• 제목/요약/키워드: 희박도

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클럽발 자료를 위한 함수적 군집 분석: 사례연구 (Functional clustering for clubfoot data: A case study)

  • 이미애;임요한;박천건;이경은
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권5호
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    • pp.1069-1077
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    • 2014
  • 클럽발은 발이 안쪽으로 굽어있는 상태로 태어나는 선천적인 발 기형의 일종이다. 본 연구에서는 한 쪽 클럽발 환자들의 수술 후 시간에 따른 양 쪽 발의 상대적인 차이 커브들을 군집분석 하려고 한다. 관측값들이 일정하지 않은 (irregular) 시점에서 희박하게 (sparsely) 관측되어서 일반적인 함수적 군집모형을 사용할 수 없어 James와 Sugar (2003) 가 제안한 희박한 자료의 함수적 군집 모형 (functional clustering model)을 이용하여 모수들을 추정하였다. 그리고 Sugar와 James (2003)의 왜곡함수 (distortion function)를 이용하여 군집의 수를 결정하여 군집분석하여 두 개의 군집을 발견하였다.

주기적으로 배치된 렌즈 배열 픽업에서의 요소 영상 크기와 3차원 물체 위치와의 해석과 컴퓨터 집적 영상 복원 화질 개선 방법 (Analysis between elemental image size and object locations in the pickup using periodically-distributed lenslets and enhancement of computational integral imaging)

  • 유훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.1171-1176
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    • 2011
  • 본 논문에서는 주기적으로 배치된 렌즈 배열을 이용한 광학 픽업과 평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR) 기술에서 요소 영상 크기와 3차원 물체의 복원 깊이 위치에 따른 복원 성능에 대한 분석을 제시한다. 주기적으로 배치된 렌즈 배열에서는 3차원 물체를 픽업할 때 주기성으로 인한 희박 표본화가 발생함이 보고된다. 또한 희박 표본화가 발생하는 3차원 물체의 위치는 요소 영상의 크기와 관계식을 제시한다. 희박 표본화를 회피하는 방안을 제시하고, 이론의 평가를 위해서 컴퓨터 실험을 진행했고 그 결과는 이론을 잘 뒷받침함을 보였다.

다화학종 GH 방정식의 정확성 향상을 위한 벽면 경계조건 연구 및 GH 방정식의 엔트로피 특성 고찰 (The Slip-Wall Boundary Conditions Effects and the Entropy Characteristics of the Multi-Species GH Solver)

  • 안재완;김종암
    • 한국항공우주학회지
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    • 제37권10호
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    • pp.947-954
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다화학종 희박유동의 해석을 위해, GH(Generalized Hydrodynamic) 방정식을 기반으로 한 축대칭 유동 해석이 가능한 다화학종 GH 수치해석 기법을 전산유체역학 수치해석자로서 개발하였다. 최초로 구현된 다화학종 GH 수치기법은 축대칭 형상의 물체 주위의 극초음속 희박유동을 대상으로 하여, DSMC(Direct Simulation Monte Carlo) 및 N-S(Navier-Stokes) 방정식의 결과와의 비교를 통해 정확도를 검증하고자 하였다. GH 해석자의 정확도 향상을 위해 고체 벽면에서의 여러 가지 slip-wall 경계조건을 적용하고 각각의 결과를 비교하였다. 또한, 높은 Knudsen 수의 1차원 수직 충격파 구조 문제를 통해 GH 방정식의 엔트로피 특성 및 정확성을 고찰하였다.

개인성향과 협업 필터링을 이용한 개선된 영화 추천 시스템 (Improved Movie Recommendation System based-on Personal Propensity and Collaborative Filtering)

  • 박두순
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제2권11호
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    • pp.475-482
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    • 2013
  • 추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.