• 제목/요약/키워드: 계층모델링

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Dempster's Rule of Combination을 이용한 인공신경망간의 결합에 의한 ARMA 모형화 (Combining Multiple Neural Networks by Dempster's Rule of Combination for ARMA Model Identification)

  • 오상봉
    • 정보기술응용연구
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    • 제1권3_4호
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    • pp.69-90
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    • 1999
  • 본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.

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인공생명체와 그들을 둘러싸는 환경으로 구성 되어지는 가상생태계 모델링 (Modeling Virtual Ecosystems that Consist of Artificial Organisms and Their Environment)

  • 이상희
    • 한국농림기상학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.122-131
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    • 2010
  • 본 논문은 가상 생태계의 개념과 가상생태계를 구현하는데 중요하게 사용되어 질 수 있는 세 가지 수학적-물리학적 접근법을 응용 예와 함께 소개 하였다. 가상생태계란 개체기반 모델로써 인공생명체들이 가상 환경하에서 스스로 행동하면서 살아가는 것을 모사하는 컴퓨터 내에 구현된 생태계를 의미한다. 생물의 무리행동을 전산 모사하는 분자동역학모사 접근법과, 흰개미 영토를 전산 모사하는 확률적 격자모델 접근법, 그리고 생물막 성장을 전산 모사하는 규칙기반-세포자동자모델 접근법을 소개하였다. 실 생태계와의 유사성을 높이기 위해 가상생태계 모델은 많은 변수들을 사용하여야 하지만, 기술적인 측면에서 이러한 변수들을 모두 결정하기는 어렵다. 그러나 현재의 눈부신 컴퓨터 성능향상에 힘입어 많은 부분이 극복 되어 지고 있다. 특히, 가상생태계는 기후변화와 같은 환경재앙을 포함하여 많은 복잡한 생태학적 현상을 개체수준의 낮은 계층에서부터 생물집단 또는 외부 환경수준과 같은 높은 계층까지를 통합적으로 이해하는데 큰 도움을 줄수 있을 것이다. 마지막으로 논문에서는 높은 수준의 계층인 기후변화가 낮은 수준의 계층인 개체기반의 흰개미 생태계에 미치는 복잡한 문제를 어떻게 다룰 수 있는지에 대한 예를 들고 간략하게 논의하였다.

기후정보와 지리정보를 결합한 계층적 베이지안 모델링을 이용한 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성 (Spatial distribution and uncertainty of daily rainfall for return level using hierarchical Bayesian modeling combined with climate and geographical information)

  • 이정훈;이옥정;서지유;김상단
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권10호
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    • pp.747-757
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    • 2021
  • 극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.

효과적인 객체 검출을 위한 계층적 트리 구조를 이용한 조명 온톨로지 분류 (Light-Ontology Classification for Efficient Object Detection using a Hierarchical Tree Structure)

  • 강성관;이정현
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권10호
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    • pp.215-220
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    • 2012
  • 본 논문에서는 상황 변화 환경에서 적응적인 객체 인식을 위한 계층적 트리 구조를 이용한 조명 온톨로지 분류에 대한 방식을 제안한다. 본 논문에서는 상황이 불변하는 환경에서 동작하는 개발된 많은 시스템을 찾아냈고, 상황에 맞는 감지를 위한 새로운 개념의 트리 구조를 이용한 온톨로지를 도입하였다. 조명의 영향이 상황 인지 인식시스템을 아주 설계하기 어려운 시스템으로 만들기 때문에 본 논문에서는 트리 구조의 온톨로지를 사용하여 이러한 상황 변화 시스템을 설계하는데 더 중점을 두었다. 온톨로지는 일반적으로 사람들이 특정 분야의 것들에 대해 생각하는 방법의 추상적 모델에서 전형적으로 캡처된 한 분야의 개념화의 명시적 사양으로 정의 할 수 있다. 인간은 기본 원칙과 환경을 이해하고 설명하기 위해 온톨로지를 생성한다. 본 연구에서는 상황 온톨로지, 상황 모델링, 상황 적응 및 조명 기준에 따라 트리 구조 온톨로지를 설계하는 상황 분류를 제안했다. 조명 온톨로지의 적당한 영역을 선택한 후, 그 영역에서 더 나은 성능을 생산하는 동작의 한 집합을 선택하는데 있어서 장점을 얻었다. 본 논문에서는 역동적인 변화 환경에서 객체 인식의 영역에서 이러한 개념을 이용하여 폭 넓은 실험을 수행하였으며 제안하는 기본 개념에 대해 수행할 수 있는 많은 성공을 얻었다.

