• 제목/요약/키워드: 시간 가중치

검색결과 792건 처리시간 0.02초

적응적 특징추출을 이용한 Radial Basis Function 신경망의 성능개선 (Performance Improvement of Radial Basis Function Neural Networks Using Adaptive Feature Extraction)

  • 조용현
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제3권3호
    • /
    • pp.253-262
    • /
    • 2000
  • 본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

  • PDF

소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 이용한 핫 토픽 예측 기법 (Hot Topic Prediction Scheme Using Modified TF-IDF in Social Network Environments)

  • 노연우;임종태;복경수;유재수
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.217-225
    • /
    • 2017
  • 최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 예측에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법은 시간적 속성을 고려하지 않기 때문에 빠르게 변화하는 사회에서 이슈화되는 핫 토픽을 예측하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 통한 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 변형된 TF-IDF을 이용하여 과거의 IDF 값에 대한 현재의 IDF값의 비율로 순간적으로 이슈화되는 후보 키워드 집합을 추출한다. 추출된 후보 키워드에 사용자의 영향력과 전문성을 고려한 가중치를 부여하여 핫 토픽예측 지수를 계산한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존의 핫 토픽 검출 기법과의 성능평가를 수행한다. 또한 제안하는 기법이 핫 토픽을 정확히 예측하는지를 보이기 위해 네이버 한글 뉴스 기사를 통한 핫 토픽 예측 기법의 질을 평가한다.

텔레매틱스 단말기를 위한 교통 정보를 활용한 최적 경로 탐색 기법 (An Optimal Path Search Method based on Traffic Information for Telematics Terminals)

  • 김진덕
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제10권12호
    • /
    • pp.2221-2229
    • /
    • 2006
  • 최근 모바일 단말기의 위치정보를 활용하는 주요 응용 중의 하나인 최적 경로 탐색 시스템은 출발지와 목적지간의 거리뿐만 아니라 탐색 되어지는 구간에 존재하는 많은 교통 상황들을 파악하고 이를 경로 탐색에 활용해야 한다. 그러나 기존의 경로 탐색 알고리즘은 교통상황들을 적절히 이용하지 못하고 있다. 이 논문에서는 새로운 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 최적 경로를 검색하기 위해 교통상황을 고려하고, 연산비용을 줄이기 위해 도로를 그리드 형태로 나누어 각각의 평균속도를 가지고 휴리스틱 가중치를 부여한다. 또한 알고리즘의 전체 수행시간, 노드 접근 횟수, 최적경로의 정확도를 항목으로 하는 실험을 수행하여 기존의 탐색 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘과 A*알고리즘과의 성능평가를 실시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 타 알고리즘에 대해 좋은 성능을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 향상된 응용을 지원하는 텔레매틱스 시스템에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

수중음향통신을 위한 훈련 신호 구간의 비트 오차율에 기반한 레이크 수신기 (Rake Receiver Based on Bit Error Rate of Training Sequence Duration for Underwater Acoustic Communication)

  • 손지홍;김기만
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제20권5호
    • /
    • pp.887-894
    • /
    • 2016
  • 수중음향통신 채널은 다중 경로 전달이 주요 장애 요인이 되며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 레이크 수신기를 이용하여 이를 통해 시간 다이버시티 효과를 얻을 수 있다. 그러나 수중음향통신 채널은 시변동성이 높은 채널로써 적합하지 못한 경로의 신호를 복조에 이용하게 될 우려가 있다. 이를 방지하기 위해 본 논문에서는 훈련 신호의 오차율에 기반을 두어 경로 선택 및 가중치 할당하는 레이크 수신기를 제안한다. 호수 실험을 통해 제안된 레이크 수신기와 기존의 레이크 수신기, 레이크 방법을 사용하지 않은 일반 수신기를 이용하여 성능을 분석하였다. 분석 결과, 전송비트 512개 중에서 제안된 레이크 수신기는 8개, 기존의 레이크 수신기는 45개, 그리고 레이크 수신기를 사용하지 않은 일반 수신기는 72개의 비트오류가 발생하였다.

유인등대를 활용한 항로표지 소권역화 관리에 관한 연구 (Study on District Management of Aids to Navigation Through Manned Lighthouse)

  • 국승기;박혜리;김정록;정해상
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.18-19
    • /
    • 2016
  • 현재, 우리나라 전 해상에서는 38개소의 유인등대가 운영 중이다. 사람이 거주하면서 등대를 관리하는 유인등대는 항로표지로서의 기능강화와 관리체계 효율화 방안을 마련하기 위해 변화가 불가피하다. 이들 유인등대 중 무인화 등대에 부합하는 등대를 선정하기 위한 유인등대 관리체계 개선 기준(항로표지 기능, 광역관리 기능성, 국가정책, 해양문화공간 운영)을 마련하여 무인등대화를 위한 평가자료를 수집 및 분석하여 AHP 가중치 및 리커드 척도(Likert Scale) 분석 기법을 적용한 결과를 토대로 관할청에서 멀리 떨어진 항로표지의 기능장애시 복구시간을 단축하기 위해 유인등대의 역할과 기능을 강화할 수 있고, 주변의 항로표지를 소권역화 할 수 있는 거점등대를 선정하였다. 이에 본 논문은 우리나라 전 해상에 산재되어 있는 항로표지시설들을 효과적으로 관리 및 유인등대의 생활환경 개선에 도움이 될 것으로 판단된다.

