• Title/Summary/Keyword: 초기화 방법

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Active Learning based on Hierarchical Clustering (계층적 군집화를 이용한 능동적 학습)

  • Woo, Hoyoung;Park, Cheong Hee
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.10
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    • pp.705-712
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    • 2013
  • Active learning aims to improve the performance of a classification model by repeating the process to select the most helpful unlabeled data and include it to the training set through labelling by expert. In this paper, we propose a method for active learning based on hierarchical agglomerative clustering using Ward's linkage. The proposed method is able to construct a training set actively so as to include at least one sample from each cluster and also to reflect the total data distribution by expanding the existing training set. While most of existing active learning methods assume that an initial training set is given, the proposed method is applicable in both cases when an initial training data is given or not given. Experimental results show the superiority of the proposed method.

선체설계 시스템 개발을 위한 요소기술 개발

  • 김광욱;봉현수;서승완;박순길;장석호
    • Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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    • v.30 no.4
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    • pp.27-32
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    • 1993
  • 본 연구에서는 첫째로, 자체적으로 정립한 시스템 개발방법론인 객체지향 기술을 적용하여 선 체설계 전산시스템의 요구사양 및 기능분석을 수행하여, 유닛모델 개념(선체의 각 부분에서 보 여지는 특징적인 구조를 유닛으로 하고 선체구조정보를 설계변수화하여 파라메트릭 설계기법을 이용하여 모델링하는 방법임)의 초기 선체 모델링기법을 제시하고 이를 검증하므로써, 유조선 화물창부의 초기 모델링을 통한 구조설계 대안의 신속한 검토와 초기물량의 정확한 산출이 가 능하도록 하였다. 둘째로, 모델링 기술 분야에서는, 선박제품 모델링을 위한 기반 기술로써(여 기서, 제품모델링이란 최근 CAD/CAM 및 CIM 분야에서 거론되는 기술분야로서, 설계 및 생산의 대상이 되는 제품의 제반정보를 전산기 내에서 모델로써 표현하고자 하는 시도임) 선박 제품 모델의 표현방법론과 내부처리 기법을 정의하였고, 이 방법론에 다라 객체지향 구\ulcorner배치 프로 그램(OO_COMDEF)을 개발하여 본 연구에서 제시한 제품모델의 표현방법론을 검증하였다. 셋 째로 응용 프로그램 개발 분야에서는 선체 상세설계를 지원할 수 있는 시스템 설계를 수행하 였고, 이를 토대로 이중선체 유조선의 화물창부의 Hopper Tank부의 Stiffener 배치를 자동적으로 생성할 수 있는 시험용 프로그램을 개발하여 그 개념을 검증하였다.

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Uncertainty Analysis of Radar-Rainfall Estimation Process Using Three Uncertainty Quantitative Methods (3가지 불확실성 정량화 방법을 활용한 레이더 강우량 추정과정에서의 불확실성 분석)

  • Lee, Jae-Kyoung;Lee, Han-Yong;Lee, Hae-Gwang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.204-204
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    • 2018
  • 수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더 기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM), Uncertainty Delta Method (UMD), Modified-Narrow Uncertainty Method (M-NUM)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.

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Combining multi-task autoencoder with Wasserstein generative adversarial networks for improving speech recognition performance (음성인식 성능 개선을 위한 다중작업 오토인코더와 와설스타인식 생성적 적대 신경망의 결합)

  • Kao, Chao Yuan;Ko, Hanseok
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.38 no.6
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    • pp.670-677
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    • 2019
  • As the presence of background noise in acoustic signal degrades the performance of speech or acoustic event recognition, it is still challenging to extract noise-robust acoustic features from noisy signal. In this paper, we propose a combined structure of Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) and MultiTask AutoEncoder (MTAE) as deep learning architecture that integrates the strength of MTAE and WGAN respectively such that it estimates not only noise but also speech features from noisy acoustic source. The proposed MTAE-WGAN structure is used to estimate speech signal and the residual noise by employing a gradient penalty and a weight initialization method for Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) and Parametric ReLU (PReLU). The proposed MTAE-WGAN structure with the adopted gradient penalty loss function enhances the speech features and subsequently achieve substantial Phoneme Error Rate (PER) improvements over the stand-alone Deep Denoising Autoencoder (DDAE), MTAE, Redundant Convolutional Encoder-Decoder (R-CED) and Recurrent MTAE (RMTAE) models for robust speech recognition.

Material Topology Optimization Design of Structures using SIMP Approach Part I : Initial Design Domain with Topology of Partial Holes (SIMP를 이용한 구조물의 재료 위상 최적설계 Part I : 부분적인 구멍의 위상을 가지는 초기 설계영역)

  • Lee, Dong-Kyu;Park, Sung-Soo;Shin, Soo-Mi
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.20 no.1
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    • pp.9-18
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    • 2007
  • This study shows an implementation of partial holes in an initial design domain in order to improve convergences of topology optimization algorithms. The method is associated with a bubble method as introduced by Eschenauer et al. to overcome slow convergence of boundary-based shape optimization methods. However, contrary to the bubble method, initial holes are only implemented for initializations of optimization algorithm in this approach, and there is no need to consider a characteristic function which defines hole's deposition during every optimization procedure. In addition, solid and void regions within the initial design domain are not fixed but merged or split during optimization Procedures. Since this phenomenon activates finite changes of design parameters without numerically calculating movements and positions of holes, convergences of topology optimization algorithm can be improved. In the present study, material topology optimization designs of Michell-type beam utilizing the initial design domain with initial holes of varied sizes and shapes is carried out by using SIMP like a density distribution method. Numerical examples demonstrate the efficiency and simplicity of the present method.

