• Title/Summary/Keyword: 정보 선택

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An Enhanced Feature Selection Method Based on the Impurity of Words Considering Unbalanced Distribution of Documents (문서의 불균등 분포를 고려한 단어 불순도 기반 특징 선택 방법)

  • Kang, Jin-Beom;Yang, Jae-Young;Choi, Joong-Min
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.9
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    • pp.804-816
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    • 2007
  • Sample training data for machine learning often contain irrelevant information or redundant concept. It is also the case that the original data may include noise. If the information collected for constructing learning model is not reliable, it is difficult to obtain accurate information. So the system attempts to find relations or regulations between features and categories in the teaming phase. The feature selection is to remove irrelevant or redundant information before constructing teaming model. for improving its performance. Existing feature selection methods assume that the distribution of documents is balanced in terms of the number of documents for each class and the length of each document. In practice, however, it is difficult not only to prepare a set of documents with almost equal length, but also to define a number of classes with fixed number of document elements. In this paper, we propose a new feature selection method that considers the impurities among the words and unbalanced distribution of documents in categories. We could obtain feature candidates using the word impurity and eventually select the features through unbalanced distribution of documents. We demonstrate that our method performs better than other existing methods via some experiments.

무응답 보정에서 변수 선택을 이용한 보조정보의 결정에 관한 연구

  • 손창균;홍기학;이기성
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.63-68
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    • 2001
  • 조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

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Core Selection Algorithm for Multicast Routing in Multiple QoS-Constrained Networks (다중 QoS 제약형 네트워크에서의 멀티캐스트 코어 선택 알고리즘)

  • Jeong, Seung-Mo;Yun, Chan-Hyeon;Son, Seung-Won;Lee, Yu-Gyeong
    • Journal of KIISE:Information Networking
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    • v.27 no.4
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    • pp.507-521
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    • 2000
  • 실시간 멀티미디어 서비스에서 Quality of Service(QoS) 보장의 필요성이 증가하고 있다. 멀티미디어 서비스 제공 형태의 대다수가 될 멀티캐스트 경로설정에서도 QoS 보장은 확장성 신뢰성과 함께 매우 중요한 문제이다. QoS 기반 코어 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즈믄 멀티캐스트 경로설정에서 코어 선택시에 다중 QoS 제약조건을 고려한다. QoS 제약조건은 최소보장 대역폭, 종단 지연, 종단 지연변이 등으로 정의한다. 모의 실험결과는 제안한 QCSA와 Maximum Centered Tree(MCT) Average Centered Tree (ACT) Initial Delay-Constrained Shared Tree(Dcinitial) Random Tree(Random)등의 기존 코어 선택 알고리즘의 성능을 각 항목별로 비교한다 멀티캐스트 그룹 멤버수와 QoS 제약조건을 인자로 한 모의 실험 결과는 제안한 QoS 기반 코어 선택 알고리즘이 기존 코어 선택 알고리즘에 비해서 다중 QoS 제약조건 보장 코어 선택 성공률에서 성능 개선 효과를 가짐을 보여준다. 제안 알고리즘이 본 논문에서 설정한 모의 실험 환경에서는 QoS 기반 코어 선택의 정도를 나타내는 성공률에서 약 10% 정도 기존 알고리즘보다 우수함을 보인다. 이 결과는 제안 알고리즘이 코어 선택 과정의 초기부터 멀티캐스트 그룹내의 모든 멤버에 대한 다중 QoS 제약조건을 고려하는 점이 QoS 기반 코어 선택에서 개선 효과를 나타냄을 보여준다.

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Effect of Guidance Information Receiving Ratio on Driver's Route Choice Behavior and Learming Process (교통정보 수신율 변화에 따른 운전자의 경로선택과 학습과정)

  • Do, Myung-Sik;Sheok, Chong-Soo;Chae, Jeung-Hwan
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.22 no.5
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    • pp.111-122
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    • 2004
  • The driver's decision making (e.g. route choice) is a typical decision making with an uncertainty. In this paper, we investigate the effect of route guidance information on driver's route choice and learning behavior and analyse the potential of information system in a road network in which traffic flows follow random walk. A Simulation performed focuses on the relationship among the network wide performance, message receiving rates and driver's learning mechanism. We know that at high levels of message receiving rates, the network-wide performance may get worse. However, at low levels of receiving rates, we found that the travel time when guidance information is provided decrease compared to the cases when no pubic information is provided. Also, we found that the learning parameter of the learning mechanism model always changes under nonstationary traffic condition. In addition, learning process of drivers does not converge on any specific value. More investigation is needed to enlarge the scope of the study and to explore more deeply driver's behavior.

