• 제목/요약/키워드: 인스턴스

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새로운 점진적 인스턴스 기반 학습기법 (A New Incremental Instance-Based Learning Algorithm)

  • 한진철;윤충화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.477-480
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    • 2005
  • 메모리 기반 추론 기법에서 기억공간의 효율적 사용과 분류 시간을 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있으며, NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 학습 패턴 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA) 기법을 제안한다.

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Clustered EJB 서버의 멀티캐스트 보안 연구 (A Study of Multicast Security in Clustered EJB Server)

  • 김수형;이경호;김중배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.293-295
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    • 2003
  • 본 논문은 EJB 서버의 클러스터링 지원을 위해 구현된, 가변적인 멤버십 관리와 빈 인스턴스 상태 정보 복제 등의 서비스를 제공하는 멀티캐스트 프레임워크에서, 멀티캐스트 통신의 안전성을 보장하기 위한 멤버십 제어, 키 관리, 데이터 보안, 외부 보안 시스템 연동, 보안 정책 관리 등에 대해 논하며 그 구조와 방법을 제시하고자 한다.

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정규화 기법 적용에 따른 GAN 모델의 성능 비교 연구 (A Study on the Performance Comparison of GAN Model According to the Normalization Techniques)

  • 곽정기;고한석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.861-863
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    • 2019
  • 사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.

시소러스를 기반으로 한 온톨로지 시스템 구현에 관한 연구 (A Study on the Thesaurus-based Ontology System for the Semantic Web)

  • 정도헌;김태수
    • 정보관리학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.155-175
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    • 2003
  • 본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 올톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.

Medusa: 시맨틱 웹 규칙 언어 처리를 위한 확장형 서술 논리 추론기 (Medusa: An Extended DL-Reasoner for SWRL-enabled Ontologies)

  • 김제민;박영택
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권5호
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    • pp.411-419
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    • 2009
  • 현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.

협업에서 서비스 상호운용을 위한 온톨로지 설계 및 구현 (A Design and Implementation of Ontology for Service Interoperability in Collaboration)

  • 황치곤;신효영;정계동;최영근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.2777-2784
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    • 2012
  • 오늘날 기업의 정보 시스템은 복잡한 업무 환경을 지원하기 위한 변화에 신속하고 유연한 대처가 필요하다. 그러나 기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 보완 및 해결하기 위하여 온톨로지에 대한 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 특정 비즈니스 도메인의 자원과 그 관계를 기술하여 서비스의 의미론적 상호운용성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 서비스 간의 상호 운용을 지원하는 온톨로지를 제안하고, 이 온톨로지는 서비스 영역, 메타 영역, 인스턴스 영역으로 설계하고, 업무 간의 상호 활동과 데이터 간의 연관관계를 제공함으로써 협업을 효율적으로 지원할 수 있도록 한다. 이와 같이 설계된 온톨로지의 등록 및 호출은 공통요소를 지원하는 메타 영역을 기반으로 서비스와 인스턴스 영역, 이 세 영역의 상호 작용으로 수행한다. 제안된 온톨로지는 기존의 웹 서비스 온톨로지와 비교 분석을 통해 효율성을 평가한다.

오픈소스 클라우드 플랫폼 OpenStack 기반 위성영상분석처리 서비스 시험구현 (Testing Implementation of Remote Sensing Image Analysis Processing Service on OpenStack of Open Source Cloud Platform)

  • 강상구;이기원
    • 한국지리정보학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.141-152
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    • 2013
  • 2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.

최소 개수의 스타이너 포인트를 위한 근사 비율 2 (Approximation ratio 2 for the Minimum Number of Steiner Points)

  • 김준모;김인범
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제30권7_8호
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    • pp.387-396
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    • 2003
  • 본 논문은 STP-MSP을 위한 근사 알고리즘을 제안한다. 이 문제에 대해 근접한 최적 해법을 제공하는 PTAS를 가지는 것이 불가능하기 때문에, 본 논문의 연구는 $n^{O(1)}$의 실행 시간과 근사 비율 2를 가지는 하나의 대안을 제시한다. 본 연구의 중요성은 관련된 다른 미해결문제에 대하여 해결 가능성을 제시하는 것이다. 본 논문의 주요 제안내용은 문제 인스턴스에게 허용오차를 배분하는 것이다. 이로 인해 우리는 무한적 경우에서 다항적 범위로 실행시간을 줄일 수 있다. 관련연구[1,2]가 근사 비율이 2보다 크지만 보다 현실적인 실행시간을 갖는 근사 알고리즘들을 제시한 것이라면, 본 연구는 근사 비율이 2인 근사 알고리즘의 존재를 밝힌 것이다.

시맨틱 검색을 위한 이기종 데이터간의 매칭방법 (Matching Method between Heterogeneous Data for Semantic Search)

  • 이기정;황보택근
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권10호
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    • pp.25-33
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    • 2006
  • 시맨틱 환경에서의 시맨틱 검색을 위해서는 분산된 자원의 관리와 처리가 중요한 요소이다. 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해서는 온톨로지의 사용이 필수적이지만, 모든 자원에 대한 통합적인 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 대부분의 자원은 관계형 데이터베이스 형태로 저장되어져 있다고 가정하고, 시맨틱 검색을 위하여 분산된 관계형 데이터베이스 테이블과 도메인 온톨로지간의 매칭을 위한 방법을 제안한다. 기존의 관계형 데이터베이스와 도메인 온톨로지간의 매칭에 관한 연구들은 관계형 데이터베이스에서 로컬 온톨로지를 추출하여 도메인 온톨로지와의 매칭을 수행하였다. 그러나, 로컬 온톨로지를 추출하는 과정에서 도메인 온톨로지와의 상관관계를 이용하지 않음으로 인하여 도메인 정보가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 관계형 데이터베이스의 인스턴스들과 도메인 온톨로지의 인스턴스간의 유사도 측정을 통한 정보 손실을 방지하였으며, 관계형 데이터베이스내의 테이블들간의 관계와 온톨로지에서의 클래스들간의 관계 정보를 이용하여 보다 효율적인 매칭이 가능하도록 하였다.

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다변량 시계열 분석에 기반한 쿠버네티스 오토-스케일링 개선 (An Improvement of Kubernetes Auto-Scaling Based on Multivariate Time Series Analysis)

  • 김용회;김영한
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권3호
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    • pp.73-82
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    • 2022
  • 오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.