계층적 개념 트리는 개념의 전체적인 구조를 제공하여 사용자의 이해를 돕는다. 이러한 계층적 개념 트리는 특정 분야의 전문가나 지식 공학자, 혹은 개인에 의해서 제공되어 왔다. 하지만 계층적 개념 트리를 구축하기 위해서는 않은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 시스템 필요하게 되었다. 이 논문에서는 정보 검색 틴 온톨로지 연구에 있어서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 기존 연구에 대해서 알아보고, 개념적 클러스터링 방법인 FCA(Formal Concept Analysis)를 사용하여 문서로부터 계층적 개념 트리를 구축하는 방법을 제안하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.431-437
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1998
본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.
비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 계층적 구조를 가진 이산사건시스템의 관리 제어이론에 대해 알아본다. 특히 하위레벨(low level)과 상위레벨(high level) 로 구성된 계층적 구조의 이산사건시스템에서 레벨들 사이의 정보 전달을 바탕으로 상위레벨에서 설정된 사양을 만족시키기 위한 상위레벨 및 하위 레벨의 관리제어기 설계기법을 소개한다. 계층적 구조에서 관리 제어 목적은 계층적 일치성의 개념으로 정의되는데, 이것은 설계된 하위 레벨 관리제어기에 의해 제어된 하위 레벨 이산사건시스템의 동작에 대한 상위 레벨로의 정보사상이 주어진 상위레벨의 사양과 일치함을 의미한다. 본 논문에서는 상위레벨 상에서 임의의 사양이 주어질 때 계층적 일치성을 만족하게 하는 관리 제어기가 존재하기 위한 계층적 이산사건시스템의 동작특성과 레벨들 사이에서의 정보전달의 특성을 소개한다. 또한 설계된 관리제어기를 포함하는 전체 관리제어 시스템에서 계층적 일치성 및 비막힘성의 동시 만족에 대한 관리 제어 문제를 소개한다.
DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 DEVS 형식론에 기반한 모델들을 시뮬레이션하기 위한 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. 제시한 시뮬레이션 방법은 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. 또한 시뮬레이션 동기화를 쉽게 구현할 수 있고 더불어 시뮬레이션 엔진의 안정성을 높일 수 있다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에 실행 가능한 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.
본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.
디렉터리와 파일의 계층적 구조를 가지는 계층적 파일 시스템은 오늘날 대부분의 범용 컴퓨터에서 흔히 사용되고 있다. 계층적 파일 시스템은 직관적이고, 체계적이며, 단순하다는 장점이 있으나 검색이 용이 하지 않으며, 메타데이터를 관리하기 어렵다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 계층적 파일 시스템의 장점과 빠른 검색기능을 활용하여 메타데이터를 검색하고 관리할 수 있는 데이터베이스의 장점을 결합하여 계층적 파일 시스템에서 메타데이터를 관리할 수 있는 방법을 제안하였다. 데이터 그리드와 같이 분산된 데이터 저장 장치를 연동하여야 하는 경우에 원격지에 있는 파일 시스템의 파일들을 검색하는 일이 빈번히 수행되는데, 이 경우 본 연구에서 제안한 방법을 사용하면 효과적인 시스템을 기대할 수 있다.
인터넷과 같은 이질적인 네트워크환경에서 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서 계층적 코딩기법에 관한 연구가 진행되고 있으며, MPEG-2 비디오에서도 Scalability를 제공하고 있다. 하지만 이러한 계층적 코딩기법을 사용한다 하더라도 기본계층의 데이터량이 크기 때문에 실시간 서비스를 위해서는 상당량의 네트워크 자원을 필요로 하게 된다. 이에 네트워크 대여폭 변화에 능동적으로 적응하면서 네트워크 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 계층적 코딩기법과 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 MPEG 비디오를 픽처층을 이용하여 공간적 계층적 코딩 후 다시 DCT블록에 대한 공간적 계층적 코딩을 수행하여 15개의 레이어로 분할하게 된다. 이렇게 분할된 레이어는 네트워크의 상태에 따라 선별적으로 전송되게 된다.
대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel의 성능을 개선하기 위해 사용된 다양한 기법에 관해 살펴보고 top-down방식의 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치(Hierarchical Global Placement)를 제안한다. 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치는 RBLS(Relaxation Based Local Search) 기법과 더불어 Mongrel의 성능 개선에 결정적인 역할을 하고 있으며 분할 기법으로 hMETIS(클러스터링을 이용한 다단계 분할 기법)를 사용한다. 우리는 표준 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치 기법이 안정적이면서 효율적인 배치 결과를 가져옴을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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