Nonnegative matrix factorization (NMF) is a popular method for multivariate analysis of nonnegative data, the goal of which is decompose a data matrix into a product of two factor matrices with all entries in factor matrices restricted to be nonnegative. NMF was shown to be useful in a task of clustering (especially document clustering). In this paper we present an algorithm for orthogonal nonnegative matrix factorization, where an orthogonality constraint is imposed on the nonnegative decomposition of a term-document matrix. We develop multiplicative updates directly from true gradient on Stiefel manifold, whereas existing algorithms consider additive orthogonality constraints. Experiments on several different document data sets show our orthogonal NMF algorithms perform better in a task of clustering, compared to the standard NMF and an existing orthogonal NMF.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.383-393
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2017
When we deal with grouped statistical data, it is desirable to use a calculation method that gives as close value to the true value of a statistic as possible. In this paper, we suggested a new method to calculate the quantiles of grouped data. The main idea of the suggested method is calculating the data values by partitioning the pentagons, that correspond to the class intervals in the frequency polygon drawn according to the histogram, into parts with equal area. We compared this method with existing methods through simulations using some datasets from introductory statistics textbooks. In the simulation study, we simulated as many data values as given in each class interval using the inverse transform method, on the basis of the distribution that has the shape given by the frequency polygon. Using the sum of squares of differences from quantiles of the simulated data as a criterion, the suggested method was found to have better performance than existing methods for almost all quartiles and deciles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.219-227
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2008
As found in research on constraint satisfaction problems, the choice of variable ordering heuristics is crucial for effective solving of constraint optimization problems. For the special problems such as energy-efficient clustering in heterogeneous wireless sensor networks, in which cluster heads have an inclination to be near a base station, we propose a new approach based on the static preferences variable orderings and provide a pnode heuristic algorithm for a specific application. The pnode algorithm selects the next variable with the highest Preference. In our problem, the preference becomes higher when the cluster heads are closer to the optimal region, which can be obtained a Priori due to the characteristic of the problem. Since cluster heads are the most dominant sources of Power consumption in the cluster-based sensor networks, we seek to minimize energy consumption by minimizing the maximum energy dissipation at each cluster heads as well as sensor nodes. Simulation results indicate that the proposed approach is more efficient than other methods for solving constraint optimization problems with static preferences.
In this paper we propose modified LBG algorithm to minimize quantization errors. When we apply conventional LBG algorithm for speaker verification system, problems that result from small amount of training data can be generated. That is, quantization error comes from fixed-sized codebook without any consideration for speaker characteristics and splitting vector in the wrong direction worsen performance of speaker verification system. So, we propose modified clustering method that has variable sized codebook according to speaker characteristics and makes right splitting direction by finding the farthest member away from mean and then find another member from the member. Simulation results show effectiveness of the proposed algorithm.
Shin, Hyung Jin;Kim, Hae Do;Lee, Jae Nam;Kang, Seok Man;Jang, Kyu Sang
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.225-225
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2018
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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