• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.55-62
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• 2019

CNN은 컴퓨터 영상 인식 부분에서 높은 성능을 보여주고 있으나 많은 연산양을 요구하는 단점으로 인해 전력이나 연산 능력에 제한이 있는 임베디드 환경에서는 사용하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위해 CNN을 위한 가속회로나 가지치기 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 기존의 가지치기 기법은 가속 회로의 구조를 고려하지 않아서, 가지치기된 CNN을 위한 가속 회로는 비효율적인 구조를 가지게 된다. 이 논문에서는 가속 회로의 구조를 고려한 새로운 가지치기 기법인 Conv-XP 가지치기를 제안한다. Conv-XP 가지치기에서는 'X'와 '+' 모양의 두 가지 패턴으로만 가지치기함으로써, 이 기법으로 가지치기된 CNN을 위한 가속 회로의 구조를 단순하게 설계할 수 있도록 하였다. 실험 결과에 따르면, Conv-XP와 같이 가지치기 패턴을 제한하여도 CNN의 성능이 악화되지 않으며, 가속 회로의 면적은 12.8%을 감소시킬 수 있다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제24권1호
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• pp.47-51
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• 2008

가지치기 작업은 보통 묘목의 식재 후 수고가 6 m 전후일 때 1차 작업을 실시하고 수고 12~13 m 전후일 때 2차 작업을 실시한다. 옹이가 없고 통직한 목재를 생산하기 위해서는 도구나 기계에 의하여 가지치기 작업이 필요하다. 가지치기 작업방법에는 자동지타기를 이용하거나 동력 고지톱을 이용하는 등 여러 가지 방법이 있지만 본 연구에서는 가지치기 작업에 일반적으로 가장 많이 활용하고 있는 인력고지톱에 의한 가지치기작업을 조사하였다. 조사수종은 강원도 지역을 중심으로 분포하고 있는 소나무, 잣나무, 리기다소나무를 대상으로 하였다. 조사대상 수고는 10~16 m 내외로서 가지치기 후 지하고의 높이는 6.2~6.7 m 내외로서 인력고지톱에 의한 가지치기 작업능률은 4~6 m의 작업높이의 경우 1본당 소나무 3.46분, 잣나무 5.06분, 리기다소나무 4.44분이 소요되었고, 1일 작업능률은 소나무 104본, 잣나무 64본, 리기다소나무 81본으로 나타났다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1371-1383
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• 2014

분류 앙상블 모형이란 여러 분류기들의 예측 결과를 통합하여 더욱 정교한 예측성능을 가진 분류기를 만들기 위한 융합방법론이라 할 수 있다. 분류 앙상블을 구성하는 분류기들이 높은 예측 정확도를 가지고 있으면서 서로 상이한 모형으로 이루어져 있을 때 분류 앙상블 모형의 정확도가 높다고 알려져 있다. 하지만, 실제 분류 앙상블 모형에는 예측 정확도가 그다지 높지 않으며 서로 유사한 분류기도 포함되어 있기 마련이다. 따라서 분류 앙상블 모형을 구성하고 있는 여러 분류기들 중에서 서로 상이하면서도 정확도가 높은 것만을 선택하여 앙상블 모형을 구성해 보는 가지치기 방법을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 Lasso 회귀분석 방법을 이용하여 분류기 중에 일부를 선택하여 모형을 만드는 방법과 가중 투표 앙상블 방법론의 하나인 WAVE-bagging을 이용하여 분류기 중 일부를 선택하는 앙상블 가지치기 방법을 비교하였다. 26개 자료에 대해 실험을 한 결과 WAVE-bagging 방법을 이용한 분류 앙상블 가지치기 방법이 Lasso-bagging을 이용한 방법보다 더 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.80-82
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• 2000

공간 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 {{{{k}}}}-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 {{{{k}}}}=최근접질의 처리방법은, 조건을 만족하지 않는 노드를 가지 치기 기법을 사용하여 노드 방문 횟수를 줄인다. 그러나, 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 {{{{k}}}} 개의 최근접객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조 횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%, 평균 7%정도의 디스크 참조 횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• 산림경영
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• 통권128호
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• pp.4-5
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• 1997

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.59-70
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• 2003

공간 데이터베이스 관리시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 k-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 k-최근접 질의 처리방법은 조건을 만족하지 않는 노드를 가지치기 기법을 사용하여 노드 방문횟수를 줄인다. 그러나 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 k개의 최근접 객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 연구에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%,평균 7% 정도의 디스크 참조횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.182-191
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• 2008

대부분의 스카이라인 질의에 대한 이전 연구들은 대상 객체의 정적 속성만을 고려하였다. 최근에는 모바일 응용 환경의 발전에 따라 이동 객체에 대한 연속적인 스카이라인 질의에 대한 필요성이 증대되고 있다. 연속적인 스카이라인 질의를 처리하기 위해 최근에 몇 가지 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 사용자가 관심을 가지는 일부 속성을 임의로 선택하는 부분차원 스카이라인 질의에 대해서는 고려하지 않았다. 이로 인하여 이동 객체와 부분차원을 동시에 고려해야 하는 모바일 응용에 있어서는 이전 연구들을 적용할 수 없다. 이 논문에서는 질의 시점에 이동 객체의 부분차원 스카이라인을 효율적으로 계산하기 위한 지배 객체 기반 가지치기 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 효율성을 증명하기 위해 모의실험을 통한 성능 평가를 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.22-27
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• 2006

4단계 스카이라인 영역 결정 기법[2]은 영역 결정 시간이 객체의 개수에 비례해서 현저히 증가하기 때문에 다수의 객체를 포함하는 도메인들에 적용하기 어렵다. 이러한 문제점은 스카이라인 영역이 지배 객체 집합의 부분 집합으로 이루어지는 특성을 고려하지 않았기 때문에 발생한다. 이 논문에서는 스카이라인 영역 결정에 불필요한 객체들을 제거할 수 있는 거리 기반 가지치기 기법과 영역 결정 선분의 범위 축소 기법을 제안한다. 제안한 기법들을 R*-트리와 INN(Incremental Nearest Neighbor) 알고리즘에 적용함으로써 점진적으로 스카이라인 영역을 결정할 수 있으며 영역 결정 시간을 현저하게 감소시킬 수 있다. 제안한 기법의 성능 향상을 증명하기 위해 4단계 영역 결정 기법과의 비교 실험을 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.58-64
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• 2007

패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.