• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권3호
• /
• pp.76-82
• /
• 2010

본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 언어적인 규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근방법으로써 정보입자(information granules)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어지며, 이는 입력과 출력공간과 연관된 클러스터 된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정한다. 언어적인 모델의 효능성은 이전 연구에서 이미 증명되었음에도 불구하고 성능 측면에서 개선시킬 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스트의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 자동차 연료소비량 예측문제와 보스턴 housing 데이터를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 증명한다.

• 기술혁신학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.1243-1261
• /
• 2017

이동통신시장은 지난 10년 동안 괄목할 만한 가입자 증가로 인해 급격하게 성장했다. 서비스의 확산패턴은 그러한 새로운 서비스를 준비하는 이동통신사에게 주요 관심사이다. 우리는 이러한 서비스의 확산패턴이 이전의 모바일 서비스와 유사할 것으로 가정하며, 이러한 서비스의 확산패턴을 확인하는 것은 차세대 모바일 서비스를 위한 이동통신사에게 필수적이다. 본 연구에서는 이동통신서비스의 유사한 확산패턴을 보여 주는 국가를 분류하였다. 전통적인 확산모델을 사용하여, 25개의 서유럽 국가들의 이동통신 확산패턴을 추정한다. 1993년부터 2004년까지 이들 국가들의 월 보급률 자료를 기초로 하였다. 클러스터 분석을 통해 이동통신 확산패턴측면에서 상위 모방국가와 하위 모방국가의 두 그룹을 분류하였다. 이 연구의 결과는 이동통신서비스의 상이한 확산패턴을 설명하기 위한 인과모형을 개발하거나 차세대 이동통신서비스를 위한 새로운 네트워크를 계획할 때 그 기초를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.171-174
• /
• 2011

서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.239-242
• /
• 1996

본 논문에서는 BP(Back Propagation)에 비해서 빠른 학습시간과 다른 경쟁학습 신경회로망 알고리즘에 비해서 비교적 우수한 성능으로 패턴인식 등에 많이 이용되고 있는 LVQ(Learning Vector Quantization) 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 방법을 논의하고자 한다. 일반적으로 LVQ는 음(negative)의 학습을 하기 때문에 초기 가중치가 제대로 설정되지 않으면 발산할 수 있다는 단점이 있으며, 경쟁학습 계열의 신경망이기 때문에 출력 층의 뉴런 수에 따라 성능에 큰 영향을 받는다고 알려져 있다.[1]. 지도학습 형태를 지닌 LVQ의 경우에 학습패턴이 n개의 클래스를 가지고, 각 클래스 별로 학습패턴의 수가 같은 경우에 일반적으로 전체 출력뉴런에 대해서 (출력뉴런수/n)개의 뉴런을 각 클래스의 목표(desired) 클러스터로 할당하여 학습을 수행하는데, 본 논문에서는 각 클래스에 동일한 수의 출력뉴런을 할당하지 않고, 학습데이터에서 각 클래스의 분산을 추정하여 각 클래스의 분산을 추정분산에 비례하게 목표 출력뉴런을 할당하고, 초기 가중치도 추정분산에 비례하게 각 클래스의 초기 임의 위치 입력백터를 사용하여 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 분류하고자 하는 데이터에 대해서 필요한 최적의 출력뉴런 수를 찾는 것이 아니라 이미 결정되어 있는 출력뉴런 수에 대해서 각 클래스에 할당할 출력 뉴런 수를 데이터의 추정분산에 의해서 결정하는 것으로, 추정분산이 크면 상대적으로 많은 출력 뉴런을 할당하고 작으면 상대적으로 적은 출력뉴런을 할당하고 초기 가중치도 마찬가지 방법으로 결정하며, 이렇게 하면 정해진 출력뉴런 개수 안에서 각 클래스 별로 분류의 어려움에 따라서 출력뉴런을 할당하기 때문에 미학습 뉴런이 줄어들게 되어 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 실험적으로 제안된 방법이 더 나은 성능을 보임을 확인했다.initially they expected a more practical program about planting than programs that teach community design. Many people are active in their own towns to create better environments and communities. The network system "Alpha Green-Net" is functional to support graduates of the course. In the future these educational programs for citizens will becomes very important. Other cities are starting to have their own progrms, but they are still very short term. "Alpha Green-Net" is in the process of growing. Many members are very keen to develop their own abilities. In the future these NPOs should become independent. To help these NPOs become independent and active the educational programs should consider and teach about how to do this more in the future.단하였는데 그 결과, 좌측 촉각엽에서 제4형의 신경연접이 퇴행성 변화를 나타내었다. 그러므로 촉각의 지각신경세포는 뇌의 같은 족 촉각엽에 뻗어와 제4형 신경연접을 형성한다고 결론되었다.$/ 값이 210 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$로서 효과적인 저해 활성을 나타내었다 따라서, 본 연구에서 빈

