하이퍼그래프(hypergraph)는 실세계의 여러 객체가 함께 형성하는 복잡한 그룹 관계를 하이퍼엣지(hyperedge)로 정보 손실 없이 모델링할 수 있는 새로운 데이터 구조이다. 하이퍼엣지 예측(hyperedge prediction task)이란 하이퍼그래프로 표현된 실세계 네트워크에서 아직 관찰되지 않은 그룹관계 혹은 미래에 발생할 가능성이 높은 관계를 예측하는 것으로, 단백질 상호작용 분석(PPI), 추천시스템, 소셜 네트워크 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. 그러나, 하이퍼엣지 예측은 심각한 데이터 희소성 문제로 정확한 예측이 어렵다는 근본적인 한계를 지닌다. 이러한 한계를 완화하기 위해 다양한 네거티브 샘플링(negative sampling) 기술이 활용될 수 있는데, 아직까지 각 샘플링 기술이 하이퍼엣지 예측 정확도에 미치는 효과에 대해 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 하이퍼엣지 예측에 활용되는 다양한 네거티브 샘플링 방법의 효과를 분석한다. 실험 결과를 통해, 네거티브 샘플링 기법과 포지티브와 네거티브 하이퍼엣지 수의 비율에 따른 정확도 변화 양상을 분석한다.
품질관리를 위한 샘플링검사 방식은 산업계에서 많이 제안되어왔다. 하지만 시간을 염두에 둔 품질인 신뢰성에 대한 샘플링검사 방식은 상대적으로 덜 제시되었으며, 일목요연하게 요약한 문헌도 그리 많지 않은 편이다. 이에 여기에서는 신뢰성 시험 중 대상 제품의 신뢰성 평가척도값이 목표로 하는 값을 만족하는지 확인하기 위한 신뢰성 적합시험의 설계에 대하여 설명한다. 이를 위해 먼저 소비자와 생산자가 모두 만족할 수 있는 조건은 무엇인지 OC곡선의 측면에서 살펴보면서 원하는 수준의 생산자위험과 소비지위험을 만족하는 샘플링검사가 무엇인지 알아본다. 이어서 신뢰성 샘플링검사 방식은 계수형과 계량형의 두 가지 방식이 있으므로 이들에 대해 살펴본다. 구체적으로 계수형 신뢰성 샘플링검사 방식은 대상 제품 중 n개의 시험품을 샘플링하여 일정 기간인 T시간 동안 시험하여 고장발생수가 c개 이하이면 합격시키는 형태이고, 계량형 신뢰성 샘플링검사 방식은 n개의 시험품을 미리 정한 기준의 시험시간 동안 시험하여 얻어진 시험 데이터를 이용하여 MTBF와 같은 신뢰성 평가척도값을 계산한 후 이 값이 일정 기준을 만족하면 합격시키는 형태이다. 계수형이든 계량형 신뢰성 샘플링검사이든 검사표를 이용할 수도 있다.
국악 샘플링 신디사이저 VST 플러그인 프로그램 보호방법은 국내 최초로 한양대학교 뉴미디어 뮤직 전공에서 개발된 국악기 샘플링 신디사이저의 배포를 위하여 개발되었다. 소프트웨어가 설치된 컴퓨터의 고유인식 번호를 배포자의 서버로 전송, 암호화된 인증키를 최종 사용자에게 다시 부여하는 방식으로, 문화 컨텐츠 진흥원의 지정과제인 "국악연주 가상환경용 입체음향효과 및 국악기 음 합성기술개발"의 사업화에 큰 도움이 되기를 바란다.
