• Computers and Concrete
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• 제6권3호
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• pp.203-223
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• 2009

Regression analysis (RA) can establish an explicit formula to predict the strength of High-Performance Concrete (HPC); however, the accuracy of the formula is poor. Back-Propagation Networks (BPNs) can establish a highly accurate model to predict the strength of HPC, but cannot generate an explicit formula. Genetic Operation Trees (GOTs) can establish an explicit formula to predict the strength of HPC that achieves a level of accuracy in between the two aforementioned approaches. Although GOT can produce an explicit formula but the formula is often too complicated so that unable to explain the substantial meaning of the formula. This study developed a Backward Pruning Technique (BPT) to simplify the complexity of GOT formula by replacing each variable of the tip node of operation tree with the median of the variable in the training dataset belonging to the node, and then pruning the node with the most accurate test dataset. Such pruning reduces formula complexity while maintaining the accuracy. 404 experimental datasets were used to compare accuracy and complexity of three model building techniques, RA, BPN and GOT. Results show that the pruned GOT can generate simple and accurate formula for predicting the strength of HPC.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권5호
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• pp.939-955
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• 2010

With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.65-74
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• 2009

신경망의 구조를 최적화하기 위해서는 노드 또는 연결을 잘라내는 가지치기 방법과 노드를 추가해 나가는 구조 증가 방법이 있다. 이 논문은 신경망의 구조 최적화를 위해 가지치기 방법을 사용하며, 최적의 노드 가지치기를 찾기 위해 유전 알고리즘을 사용한다. 기존 연구에서는 입력층과 은닉층의 노드를 따로 최적화 대상으로 삼았다 우리는 두 층의 노드를 하나의 염색체에 표현하여 동시 최적화를 꾀하였다. 자식은 부모의 가중치를 상속받는다 학습을 위해서는 기존의 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 실험은 UCI Machine Learning Repository에서 제공한 다양한 데이터를 사용하였다. 실험 결과 신경망 노드 가지치기 비율이 평균 $8{\sim}25%$에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다. 또한 다른 가지치기 및 구조 증가 알고리즘과의 교차검증에 대한 t-검정 결과 그들에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 원예과학기술지
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• 제18권3호
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• pp.378-382
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• 2000

포도 '캠벨얼리'에 있어서 2차지에 결실되도록 하기 위해서 만개후 13일부터 10일 간격으로 신초의 기부로부터 3, 6, 9마디의 눈을 각각 남기고 하계절단 처리를 한 결과, 액아 발아는 7~8일, 발아 후 개화까지는 19~25일 소요되었다. 하계 절단처리시기별 2차지의 화수수는 만개 후 13일 절단처리가 2.8개, 만개 후 23일 및 33일 절단처리가 3.2개로 차이가 없었다. 1차지의 기부에서 3번째 마디의 눈에서 발달한 2차지의 화수수 2.0~2.4개, 화수장 9.3~10.4cm 정도로 발달이 미약했으나, 6번째와 9번째 마디의 눈에서 발생한 2차지의 화수수 3.1~3.8, 화수장 12~14.9cm였고, 특히 6번째 마디의 눈에서 발생한 2차지에서 화수발달이 가장 충실하였다. 만개 후 13일에 절단 처리한 6, 9번째 눈에서 발생된 2차지의 수확기 과실형태 및 특성은 1차지의 과실과 차이가 없었으며, 나머지 만개 후 23일이나 33일 처리는 2차지의 과실 형태는 양호하였으나 성숙기간이 짧아 품질이 낮았다. 따라서 2차지의 과실 결실을 위한 하계 전정의 적기는 만개후 13일이고, 절단하는 마디의 위치는 1차지의 기부로부터 6번째 마디임이 구명되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.30-36
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• 2000

은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징 값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징 값 중 최대 값과 최소 값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징 값의 평균과 각 은닉노드의 특징 값을 비교하여 평균보다 작은 특징 값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1285-1296
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• 2011