Classification of remote teaching materials and analysis of communication bandwidth (원격 교육 자료의 분류와 통신 대역폭의 분석)

  • 김창오;장시웅
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1999.05a
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    • pp.120-125
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    • 1999
  • 컴퓨터 기술의 발달과 교육방법의 변화는 원격교육(remote teaching)이라는 형태의 새로운 교육방법을 제시함으로써, 기존의 교육방식에서 탈피한 좀더 효율적인 교육을 위한 활동이 활발해지고 있다. 원격 교육의 초기에는 아날로그 형태의 교육 자료를 라디오와 TV 등의 방송 매체를 통하여 제공하였다. 이러한 초기 원격 교육 형태는 단방향이며, 시간상의 제약을 가진다는 단점이 있었다. 그러나, 컴퓨터와 통신 기술, 웹 기술의 발달로 컴퓨터 사이의 정보 공유가 보편화되고 교육자료의 디지털화가 가능해 짐으로써 가상공간(Cyber Space)에서의 원격교육에 대한 관심이 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털화된 원격교육 교재를 형태에 따라 분류하고 교재에 사용되어지는 매체별 분석을 통해 통신대역폭을 조사 분석하여 가상공간에서 제공되어 질 수 있는 원격교육의 형태를 분석하였다.

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Automation of PCB Insert Robot Using Image Information (영상정보를 이용한 PCB 조립로봇 자동화)

  • 김상주;허화라;최승욱
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05d
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    • pp.570-573
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    • 2002
  • 산업 현장에서 광범위하게 사용되고 있는 PCB 조림로봇은 부품정보를 취득하기 위한 초기화 작업에 숙련자의 반나절 이상의 시간이 요구된다. 이를 스캐너 입력 장치를 이용한 영상정보로부터 간단한 마우스 드래그 작업으로 부품 정보를 취득할 수 있게 하고, 취득되어진 정보는 데이터 베이스와 연동되어 관리가 가능하며, RS232를 사용하여 직접 로봇에 다운로드 하는 방법을 제안한다.

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Human Iris Recognition Using Gabor Transform and Neural Network (Gabor 변환과 신경회로망을 이용한 홍채인식)

  • 조성원;성혁인;이필주;임철수
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.397-401
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    • 1997
  • 본 논문은 신경회로망과 Gabor변환을 홍채인식에 대한 연구이다. 현재 재발되고 있는 신원확인을 위한 여러 가지 인식 시스템 중 홍채인식의 특성과 비교우위적 장점을 소개하고, LVQ 신경회로망을 효과적인 초기화 방법과 Gabor변환을 이용한 홍채테이터의 특징추출에 대하여 논한다.

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Imputation method for missing data based on clustering and measure of property (군집화 및 특성도를 이용한 결측치 대체 방법)

  • Kim, Sunghyun;Kim, Dongjae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.31 no.1
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    • pp.29-40
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    • 2018
  • There are various reasons for missing values when collecting data. Missing values have some influence on the analysis and results; consequently, various methods of processing missing values have been studied to solve the problem. It is thought that the later point of view may be affected by the initial time point value in the repeated measurement data. However, in the existing method, there was no method for the imputation of missing values using this concept. Therefore, we proposed a new missing value imputation method in this study using clustering in initial time point of the repeated measurement data and the measure of property proposed by Kim and Kim (The Korean Communications in Statistics, 30, 463-473, 2017). We also applied the Monte Carlo simulations to compare the performance of the established method and suggested methods in repeated measurement data.

Memory Controller Architecture with Adaptive Interconnection Delay Estimation for High Speed Memory (고속 메모리의 전송선 지연시간을 적응적으로 반영하는 메모리 제어기 구조)

  • Lee, Chanho;Koo, Kyochul
    • Journal of IKEEE
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    • v.17 no.2
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    • pp.168-175
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    • 2013
  • The delay times due to the propagating of data on PCB depend on the shape and length of interconnection lines when memory controllers and high speed memories are soldered on the PCB. The dependency on the placement and routing on the PCB requires redesign of I/O logic or reconfiguration of the memory controller after the delay time is measured if the controller is programmable. In this paper, we propose architecture of configuring logic for the delay time estimation by writing and reading test patterns while initializing the memories. The configuration logic writes test patterns to the memory and reads them by changing timing until the correct patterns are read. The timing information is stored and the configuration logic configures the memory controller at the end of initialization. The proposed method enables easy design of systems using PCB by solving the problem of the mismatching caused by the variation of placement and routing of components including memories and memory controllers. The proposed method can be applied to high speed SRAM, DRAM, and flash memory.