대기 중에 부유하는 입자상 물질의 샘플링은 다양한 방법을 통해 이루어지고 있다. 현재 사용되고 있는 임자 샘플러(sampler)는 대부분 관성력 또는 원심력을 이용하여 입자를 크기별로 분류하고 있다. 하지만 입자의 농도가 아주 낮아 대표적인 샘플링을 하기가 어려운 경우에는 장시간의 샘플링과 대용량의 유량이 필요하다. 저농도로 부유하는 오염물질을 신속하게 측정하기 위해서는 낮은 농도를 고농도로 농축하여 측정기기에 실시간(real-time)으로 보내는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 대기 중에 존재하는 에어로졸을 실시간으로 농축하는 기술에 관한 것이다. (중략)
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.101-109
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1996
네트웍 샘플링은 회귀한 속성을 갖는 모집단에서 유용한 표본조사방법이다. 기존의 중복수 추정량(multiplicity estimator)은 네트웍 샘플링의 특징을 반영하는 추정량으로 응답오차를 고려하지 않은 경우에 이용되었다. 본 논문에서는 응답오차를 고려한 경우와 이용할 수 있는 수정된 중복수 추정량을 제안하였다. 그리고 제안된 추정량의 기대값과 근사기대분산(approximate expexted variance)을 유도하였으며, 제안된 추정량이 기존의 모총수 추정량보다 화과적임을 가상모집단을 통하여 보였다.
시뮬레이션이 설계 검증에 사용될 때 검증의 척도를 효율적으로 제공하기 위해 설 계오류 모델과 통계적인 샘플링 기법을 사용한 시뮬레이션 시스템이 개발되었다. 이는 시뮬 레이션 검증율을 제공하고 샘플링 기법을 이용하여 검증율을 빨리 예측할 수 있다. 실험 결 과는 이 방법이 효과적임을 증명한다. 이 시스템은 전체 설계시간을 줄이는 효과적인 설계 검증 도구로 사용될 수 있다.
3차원 게임, 컴퓨터 시뮬레이션 등과 같은 대화적 가상환경의 사실성을 높이기 위해 충돌탐지는 절대 필요한 요소가 된다. 하지만 기존의 바운딩 볼륨 기반 기법들은 볼륨 계산의 복잡성 때문에 실시간 어플리케이션에서 정교한 검사를 수행하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 바운딩 구와 꼭지점 샘플링을 이용한 정교하고도 효과적인 충돌탐지 방법을 제안한다. 한편, 제안된 기법에서는, 반드시 필요한 부분에서만 꼭지점을 이용한 충돌검사를 시행해서 충돌검사의 효율성을 높였고, 이를 위한 샘플링 툴을 제공하였다.
기존의 저항 전류측정 방법의 경우 샘플링이 되지 않는 시간에도 전류가 센서 저항에 흐르게 되어 전력낭비가 있었다. 본 논문에서는 센서저항에 병렬로 바이패스 MOSFET를 달아줌으로써 샘플링이 되는 시간에서는 MOSFET off동작을 통해 저항에 전류를 흐르게 하여 전류를 측정하고 샘플링이 되지 않는 시간에서는 MOSFET on동작을 통해 전류가 센서저항에 흐르지 않게 하여 전력낭비를 막고, 센서저항이 감당하는 정격전력도 낮추는 이점이 있는 저항 전류 측정방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 지수를 추종하기 위해 유전 알고리즘에 몬테카를로 샘플링을 추가한 방법을 제안한다. 몬테카를로 샘플링을 통해 효율적으로 축소된 탐색공간을 탐험하는 유전 알고리즘은 최적의 종목들을 선택한다. 제안된 방법을 KOSPI200 지수 추종에 대하여 실험하였다. 제안된 방법이 몬테카를로 샘플링을 사용하지 않는 유전 알고리즘에 비해 지수 추종 오차가 더 낮고 더 빠르게 수렴하는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 SVC 복호화기에서 각 계층간 Inter layer 업-샘플링을 효과적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서 수직, 수평 방향 업-샘플링을 위한 register bank와 보간 모듈이 설계된다. 제안 구조를 사용하여 SRAM 메모리가 감소되고 JSVM과 비교해서 약 41%의 메모리 밴드위스가 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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