주어진 비음수 데이터를 두 개의 비음수 행렬의 곱의 형태로 표현하는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization)는 비음수 데이터의 다변량 분석에서 폭넓게 사용되고 있는 방법이다. 비음수 행렬 분해는 집단화(Clustering), 특히 문서의 집단화에서 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 주어진 문서들로부터 구성된 단어-문서 행렬을 두 개의 비음수 행렬의 곱으로 분해할 때, 그 중 하나의 행렬에 직교 제한을 주는 비음수 행렬의 직교 분해(Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization) 방법을 다룬다. 현존하는 비음수 행렬의 직교 분해 방법은 직교 제한과 관련된 항을 더해주는 방식을 사용하지만, 여기서는 Stiefel 다양체 위에서의 실제 기울기를 직접 구하여 곱셈의 업데이트 알고리즘을 유도하였다. 다양한 문서 데이터에 대한 실험을 통해 새롭게 유도된 비음수 행렬의 직교 분해 방법이 기존의 비음수 행렬 분해나 기존의 비음수 행렬의 직교 분해보다 문서 집단화에서 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.383-393
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2017
집단화되어 있는 통계자료의 통계량을 구하고자 하는 경우 통계량의 참값에 보다 가까운 값을 얻게 해주는 계산 방법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 집단화된 자료의 분위수들을 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시된 방법의 주된 아이디어는, 히스토그램에 따라 그려지는 도수다각형에서 각 계급구간에 대응하는 오각형의 넓이를 그 계급구간의 도수보다 하나 많은 개수의 부분으로 등분함으로써 자룟값들을 계산하는 것이다. 제시된 방법을 모의실험을 통해 기존의 방법들과 비교하였는데, 통계학개론 교재에 주어져 있는 몇 가지의 자료를 대상으로 하였다. 모의자료의 생성 방법은, 각 계급구간에서 도수다각형에 의해 주어진 모양의 확률밀도함수를 갖는 분포를 찾아낸 뒤 역변환 방법을 이용하여, 이 분포를 따르는 모의자룟값들을 각 계급구간에서 주어진 도수와 같은 개수만큼 발생시키는 방식이다. 모의자료의 분위수와의 차의 제곱합을 기준으로 할 때 제시된 방법이 기존의 방법들보다 거의 모든 사분위수와 십분위수에서 우세한 결과를 주는 것을 볼 수 있었다.
제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem)의 연구에서 밝혀졌듯이, 제약최적화 문제(Constraint Optimization Problem)를 효율적으로 풀기 위해서는 변수순서화의 경험적 방법이 매우 중요하다. 이기종이 혼합된 무선 센서 네트웍의 에너지 효율적인 집단화 같은 문제는 클러스터 헤드가 기지국에 가깝게 위치하려는 경향이 있다. 본 논문은 이 집단화 문제를 풀기 위해서 정적 우선순위 변수 순서화에 기반을 둔 새로운 접근방법을 제시하고. pnode 라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 pnode 알고리즘은 우선순위가 가장 높은 변수를 다음 변수로 선택한다. 집단화문제에 있어서 우선순위가 높다는 것은 클러스터 헤드가 최적지역에 근접하게 된다는 것을 의미하며 이것은 문제의 성격상 미리 정해진다. 클러스터화 된 센서 네트웍에서 클러스터 헤드는 에너지 소비가 가장 많이 일어나는 곳이기 때문에 센서 노드뿐만 아니라 클러스터 헤드에서 발생하는 최대 에너지 소비를 최소화하도록 만드는 방법을 찾는 것이 본 논문의 목적이다. pnode알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 제안된 방법이 다른 방법들보다 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 집단화 오차를 최소로 하기위해 개선된 LBG 알고리즘을 제안한다. 기존의 LBG 알고리즘은 화자확인 시스템에 적용시 소량의 학습 데이터의 분포가 가지는 특수성으로부터 기인하는 문제점들이 발생한다. 즉, 개인별 특성을 무시하고 항상 일정한 크기의 코드북을 생성해야 하는데서 기인하는 군집화 오류와 분할할 (Splitting) 방향을 잘못 선택하면서 발생하는 집단화의 오류가 전체 화자 인식율 저하의 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 개인별로 최적의 크기를 가지는 가변길이 코드북 생성 기법과 중심값으로부터 최외곽의 멤버 벡터 인덱스를 찾고 다시 최외곽 멤버 벡터에서 가장 먼 멤버 벡터 인덱스를 찾음으로써 분할할 방향을 인위적으로 지정해 주는 개선된 군집화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 화자확인 시스템이 기존의 LBG알고리즘을 사용한 시스템보다 오거부율(FR)은 3.165%, 오수락율 (FA)는 0.06%씩 각각 향상 되었다.