• 비파괴검사학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.220-226
• /
• 2003

본 연구에서는 선박 용접구조물의 피로균열 발생 여부와 균열의 진전 상황을 실시간으로 모니터링하기 위한 기초 연구단계로서 선박의 전형적인 용접형태인 필렛용접부(fillet welded joint)의 피로시험에 대한 음향방출(Acoustic Emission, AE)기법의 적용성을 검토하였다. 필렛용접부의 피로시험에서 균열의 발생과 진전, 위치를 검출하기 위하여 AE 카운트(ring down count)와 위치표정(source location)등을 이용하였다. 시험결과 용접 토우(toe)부의 표면균열(surface crack)이 관통균열(through crack)로 발전하기 전까지의 AE 신호는 비교적 미약하게 나타났으나 균열의 발생시점과 위치를 카운트-위치표정으로 어느 정도 추정 가능함을 확인하였다. 표면균열이 브라켓의 두께방향으로 관통한 시점에서는 AE 카운트의 양이 급격히 증가하였으며 카운트-위치표정, 이벤트(event)-위치표정으로 균열의 위치와 발생시점을 명확하게 확인할 수 있었다. 또한 AE 위치표정과 클러스터(cluster) 기능을 이용하여 균열발생 위치 이외의 영역에서 검출된 신호는 잡음에 기인한 것으로 추정할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.493-497
• /
• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.2158-2165
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권9호
• /
• pp.225-234
• /
• 2022

혁신은 지역의 경쟁력을 높이는데 있어서 중요한 역할을 할뿐만 아니라 중진국의 함정에서도 빠져 나올 수 있는 역할을 할 수 있다. 본 논문은 중국의 지역별 혁신역량을 비교하기 위해 혁신 투입, 혁신 산출, 혁신 환경의 관점에서 지역혁신지수를 구성하고, 주성분 분석과 클러스터 분석을 이용하여 2006년부터 2019년까지 중국 31개 성, 직할시, 자치구의 지역혁신지수를 추정하였다. 추정결과에 따르면 중국의 지역혁신역량은 지역별 차이가 크며 혁신역량이 높은 지역은 주로 지역경제발전 수준이 상대적으로 높은 동남 연해안 지역에 집중되어 있다. 이는 혁신역량과 지역경제발전 수준과 관계가 있음을 나타낸다. 군집분석은 31개의 지역을 5개 유형으로 분류하였다. 분류결과에 의하면 지역경제발전 수준이 상대적으로 높은 연해안 지역의 혁신역량이 높고 이는 이들 지역이 입지적인 우위와 국가정책에서의 우위를 가지고 있기 때문이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.11-11
• /
• 2018

본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.401-407
• /
• 2020

뉴스 클러스터링에서 두 문서 간의 유사도는 클러스터의 특성을 결정하는 중요한 부분 중 하나이다. 전통적인 단어 기반 접근 방법인 TF-IDF 벡터 유사도는 문서 간의 의미적인 유사도를 반영하지 못하고, 기존 딥러닝 기반 접근 방법인 시퀀스 유사도 측정 모델은 문서 단위에서 나타나는 긴 문맥을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서 우리는 뉴스 클러스터링에 적합한 문서 쌍 유사도 모델을 구성하기 위하여 문서 쌍에서 생성되는 다수의 문장 표현들 간의 유사도 정보를 종합하여 전체 문서 쌍의 유사도를 측정하는 네 가지 유사도 모델을 제안하였다. 이 접근 방법들은 하나의 벡터로 전체 문서 표현을 압축하는 HAN (hierarchical attention network)와 같은 접근 방법에 비해 두 문서에서 나타나는 문장들 간의 직접적인 유사도를 통해서 전체 문서 쌍의 유사도를 추정한다. 그리고 기존 접근 방법들인 SVM과 HAN과 제안하는 네 가지 유사도 모델을 통해서 두 문서 쌍 간의 유사도 측정 실험을 하였고, 두 가지 접근 방법에서 기존 접근 방법들보다 높은 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었고, 그래프 기반 접근 방법과 유사한 성능을 보이지만 더 효율적으로 문서 유사도를 측정하는 것을 확인하였다.