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SVM을 위한 교사 랭크 정규화 (Supervised Rank Normalization for Support Vector Machines)

  • 이수종;허경용
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.31-38
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    • 2013
  • 특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

노동운동의 새로운 시도 혹은 제도적 포섭? 비정규노동센터의 성과와 과제 (A New Experiment or Institutional Subsumption? The Outcomes and Tasks of Contingent Worker Center for Korean Labor Movement)

  • 노성철;정흥준;이철
    • 산업노동연구
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    • 제24권2호
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    • pp.137-179
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    • 2018
  • 노동시장의 이중화에 직면하여 노동조합 활동을 중심으로 하는 기존의 노동운동에 대한 비판적 시각과 함께 새로운 노동운동의 필요성에 대한 논의가 활발하다. 그 중 하나로 본 연구는 노동자지원센터, 노동인권센터, 비정규센터 등 다양한 이름으로 활동하고 있는 지역의 비정규노동단체에 주목하여 이들 조직이 어떤 경로를 통해 성장 발전해 왔으며 어떻게 외연을 확장할 수 있었는지, 정체성은 무엇인지를 심층적으로 다룬다. 이 글의 핵심적인 내용은 비정규노동단체의 성장과 발전을 통시적인 접근법을 통해 비정규운동을 둘러싼 제도적 맥락의 변화와 그에 따른 운동의 특성 변화 및 정체성 형성의 과정을 재구성하는 것이다. 본 연구는 비정규노동센터운동이 시기적으로 기존 운동으로부터의 차별화, 탈정당화, 네트워크를 매개로 한 복합화과정 등 크게 3단계로 진화해 왔음을 확인할 수 있었다. 나아가 각 과정에서 비정규노동센터들 사이의 내적관계 그리고 이들이 기존의 노사관계행위자들과 맺는 운동외적관계를 분석적으로 고찰할 수 있었다. 끝으로 본 연구는 최근 주목받고 있는 비정규노동센터운동의 이론적 함의 및 비정규 노동운동의 성공적 사례로 남을 수 있을지 아니면 또 다른 실패로 귀결될 것인지를 토론하였다.

타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체의 새로운 병렬곱셈 연산기 (A New Parallel Multiplier for Type II Optimal Normal Basis)

  • 김창한;장상운;임종인;지성연
    • 정보보호학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.83-89
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    • 2006
  • 유한체의 H/W 구현에는 정규기저를 사용하는 것이 효과적이며, 특히 최적 정규기저를 갖는 유한체의 H/W구현이 가장 효율적이다. 타입 I 최적 정규기저를 갖는 유한체 GF($2^m$)은 m이 짝수이므로 암호학적으로 응용되지 못하는 단점이 있다. 그러나 타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체의 경우는 NIST에서 제안한 ECDSA의 권장 커브 중 GF($2^{233}$)위에 주어진 것이 있으며, 이 유한체가 타입 II 최적 정규기저를 갖는 등 여러 응용분야에 적용 되는바 효율적인 구현에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체 GF($2^m$)의 연산을 정규기저로 표현하여 확대체 GF($2^{2m}$)의 원소로 나타내어 연산을 하는 새로운 병렬곱셈 연산기를 제안하였으며, 제안한 연산기는 기존의 가장 효율적인 결과들과 동일한 공간 및 시간 복잡도를 갖는 효율적인 연산기이다.

장단기 메모리를 이용한 노인 낙상감지시스템의 정규화에 대한 연구 (Study of regularization of long short-term memory(LSTM) for fall detection system of the elderly)

  • 정승수;김남호;유윤섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1649-1654
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    • 2021
  • 본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.