  • PDF

영역 기반 영상 검색을 위한 다중클래스 피드백 알고리즘 (Multi-class Feedback Algorithm for Region-based Image Retrieval)

  • 고병철;남재열
    • 정보처리학회논문지B
    • /
    • 제13B권4호
    • /
    • pp.383-392
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.

임펄스 잡음에 의해 훼손된 이진 디지탈 서류 영상의 복구 방법들의 비교 평가 (Evaluation of Restoration Schemes for Bi-Level Digital Image Degraded by Impulse Noise)

  • 신현경;신중상
    • 정보처리학회논문지B
    • /
    • 제13B권4호
    • /
    • pp.369-376
    • /
    • 2006
  • 디지탈 변환과 기기간의 전송 영향으로 화질이 떨어진 디지탈 영상의 복구는 잡음 발생 및 그 역 과정의 모형화를 통해 이루어낼 수 있다. 스캐너로 읽혀진 서류 영상이나 위성 사진에서 잡음 및 반점을 제거하는 과정이 좋은 예이다. 그러나 잡음 발생의 비선형성은 그 역 과정의 이론적 이해를 어렵게한다. 본 논문에서는 충격 잡음에의해 화질이 떨어진 이진 서류 영상의 복구 방법들을 심층 분석하는 것에 촛점을 맞추었다. 본 연구 결과에 의하면 이진 서류 영상의 잡음 제거 방식으로 '가중 중앙값' 여과기와 '리' 여과기가 다른 여과기에 비해 효과적임을 보여준다. 반면 '웨이브렛' 여과 방식은 타 방식보다 100여배의 시간이 소요되어 비효율적이다. 본 논문에서는 가중 중앙값 여과기에 쓰이는 가중치에 대한 연구 결과를 제시하였다.

불확실 이동체의 질의 처리를 위한 불확실성 영역 기법 (Uncertainty Region Scheme for Query Processing of Uncertain Moving Objects)

  • 반재훈;홍봉희;김동현
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
    • /
    • 제33권3호
    • /
    • pp.261-270
    • /
    • 2006
  • 위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.

위치 정보를 이용한 개미 집단 시스템 기반의 무선 센서 네트워크 라우팅 알고리즘 구현 (Implementation of ACS-based Wireless Sensor Network Routing Algorithm using Location Information)

  • 전혜경;한승진;정경용;임기욱;이정현
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제11권6호
    • /
    • pp.51-58
    • /
    • 2011
  • 무선 센서 네트워크의 라우팅 기술은 제한된 에너지를 갖고 있는 센서 노드들의 에너지 수명을 최대한으로 연장할 수 있는 방법으로 많이 연구되고 있다. 기본 라우팅 방법 중 위치 정보를 이용한 라우팅 방법은 라우팅 설정을 위한 계산시에 필요한 정보의 양이 평면, 계층적 라우팅 방법보다 적기 때문에 효율적이다. 하지만 주로 거리를 활용하기 때문에 센서 노드의 에너지 활용도가 떨어질 수도 있다. 본 논문에서는 최적의 경로 탐색에 많이 이용되고 있는 개미 집단 시스템(ACS : Ant Colony System)의 전이 확률에 센서의 에너지양과 싱크와의 거리를 이용한 가중치를 부여하여 무선 센서 네트워크의 에너지 사용량을 고르게 사용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 대표적인 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 비교하여 에너지 사용도에 있어 평균적으로 46.80%의 향상을 보였으며, 기존의 ACS보다 동일한 시간의 수행 종료 후 잔여 에너지가 평균 6.7% 더 남아 있음을 확인하였다.

Bio-inspired 알고리즘을 이용한 OFDMA 기반 메쉬 네트워크의 분산 주파수 동기화 기법 (A Distributed Frequency Synchronization Technique for OFDMA-Based Mesh Networks Using Bio-Inspired Algorithm)

  • 유현종;이미나;조용수
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제37B권11호
    • /
    • pp.1022-1032
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 OFDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 다수의 노드 간 발생하게 되는 주파수 비동기 문제를 해결하기 위해 생체모방 알고리즘(bio-inspired algorithm)을 이용하여 인접 노드 간 지역적인 주파수 동기화를 통해 메쉬 네트워크 전체를 하나의 주파수로 수렴시켜 나가는 분산 주파수 동기화 방식을 제안한다. 메쉬 네트워크의 주파수 수렴 특성은 네트워크의 규모와 구성 노드들의 배치에 따라 서로 다르기 때문에 특정 토폴로지의 경우 주파수 수렴을 위해 많은 시간이 소요될 수 있다. 제안하는 기법은 가중치 적용을 통하여 메쉬 토폴로지 형태에 크게 의존하지 않는 빠른 주파수 동기화를 이룰 수 있음을 확인한다.