Attentive Knowledge Selection Model for Knowledge-Grounded Multi-turn Dialogue System (지식 기반 다중 대화 시스템을 위한 주의 집중 지식 선택 모델)

  • Lee, Dohaeng;Jang, Youngjin;Huang, Jin-Xia;Kwon, Oh-Woog;Kim, Harksoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.361-364
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    • 2021
  • 지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.

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A Method for Collection Selection using Incomplete Information in a distributed retrieval system (분산검색에서 부분정보를 이용한 컬렉션 선택 방법)

  • 이현숙;맹성현;이만호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.484-486
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    • 2002
  • 본 논문은 여러 컬렉션에 대해 검색을 수행하는 분산 검색시스템에서 질의어가 들어 왔을 때 질의어에 적합한 컬렉션을 자동으로 선택할 수 있도록 하는 컬렉션 선택 모델과 브로커 구조를 제안하였다. 각 컬렉션마다 과거 질의에 대해 검색된 결과 문서들을 색인하여 인접단어를 고려한 불완전 인텍스를 생성한다. 이러한 불완전 인덱스를 이 용하여 컬렉션 선택하는 모델을 TREC 문서집합과 SMART 시스템을 이용하여 구현하였다.

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Classification of DNA Pattern Using Negative Selection (부정 선택을 이용한 DNA의 패턴 분류)

  • 이동욱;심귀보
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.766-768
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    • 2003
  • 인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

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Subspace Method Based Preceding for Spatial Multiplexing with Limited Feedback (제한된 피드백 정보를 사용하는 공간 다중화를 위한 부 공간 방식 기반 Precoding 기법)

  • Mun Cheol;Seo Jeong-Tae
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.30 no.10A
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    • pp.906-911
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    • 2005
  • In this paper, for spatial multiplexing with limited feedback, we propose subspace method based preceding in which the active bases are selected at the receiver from a finite number of basis sets Down at both receiving and transmitting ends, conveyed to the transmitter using limited feedback, and assembled into a preceding matrix at the transmitter. The selected bases are conveyed to the transmitter using feedback information on both the index of the selected basis set, which defines the most appropriate set of coordinates for describing a multiple-input multiple-output (MIMO) channel, and the principal bases maximizing the capacity in the selected basis set. We show that the proposed subspace method based preceding provides a capacity similar to that of the closed-loop MIMO even with limited feedback.

Subspace Method Based Precoding for MIMO Spatial Multiplexing (공간 다중화를 위한 부 공간 방식 Precoding 기법)

  • Mun Cheol;Jung Chang-Kyoo;Park DongHee;Kwak Yoonsik
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.6
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    • pp.1161-1166
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    • 2005
  • In this paper, for spatial multiplexing with limited feedback, we propose subspace based precoding in which the active bases are selected at the receiver from a finite number of basis sets known at both receiving and transmitting ends, conveyed to the transmitter using limited feedback, and assembled into a preceding matrix at the transmitter. The selected bases are conveyed to the transmitter using feedback information on both the index of a basis set, which indicates the most appropriate set of coordinates for describing a MIMO channel, and the active bases having the significant amounts of energy in the selected basis set. We show that the proposed subspace based precoding provides capacity similar to that of the closed-loop MIMO even with limited feedback.

Effect of uncertain information on drivers' decision making (Application of Prospect Theory) (불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정행태 연구)

  • CHO, Hye-Jin;KIM, Kang-Soo
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.21 no.1
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    • pp.77-90
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    • 2003
  • This paper explores the way and the extent to which drivers' route choice was influenced by uncertain information. In particular, this paper investigates the effect of qualitative information on route choice when drivers face a choice with different degrees of uncertain information. The SP survey was conducted and route choice legit models were estimated. We also applied Prospect Theory to the analysis of drivers' decision making under uncertain information. The main findings are firstly, drivers tend to prefer a route with information than(to) one without information. This indicated that providing charge information encouraged drivers to choose the routes for which information is provided in preference to those for which it is not provided. Secondly, drivers also prefer a route with a certain and precise information over one with uncertain and imprecise information. Thirdly, when the information is given as a range, the size of the range of the information influenced route choice slightly and as the range of the charge increases, the route becomes slightly less unattractive. Fourthly, when the information is given as a range, drivers' route choices are influenced more by the median value of the ranges than by the size of the overall ranges of the information. Application of Prospect Theory to the results explains the way drivers may be interpreting the choice situation and how they make a route choice in response to uncertain information. The results of this paper implicate that drivers' decision making under uncertainty seem to be very complicated and flexible, depending on the way drivers interpret the choice situation. Therefore, it is recommended to apply wider related theories to the analysis of the drivers' behaviour.