컴포넌트 개발을 위한 UML 기반의 계층형 메타 모델 설계 및 적용기법 (A Design and Adaptation Technique of UML-based Layered Meta-Model for Component Development)

  • 이숙희;김철진;조은숙
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.59-69
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    • 2006
  • 새로운 개발 패러다임으로 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발이 소개되었다. 이 접근방식은 재사용 가능하면서 독립적인 단위의 컴포넌트들을 기반으로 소프트웨어를 개발하기 때문에 기존의 소프트웨어 개발 방식과는 차이가 있다. 따라서, 컴포넌트 기반 개발(CBD)은 크게 두 단계인 컴포넌트 개발 프로세스와 컴포넌트 조립 프로세스 즉, 어플리케이션 개발 프로세스로 구분된다. 컴포넌트 개발 프로세스는 컴포넌트가 품질 좋은 소프트웨어를 위한 열쇠이기 때문에 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발에서 핵심적인 부분이라고 할 수 있다. 현재 이와 관련하여 학계 및 산업체에서 많은 방법론이나 도구들이 소개되고 있다. 그러나, 이러한 방법론이나 도구들은 실제 컴포넌트 개발 프로젝트에 손쉽게 적용할 수 있을 정도의 체계적이면서 유연한 모델링 기법들을 제시하고 있지 못하고 있다. 또한 현존 기법들은 컴포넌트 모델링에 있어서 독단적인 기법을 갖고 있거나 혹은 경험적 지침 정도만을 제공하고 있는 수준이다. 그 결과 많은 컴포넌트 개발자들이 컴포넌트 모델을 어떻게 개발해야 할지, 언제 어떠한 다이어그램을 개발해야 할지 등에 대한 어려움을 직면하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메타 모델 기반의 접근법을 제시하고자 한다. 특히 계층과 개발 단계에 따른 메타 모델들을 제시하고자 한다. 이로써 개발자들은 적절한 시기에 적합한 모델들을 개발할 수 있게 된다.

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공공 메타버스 거버넌스에 대한 탐색적 연구 (An Exploratory Study for Metaverse Governance in the Public Sector)

  • 윤혜정;안재영;박상철
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.353-376
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    • 2023
  • 글로벌 팬데믹과 가상·증강 현실 기술의 발달은 가상세계에서 다양한 상호작용이 가능한 메타버스 열풍을 일으켰으며, 기업, 정부, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 메타버스에 대한 관심은 점점 높아지고 있지만, 그 범위와 정의가 불분명하고 개념이 계속 진화하고 있기 때문에 역할 설정, 운영과 관리, 즉 거버넌스에 많은 어려움이 있다. 정부와 지자체에서도 공공 메타버스로 공익적 가치 창출과 국민 복리 증진을 위해 많은 투자를 하고 있지만, 거버넌스 부재로 활용도가 낮은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 공공 메타버스 거버넌스 프레임워크를 제안하고, 그 요인의 상대적 중요도를 확인하고자 한다. 또한, 공공 메타버스에서는 원하는 사람은 모두 이용가능해야 하므로, 그림자노동의 요인을 탐색해서 이를 최소화할 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다. 사회-기술 체계 이론을 바탕으로 선행 문헌과 토픽 모델링을 통해 공공 메타버스 거버넌스 요인을 도출하였으며, 전문가 인터뷰를 통해 23개의 요인으로 프레임워크를 개발하였다. 그 다음 계층화 분석법으로 공공 메타버스 프레임워크 요인의 상대적 우선순위를 검증하였다. 그 결과 상위 5개 종합순위로 역할과 책임, 표준화/모듈화, 협업과 소통, 법과 정책, 가용성/접근성 순서로 확인되었다. 본 연구의 학술적 시사점으로는 현재까지 부재하였던 공공 메타버스 거버넌스의 통합적 프레임워크를 제시하였다는 것이 있으며, 실무적으로는 공공 부문에서 메타버스 운영에서 우선적으로 고려할 점과 함께 구체적인 시사점을 제시한 점이다.