정규문법과 동등한 일반화된 이진 이차 재귀 신경망 (Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks Equivalent to Regular Grammars)

  • 정순호
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.107-123
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    • 2006
  • 이 논문은 정규문법과 동등한 의미를 가지는 일반적인 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)의 구조 및 학습 방법을 제안하며 이를 이용하여 정규언어를 인식하는 어휘분석기 구현을 소개한다. GSBRNN는 성분들의 이진값 표현으로 정규문법과 동치인 모든 표현에 대하여 하드웨어로 표현할 수 있는 방법을 제공하며 정규 문법과의 구조적 관련성을 보여준다. 정규문법에서 심볼들의 개수 m, 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, k인 문자열이 입력된다고 할 때, GBSRNN의 크기는 $O(m(p+q)^2)$ 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 $O(k(p+q)^2)$이다.

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영상 복원을 위한 자기 정규화 방법 (Self-Regularization Method for Image Restoration)

  • 류재흥
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.45-52
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    • 2016
  • 본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

디지털영상 국부정규화처리의 영역분할 구도 (Region-Segmental Scheme in Local Normalization Process of Digital Image)

  • 황중원;황재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권4호통권316호
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    • pp.78-85
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    • 2007
  • 영역들로 구성된 영상의 국부정규화처리 알고리즘에 내재된 분할 구도를 소개한다. 이동창에서 산출되는 국부통계치에 근거한 정규화적 접근은 선형 또는 비선형함수를 발생시켜 잡음 오염된 영역들의 화소분포와 근접유사 유형을 변형한다. 현재와 정규화된 영상신호 사이의 최근접 화소 이격거리에 대하여 평균과 표준편차를 조정하고 국부통계치와 파리미터 변동을 연계하여 영역간 분할 상태를 변화시킨다. 이러한 특성에 대하여 기존의 정규화 기법들과 본 연구에서 새로 고안한 국부정규화 기법이 비교 고찰된다. 그리고 실험결과는 국부정규화처리 실현에 의한 영역분할 성능을 보였다.

명도 한글 글씨 영상에서의 비선형 형태 정규화 알고리즘 (Nonlinear Shape Normalization Algorithms for Gray-Scale Handwritten Hangul Images)

  • 김상엽;김대인;이성환
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.98-104
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    • 1996
  • 일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

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경남 밀양지역에서 지구통계기법을 이용한 최적의 지하수위 분포도 작성

  • 김태형;정상용;강동환;이민희;권해우;유인걸;유영준
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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    • pp.222-226
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    • 2003
  • 경남 밀양지역의 대수층별 지하수위 분포 특성을 파악하기 위하여 2002년 봄에 총 503개 지하수공을 대상으로 지하수위를 측정하였다. 조사된 자료는 수치가 낮은 지점들에 집중되어 있어 정규분포를 이루지 않으나, 대수변환 된 자료는 정규분포를 나타내었다. 표고와 천층 및 심층 지하수위의 회귀 분석을 실시한 결과, 모두 정(+)의 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 베리오그램 분석이나 교차 베리오그램 분석 결과, 원시자료보다 대수변환 된 자료가 반베리오그램이나 교차 반베리오그램의 적합선에 더 잘 맞는 것으로 나타났다. 교차 타당성 분석 결과, 천층 지하수위에 대한 정규크리깅 및 코크리깅 모델링에서 원시 자료가 대수변환 된 자료보다 추정치에 더 가깝게 나타났고, 심층 지하수위에 대한 정규크리깅 및 코크리깅 모델링에서는 원시 자료보다 대수변환 된 자료가 추정치에 더 가깝게 나타났다. 정규크리깅이나 코크리깅을 이용하여 작성된 대수층별 지하수위 등고선도에서 등고선의 분포는 대체로 비슷하지만, 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도가 정규크리깅에 의한 지하수위 등고선도보다 더 정밀한 것으로 나타났다. 이것은 원시 자료뿐만 아니라 대수변환 된 자료를 이용한 지하수위 등고선도에서도 같은 결과가 도출되었다.

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영상 복원을 위한 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법 (A Unified Bayesian Tikhonov Regularization Method for Image Restoration)

  • 류재흥
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.1129-1134
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    • 2016
  • 본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 티코노프 정규화에 대한 통합된 베이즈 해석을 소개하고 영상 복원 문제에 적용한다. 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.