• 제목/요약/키워드: 문제 공간

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계층적 Deformable Model의 설계와 분석 (Design and analysis of Hierarchical Deformable Model)

  • 강철구;김동윤
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.506-508
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    • 1999
  • 본 논문에서 제안하는 계층적인 형태의 deformable model을 이용하면 기존의 deformable model 방법이 가지고 있던 여러 문제점을 해결할 수 있다. 특히 가장 큰 문제중의 하나인 초기위치를 찾는 문제나 적용시간이 오래 걸린다는 단점을 상당부분 해결할 수 있다. 또한 계층적인 형태를 사용하면 최종적으로 찾고자 하는 문체가 증가될수록 더 많은 시간상/공간상의 이익을 볼 수 있게 된다. 본 논문에서는 이처럼 계층적인 형태로 deformable model을 구성하는 방법과 계층적 deformable model을 영상에 적용하는 방법, 그리고 그 방법에 대한 공간적/시간적 복잡도 분석을 통해 그 효율성을 알아보았다.

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복잡한 시뮬레이션에서 입력 파라메터의 통계적 추정 문제 (Statistical Estimation of the Input Parameters in Complex Simulation Code)

  • 박정수
    • 응용통계연구
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    • 제12권2호
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    • pp.335-345
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    • 1999
  • 시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

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n차원 구면상에서의 실수 코딩 유전 알고리즘 (Real Coded Genetic Algorithm On n-Dimensional Sphere)

  • 김진현;문병로
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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    • pp.125-129
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    • 2010
  • 본 연구에서는 실수 코딩을 사용하는 유전 알고리즘의 문제공간이 n차원 구면으로 제한된 경우에 사용 할 교배 연산자와 변이 연산자를 제안하고, 이를 실제로 사용한 실험 결과를 제시한다. n차원 실수 공간에서 일반적으로 사용되는 연산자를 n차원 구면에 사영하는 방법을 사용하였으며, 해의 범위가 제한된 경우에 사용할 해의 수선 방법도 제안하였다. 제안된 연산자를 사용하며 몇 가지 최적화 문제를 푸는 실험을 한 결과 평균 오차율 2.0%내에서 최적해를 구함을 확인하였다.

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문제은행 시스템의 문항 차분 난이도 및 변별도를 기반으로 한 문항 적합성 검증 (Item Difference Difficulty & Item Discrimination based Item Suitability Verification for Test Bank System)

  • 전병호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.403-406
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    • 2001
  • 문제은행 시스템은 피험자의 조건에 따라 데이터베이스에서 문항을 추출하여 가상공간에서 평가를 수행한다. 가상 공간에서의 평가는 피험자에게 적용하는 경우 출제 빈도에 따라 운항의 난이도 및 변별력에 영향을 주게 된다 출제 빈도에 따라 난이도나 변별력이 낮아지는 문항은 출제를 제한하는 기준이 필요하다. 본 논문에서는 문항 사후 난이도와 문항 변별도를 기반으로 하여, 문항 차분 난이도를 주기적으로 측정하고 난이도 차이가 일정 수준 이상이 되는 문항에 대해 출제를 제한하는 방안과 전체 피험자에 대한 운항의 변별력을 측정하러 변별력이 떨어지는 문항을 출제자에게 문항을 수정하게 하거나 삭제하도록 하는 방안들 제안한다.

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비선형 Ken 매질에서의 공간 솔리톤의 전파특성 (Propagation Characteristics of Spatial Solitons in Nonlinear Ken Media)

  • 최봉필;김재관;정제명;장호성
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
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    • pp.310-311
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    • 2003
  • 비선형 Kerr 매질에서 광파의 전파 특성을 해석하기 위해 지금까지 다양한 수치해석 방법들이 연구되어오고 있다 그중 FDTD 방식은 시간의 종속적인 Maxwell curl 방정식에 대해 어떠한 시간적, 공간적 근사를 사용하지 않고 광파의 전파 특성을 시뮬레이션하기 위해 유도되었기 때문에 산란과 같은 종축방향 불연속 문제나 비종축 파의 전파 특성 문제에 대해 보다 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있으며, 비선형 Kerr 매질에서의 광파의 전파 특성에 대해서 보다 정확한 해석이 가능하다고 알려져 있다. (중략)

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개선된 공간 해쉬 조인 알고리즘을 이용한 편중 데이터 처리 기법 (Skewed Data Handling Technique Using an Enhanced Spatial Hash Join Algorithm)

  • 심영복;이종연
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제12D권2호
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    • pp.179-188
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    • 2005
  • 지난 수년 동안 공간 데이터의 조인 연산에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않을 경우, 후보 객체의 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 이 분야에 대한 여러 알고리즘들이 제안되었으며 대부분의 경우 공간 데이터의 조인 연산 시 우수한 성능을 나타내고 있다. 하지만, 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중되어 분포할 경우 조인 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있으며 이 문제를 해결하려는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터의 편중 문제를 개선하기 위해 기존의 공간 조인 알고리즘 중 Spatial Hash Join 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 장점을 결합한 Spatial Hash Sip Join 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 SHJ 알고리즘의 객체 분포에 기반한 공간 분할 특성과 공간 조인 시 SSSJ 알고리즘의 우수한 I/O 특성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이터를 사용하여 기존 SHJ 알고리즘과 성능을 비교 평가 하였으며 평가 결과 인덱스가 존재하지 않는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산 시 모든 평가 파라미터에 대해 기존의 SHJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.

