• 제목/요약/키워드: 알고리즘 모델

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저장소에 독립적인 SPARQL-to-SQL 변환 시스템 모텔에 대한 비용 평가 (Cost Evaluation of the SPARQL-to-SQL Translation System Model Independent on Storages)

  • 손지성;정동원;백두권
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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    • pp.401-406
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    • 2009
  • 이 논문에서는 저장소에 독립적인 SPARQL-to-SQL변환 시스템 모델의 비용 평가를 수행한다. 시맨틱 웹이 발전하면서 이를 기술하기 위한 다양한 웹 온톨로지 언어들이 제안되었고 이를 저장 및 검색하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 저장소와 SPARQL과 같은 질의 언어가 개발되었다. SPARQL의 활용도가 높아짐에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지 데이터를 질의하기 위해서는 SPARQL을 SQL로 변환하기 위한 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 변환 알고리즘들은 몇 가지 해결해야 할 문제점을 가지고 있는데 그 중 변환 알고리즘이 저장소에 종속적이라는 문제점 때문에 변환 알고리즘의 활용도가 떨어진다. 이를 해결하기 위하여 기존 논문에서는 저장소에 독립적으로 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 시스템 모델을 제안하였으며 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 통한 질의 결과의 정확성을 측정하였다. 또한, 저장소의 종속적인 모델과 독립적인 모델간의 정성적 평가를 통하여 저장소에 독립적인 모델이 여러 측면에서 활용도가 높다는 것을 평가하였다. 그러나 기존 논문에서는 제안한 시스템 모델에 대한 명확한 정량적 평가가 이루어지지 않았다. 따라서 이 논문에서는 비용 평가 모델을 정의하여 제안한 시스템 모델의 효율성을 정량적으로 평가한다.

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외곽선 생성 알고리즘 및 3차원 기하모델 생성 알고리즘 (Reconstructing Contour Lines Algorithm and Reconstructing 3D Models Algorithm)

  • 백명엽;권희용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.637-639
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    • 2004
  • 대기 중의 오염도를 한눈에 파악하기 위해서는 측정한 수치 데이터의 시각화가 필요하다. 시시각각 변화하는 대기 오염도를 시각화하고 활용하기에는 기존의 외곽선 생성 알고리즘과 3차원 기하모델 생성 알고리즘은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 시시각각 변화하는 대기 오염도의 시각화를 위하여 측정한 수치 데이터를 보간 후 원하는 농도 값을 찾아 규칙적인 외곽선을 생성하여 주는 알고리즘과 높이별로 구해진 규칙적인 외곽선을 이용하여 빠르게 3차원 기하모델을 생성해 주는 알고리즘을 제안한다.

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초등수학 교과서의 분수 곱셈 알고리즘 구성 활동 분석: 모델과 알고리즘의 연결성을 중심으로 (Models and the Algorithm for Fraction Multiplication in Elementary Mathematics Textbooks)

  • 임재훈
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제14권1호
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    • pp.135-150
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    • 2012
  • 이 논문에서는 먼저 2007 개정 교육과정에 따른 초등수학 교과서의 분수 곱셈 알고리즘 도입 활동을 7차 교과서와 비교, 분석하였다. 직사각형의 넓이 모델로 분수 곱셈 알고리즘 형식화를 시도한 7차 교과서와 달리, 개정 교과서에는 직사각형 넓이 모델과 더불어 길이 모델을 사용한다. 개정 교과서에 제시된 활동들과 '분모는 분모끼리 분자는 분자끼리 곱한다'는 분수 곱셈 알고리즘은 직접적으로 연결되지 않는다. 이 논문의 후반부에서는, 길이 모델을 도입한 개정 교과서의 시도에서 한발 더 나아가, 길이 모델과 분수 곱셈 알고리즘의 연결성을 분명하게 하기 위해 고려해야 할 사항을 고찰하였다. 길이 모델과 분수 곱셈 알고리즘은 '분배 전략'을 매개로, 즉 분수 곱셈 문제 상황을 분배 전략으로 해결하고 그 해결 과정을 길이 모델로 나타내고 그것을 형식화하는 경험을 통해 연결될 수 있다. 이와 같은 경험은, (진분수)${\times}$(진분수) 에서 일회성으로 다루어질 것이 아니라, (진분수)${\times}$(단위분수), (자연수)${\times}$(진분수), 몫으로서 분수 개념 등에서 포괄적으로 고려되어야 할 성질의 것이다.

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적응형 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 이용한 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 (Optimization of IG_based Fuzzy Set Fuzzy Model by Means of Adaptive Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms)

  • 최정내;오성권
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.366-369
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    • 2006
  • 본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.

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네트워크기반 비정상행위 탐지모델 생성을 위한 비감독 학습 알고리즘 비교분석 (Comparative Analysis of Unsupervised Learning Algorithm for Generating Network based Anomaly Behaviors Detection Model)

  • 이효승;심철준;원일용;이창훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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    • pp.869-872
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    • 2002
  • 네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

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근사 함수에 기반한 대용량 3차원 모델 복원 알고리즘

  • 조현철;김선정;김창헌
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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    • pp.307-307
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    • 2004
  • 본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)

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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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토지 보상비 추정 모델 개발 - 건설CALS데이터와 공공데이터 중심으로 (Development of Land Compensation Cost Estimation Model : The Use of the Construction CALS Data and Linked Open Data)

  • 이상규;김진욱;서명배
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.375-378
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    • 2020
  • 본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.

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탁한(CASE-II) 해수의 클로로필 분석 알고리즘의 개발 (Development of chlorophyll algorithms in turbid(CASE-II) waters)

  • 안유환;이홍재;문정언
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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    • pp.111-115
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    • 2001
  • 부유물이 해수의 광특성을 좌우하는 탁한 해수의 해색 분석 알고리즘을 개발하기 위하여 해수의 CASE-II water 원격반사도 모델이 개발되었다. 개발된 원격반사도 모델은 현장관측 자료와 비교 검정되었으며, 모델의 결과를 활용하여 지금까지의 단순 2 band ratio의 클로로필 알고리즘보다 발전된, 즉 부유물 농도의 함수로 새로운 개념의 알고리즘 개발이 시도하였다. 새 해색 클로로필 알고리즘을 SeaWiFS 위성 자료에 적용한 결과 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

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랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색을 이용한 효율적 기계학습 방법 연구 (A Study on Efficient Machine Learning Method Using Random Search and Genetic Algorithm Search)

  • 이경태;권영근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.494-496
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    • 2020
  • 기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.