패킷분류는 라우터의 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중의 하나이며, 실시간 전송을 요구하는 새로운 인터넷 응용 프로그램의 등장과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 패킷분류는 입력 패킷에 대하여 선속도로 이루어져야 하며, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행해야 하기 때문에 라우터 설계의 어려운 문제 중에 하나이다. 고속의 패킷분류를 제공하기 위한 다양한 패킷분류 알고리즘이 제안되어 왔으며, 그 중 계층적 접근 방식을 사용한 알고리즘은 하나의 필드에 대하여 검색이 수행될 때마다 많은 검색 영역이 제거되기 때문에 효율적이다. 그러나 계층적 구조는 역추적이라는 문제를 내재하고 있으며, 이를 해결하기 위해 사용되는 셋-프루닝 트라이나그리드-오브-트라이는 지나치게 많은 노드 복사를 야기하거나, 선-계산이라는 복잡한 과정을 요구한다. 본 논문에서는 셋-프루닝 하위 트라이의 간단한 합병을 통하여 복사되는 노드의 개수를 줄일 수 있는 스마트 셋-프루닝 구조를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 셋-프루닝 트라이와 비교하여 복사되는 노드 수 및 룰 수가 2-8% 줄어듦을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.337-340
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• 1999

The most salient and discussed features of speech production in agrammatic aphasia are the omission and substitution of grammatical morphemes. Cross-linguistic studies have shown that the pattern of omission/substitution is not random but occurs in a systematic and highly constrained way. Although these descriptions are important, they do not explain why all grammatical morphemes are not equally impaired. Friedmann and Grodzinsky (1997) proposed the Tree-Pruning Hypothesis (TPH) to account for these patterns of sparing and loss. The TPH claims that in an agrammatic representation, an impaired functional node is underspecified, thus allowing inappropriate affixation to occur. Additionally, whenever a node is impaired, all nodes above it will also be impaired. Using four types of narratives collected from two Korean agrammatic patients, We test the claim that the impairment in agrammatism is based on such hierarchical representation. It was found that these patients consistently produced appropriate grammatical morphemes that are higher in a syntactic tree than the impaired morphemes. The finding that an intact node exists higher than an impaired node refutes the TPH.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.149-154
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• 2024

본 논문은 단일 링크드 리스트의 사이클을 검출하는데 특화된 Floyd의 거북이와 토끼 경주법이 다중 입력, 다중 출력을 갖는 무 방향 그래프, 방향 그래프, 트리 등에 대해서는 사이클 검출 실패의 단점을 보완한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 단일 간선을 갖는 원천(source)과 싱크(sink)를 가지치기하는 단일 간선 노드 전정 사이클 검출 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 리스트, 무 방향 그래프, 방향 그래프, 트리 등에 적용한 결과 모든 경우에 대해 사이클을 검출하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 사이클 검출 분야에서 가장 단순하고 빠른 장점을 갖고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.442-446
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• 2010

본 논문에서는 대량의 사진 데이터베이스에 대한 효과적인 사진 검색을 위하여 브라우징을 지원하는 인덱싱 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 대표적인 거리 공간 인덱싱 방법인 M-트리를 기본 구조로 하였다. 그러나 M-트리는 pruning을 통한 검색의 효율성에 초점을 맞추었으며 브라우징을 직접적으로 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 M-트리의 노드 선택 방법, 노드 분할 방법 및 노드 분할 조건을 브라우징에도 적합하도록 변경하였다. 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과 노드 응집도와 클러스터링 정확도에서 각각 2배와 1.5배의 향상을 나타내었으며, 검색 성능도 약 2배정도 빨라지는 효과를 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.260-262
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• 2004

Spatial database system provides many query types and most of them are required frequent disk I/O and much CPU time. k-NN search is to find k-th closest object from the query point and up to now, several k-NN search methods have been proposed. Among these, MINMAX distance method has an aim not to visit unnecessary node by applying pruning technique. But this method access more disk than necessary while pruning unnecessary node. In this paper, we propose new k-NN search algorithm based on density of object. With this method, we predict the radius to be expected to contain k-NN object using density of data set and search those objects within this radius and then adjust radius if failed. Experimental results show that this method outperforms the previous MINMAX distance method. This algorithm visit fewer disks than MINMAX method by the factor of maximum $22\%\;and\;average\;6\%.$