데이타 중심 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 비균등 네트워크 분할 기법 (A Non-Uniform Network Split Method for Energy Efficiency in Data-Centric Sensor Networks)

  • 강홍구;김정준;박춘걸;한기준
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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    • pp.59-64
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    • 2007
  • 데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.

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무한공간 전자장 해석을 위한 유한 및 경계요소합성법

  • 신판석
    • 전기의세계
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    • 제39권3호
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    • pp.47-54
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    • 1990
  • 유한요소법과 경계요소법의 합성으로 전자계 해석을 하는 기법은 각 방법의 장점을 수용하여 경계가 없는 무한영역의 전자장을 분석하는 기법으로서 어떤 복잡하고 어려운 기하학적 구조의 문제도, 비선형이나 비균질성 재질의 문제도 쉽게 formulation이 가능하여 용이하게 해석할 수 있지만 전체 System matrix방정식이 비대칭이며 부분적인 full matrix를 형성하여 계산시간이 길어 진다는 단점도 있다. 적용예에서 보여 준 것과 같이 합성요소법은 그 해가 실제에 근사한 값을 가질수 있다고 생각되며, 계산시간을 단축시키기 위하여 직접법이나 반복법을 사용한 새로운 해법들이 도입되고 있다. 최근에는 system전체 node의 순서를 고려한 NDRA(Nested Dissection Reordering Algorithm)이 도입되고 있고, System matrix자체를 유한 요소법의 형태로 유지시키며 풀수 있는 방법으로 알려진 Absorbin 경계조건을 사용하여 전자파에 대한 해석을 하고 있다. 유한 및 경계요소 합성법은 초고압 옥외용 전력기기의 전자장 해석과 설계, 레이다나 안테나 등의 전자파 해석문제, 초전도 응용, 전력기기의 전자장해석과 설계, 우주공간에서의 전력전송문제 등을 쉽게 model화하여 적용할 수 있을 것이다.

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Proxync : SyncML을 이용한프록시 기반모바일 데이터베이스 시스템 (Proxync : A Framework for Proxy-based Mobile Database with SyncML)

  • 박동문;황인준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.160-162
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    • 2001
  • 최근들어 모바일 환경에서 네트워크 자원을 효율적으로 이용하기 위한 에이전트 기술에 대한 연구가 활발치 진행되고 있으며 이미 많은 분야에서 모바일 에이전트 기술이 사용되고 있다. 그러나, 전자상거래와 같이 데이터 베이스 기능이 필수적인 분야에는 응용에 적합한 데이터베이스 프레임워크가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 모바일 환경의 특성인 잦은 접속 해제, 부족한 배터리 용량, 낮은 통신 대역폭, 작은 저장공간 등과 같은 문제 기인한 데이터베이스 어플리케이션의 문제점을 알아보고, 이러한 단점으로 인해 발생되는 모바일 데이터베이스의 트랜잭션 문제의 해결책을 제안한다. Proxync는 분산 환경에서 유용한 프록시(Proxy)를 기반으로 하는 무선 데이터베이스 시스템으로 무선 데이터 동기화를 위해 SyncML이라는 언어를 사용한다. 프록시의 데이터 케쉬 기능을 이용해서 모바일 디바이스의 저장공간 문제를 해결하고 SyncML을 이용해서 접속이 끊어질 때 생길 수 있는 트랜잭션 문제를 해결 할 수 있도록 하였다.

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Large Pre-trained Language Model의 P-tuning을 이용한 질의 정규화 (Query Normalization Using P-tuning of Large Pre-trained Language Model)

  • 서수빈;인수교;박진성;남경민;김현욱;문기윤;황원요;김경덕;강인호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.396-401
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    • 2021
  • 초거대 언어모델를 활용한 퓨샷(few shot) 학습법은 여러 자연어 처리 문제에서 좋은 성능을 보였다. 하지만 데이터를 활용한 추가 학습으로 문제를 추론하는 것이 아니라, 이산적인 공간에서 퓨샷 구성을 통해 문제를 정의하는 방식은 성능 향상에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 초거대 언어모델의 모수 전체가 아닌 일부를 추가 학습하거나 다른 신경망을 덧붙여 연속적인 공간에서 추론하는 P-tuning과 같은 데이터 기반 추가 학습 방법들이 등장하였다. 본 논문에서는 문맥에 따른 질의 정규화 문제를 대화형 음성 검색 서비스에 맞게 직접 정의하였고, 초거대 언어모델을 P-tuning으로 추가 학습한 경우 퓨샷 학습법 대비 정확도가 상승함을 보였다.

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