하였다. 대상지역으로 영산강수계의 죽산보를 선정하였으며, 2013년 1월부터 2016년 12월까지 나주 수질자동측정망의 일 단위자료와 동일기간 광주 기상청의 일별 기상자료를 이용하였다. 상관 분석을 통해 T-N, T-P, N/Pratio와 클로로필-a, 수온, 일사량, 강수량을 독립변수로, 단기(t+1일, t+3일, t+5일, t+7일) 클로로필-a를 종속변수로 선정하여 단기조류예측기법을 개발하였다. 수집한 자료의 데이터세트는 격일 간격으로 Training, Testing 기간으로 구분하여 적용한 결과, 상관계수는 1일 예측 시, Training 기간에 0.89, Testing 기간에 0.91, 3일 예측 시, Training 기간에 0.74, Testing 기간에 0.68, 5일 예측 시, Training 기간에 0.70, Testing 기간에 0.66, 7일 예측 시, Training 기간에 0.63, Testing 기간에 0.62로 나타났다. RMSE(Root Mean Square Error)는 1일 예측 시, Training 기간에 13.96, Testing 기간에 12.22, 3일 예측 시, Training 기간에 20.03, Testing 기간에 22.14, 5일 예측 시, Training 기간에 21.32, Testing 기간에 22.57, 7일 예측 시, Training 기간에 23.52, Testing 기간에 23.45로 나타났다. 예측주기에 따라 모델트리와 회귀식에서 활용한 독립변수는 1일 예측 시, 모델트리는 N/Pratio, 클로로필-a, 회귀식은 클로로필-a로 다르게 나타났다. 반면, 3일, 5일, 7일 예측 시, 모델트리와 회귀식에 활용된 변수는 같게 나타났다. 클로로필-a, 수온, 일사량은 5일 예측 시 활용된 변수로, 3일 예측 시에는 기상항목인 강수량이, 7일 예측 시에는 수질항목인 T-N, N/Pratio가 추가되었다. 특히 1일 예측 시 일 때, 높은 예측정도와 활용된 변수의 수가 적게 나타나는 것을 확인하였으며, 예측기간이 길어질수록 예측의 정확성이 낮아지고, 활용된 변수의 수가 많아지는 것을 확인하였다. 향후 적정한 예측기간을 판단하고 예측가능성을 높이기 위해서는 지속적인 자료취득 및 개선이 필요하며, 이를 바탕으로 적절한 단기조류예측이 가능할 것으로 판단된다.

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정렬되지 않은 3차원 거리 데이터로부터의 NURBS 곡면 모델 생성 기법 (On Constructing NURBS Surface Model from Scattered and Unorganized 3-D Range Data)

  • 박인규;윤일동;이상욱
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제37권3호
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    • pp.17-30
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    • 2000
  • 본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.

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데이터마이닝과 텍스트마이닝을 활용한 영화 흥행 예측 (Box Office Hit Prediction Using Data mining and Text mining)

  • 조효정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.316-318
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    • 2021
  • 영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.