우리나라의 밭의 용수공급시설을 갖춘 면적은 140천ha로 전국 밭면적의 18.5% 수준('15.7월 행정조사)에 그쳐 논에 비해 열악한 수준이다. 밭작물은 작물의 생육시기와 기수, 농업환경에 민감하고 토양수분 부족 및 가뭄에 직접적인 영향을 받는다. 가뭄이 지속되면 토양수분 결핍이 발생하고 식생 수분 스트레스가 증가하여 밭작물의 생산성에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 가뭄시 밭작물의 생산성 저하, 농작물 수급 불안 등 직접적 영향 및 손실을 줄일 수 있는 방안 대책이 시급하다. 밭관개 용수 지역은 대부분 지하수를 개발 이용하고 있는 실정이고, 논에서의 이모작 지역은 부분적으로 지하수를 이용하고 있으나 대부분 강우에 의존하고 있는 상태이다. 시설하우스 지역도 대부분 지하수를 이용하고 있으며 부분적으로 용수로에서 취수하여 사용하고 있다. 밭농업용수확보는 거의 대부분 지하수를 이용하고 있으며 개인관정 이용시 가뭄에 용수부족으로 인한 집단화가 필요하다. 가뭄 상습 밭 지역의 안정적 밭용수 공급을 위해 기존 논농업 위주의 수리시설물을 활용하여 농업용수를 절약하고 아울러 기존의 개별 용수공급 방식 대비 집단화된 관개방법을 통한 농업용수 절약 방안을 연구하고자 한다.
특정 또는 불특정 네트워크를 공격 대상으로 하는 인터넷 웜, 분산서비스거부 공격 등의 출현과 가공할 파괴력으로 인해 네트워크에 대한 보안 요구가 점차 증가하고 있다. 침입탐지시스템 등의 네트워크 보안 솔루션은 네트워크 공격에 대한 감시 및 차단 등의 기능을 제공하며 기술적인 진화를 거듭하고 있지만, 근본적인 한계로써 국부 감시로 인한 불명확성과 오탐에 의한 보안경보$^{1)}$ 플러딩 등이 지적되고 있다. 특히 보안경보의 플러딩 현상은 네트워크 보안 상태를 정확하게 판단하는 것을 방해함으로써 조기경보체제의 구축을 어렵게 하는 요인이 되고 있다. 최근 이러한 부분을 극복하기 위해 보안경보 간의 상호 연관성 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 보안경보에 대한 연관성 분석 동향에 대해서 논의한다. 또한 보안경보의 집단화(aggregation)를 이용한 네트워크 공격 상황 분석방안에 대해서도 논의한다. 보안경보의 집단화를 이용한 공격 상황 분석은 엄청나게 발생하는 보안경보로부터 조기경보를 위한 공격 정보의 판별과 광역 네트워크상에서 이상 현상의 탐지를 가능하게 한다. 이와 더불어 현재 ETRI에서 개발 중에 있는 네트워크 공격 상황 분석기인 NASA(Network Attack Situation Analyzer)에 대해서도 간략히 소개한다.
본 연구는 아시아 11개국 환율변화율의 자료를 이용하여, 집단 간의 동질적 속성에 의한 의미 있는 경제적 분류를 시도하기 위하여, 탐색적인 수리적 분류기법의 소개 및 적용, 그리고 이러한 접근법에 의하여 아시아 외환시장을 집단화하는 동질적인 공통요인의 존재가능성을 평가하고자 하는 목적으로 검증하였으며, 관찰된 검증결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 변화하는 시계열에 관계없이, 아시아 11개국의 외환시장에서는 일정하게 집단을 구성하는 계층적 구조관계를 확인할 수 있었다. 둘째, 검증결과에 의하여, 아시아 11개국의 외환시장을 동질적인 속성으로 집단화하는 공통요인의 존재가능성을 볼 수 있었다. 셋째, 의미 있는 경제적 분류에 의하여 형성된 동질적 속성의 시장구조관계는 공통적으로 영향을 미칠 수 있는 사건이 발생할 경우, 기존의 시장구조관계를 변화시킬 수 있다는 것을 관찰하였다. 넷째, 한국은 1990년 이후 국제화 정책을 국가적 차원에서 추진하였지만, 전반적인 검증결과에 의하면, 한국은 아시아 외환시장에서의 동질적인 속성에 의한 시장구조의 연결관계가 미약한 수준임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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