성능 모니터링 이벤트들의 통계적 분석에 기반한 모바일 프로세서의 전력 예측 (Power Prediction of Mobile Processors based on Statistical Analysis of Performance Monitoring Events)

  • 윤희성;이상정
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권7호
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    • pp.469-477
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    • 2009
  • 제한된 용량의 배터리로 동작해야 하는 모바일 시스템에서는 소프트웨어 설계시 성능뿐만 아니라 전력소모도 고려해야 한다. 따라서 소프트웨어의 실행 중에 전력소모를 정확하게 예측할 수 있으면 전력과 성능을 고려한 효율적인 소프트웨어의 설계가 가능해진다. 본 논문에서는 모바일 프로세서의 전력소모 예측을 위해 정량적으로 프로세서의 동작을 분석하고 모델링 하는 통계적인 분석 방법을 제안한다. 제안된 방식은 다양한 벤치마크 프로그램들을 실행하여 프로세서의 성능 모니터링 이벤트들과 전력소모 데이터를 수집한 후 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 분석 등을 적용하여 서로 중복되지 않으면서 전력소모에 크게 기여하는 대표적인 성능 모니터링 이벤트들을 추출한다. 전력 예측 모델은 선택된 성능 모니터링 이벤트들이 독립변수가 되고 전력소모가 종속변수가 되는 회귀분석(regression analysis)을 수행하여 개발한다. 전력 예측 모델은 Intel XScale 아키텍처 기반의 PXA320 모바일 프로세서에 적용하여 평균 4% 이내의 에러율로 전력소모를 예측할 수 있음을 보인다.

에너지 하베스팅 네트워크에서 최소 요구 보안 용량을 최대화하기 위한 시간 전환 기반의 아날로그 네트워크 코딩 (Time Switching-based Analog Network Coding for Maximizing the Minimum Required Secrecy Capacity in Energy Harvesting Networks)

  • 이기송;최현호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.2022-2028
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    • 2017
  • 최근 사물 인터넷 기술의 발달로 인해 사용되는 센서의 수가 늘어남에 따라 센서의 전원 부족 및 사적인 정보의 유출이 심각한 문제로 여겨지고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 외부의 RF 신호로부터 전력을 수집하는 RF 에너지 하베스팅과 물리계층 보안 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 소스가 전송하는 신호로부터 에너지 하베스팅이 가능한 릴레이가 존재하는 무선 네트워크에서 정보 보안을 향상시키기 위한 시간 전환 기반 네트워크 아날로그 코딩 기법을 제안한다. 소스가 전송하는 신호를 도청하려는 도청자가 존재하는 2-hop 릴레이 네트워크를 모델링하고, 수학적 분석을 통해 최소 요구 보안 용량을 최대화 할 수 있는 최적의 시간 전환 비율을 찾았다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 기존 방안에 비해 최소 요구 보안 용량을 개선함을 보인다.

IP 이동성 지원 프로토콜에 대한 비교 연구: Fast Handover 대 Mobile IPv6 (A Comparative Study of IP Mobility Protocols : Fast Handover vs. Mobile IPv6)

  • 백상헌;최양희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권6A호
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    • pp.651-659
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    • 2004
  • Fast Handover[1] 프로토콜은 핸드오프 과정에서 발생하는 지연 시간을 줄임으로써 끊김없는 핸드오프가 가능하도록 해준다. 핸드오프 지연시간을 줄이기 위해서 Fast Handover는 링크 계층의 트리거 정보를 이용한 예측 기법을 사용한다. 따라서 기존 Mobile IPv6에 비해서 더 많은 시그널링 비용을 초래한다. 뿐만 아니라 가변적인 특성을 가지는 링크 특성으로 인해 예측한 정보가 정확하지 않을 수도 있고 이 경우에는 불필요한 버퍼 공간을 낭비하게 된다. 따라서, 이러한 부가적인 비용을 고려하여 Fast Handover와 Mobile IPv6의 성능을 비교, 평가하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 두 프로토콜에서의 시그널링 비용과 패킷 전송 비용을 모델링하여 링크 계층 트리거의 시점이 전체 비용에 미치는 영향과 핸드오프 과정에서의 버퍼 요구량을 비교하였다. 그 결과 최적화된 핸드오프 성능을 위해서 트리거 시점을 적합하게 설정하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.

계층적 모듈라 신경망을 이용한 이동로봇 지능제어기 (The Intelligent Control System for Biped Robot Using Hierarchical Mixture of Experts)

  • 최우경;하상형;김성주;김용택;전홍태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.389-395
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    • 2006
  • 본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.