• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.910-918
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• 2016

많은 종류의 데이터들은 텐서로 표현될 수 있다. 텐서란 다차원 배열을 의미하며, 그 예로 (사용자, 사용자, 시간)으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터가 있다. 이러한 다차원 데이터 분석에 있어서 텐서 생성기는 시뮬레이션, 다차원 데이터 모델링 및 이해, 샘플링/외삽법 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 존재하는 텐서 생성기들은 실제 세계의 텐서처럼 멱 법칙을 따르는 특성과 희박성을 갖는 텐서를 생성할 수 없다. 또한, 처리가능한 텐서 크기에 한계가 존재하고, 분산시스템에서 추가 분석을 하려면 텐서를 분산시스템에 업로드 하는 추가비용이 든다. 본 논문은 분산 테라스케일 텐서 생성기(TeT)를 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. TeT는 희박성을 갖는 랜덤 텐서와 희박성과 멱 법칙을 따르는 특성을 갖는 Recursive-MATrix 텐서, 크로네커 텐서를 크기 제한없이 생성할 수 있다. 또한, TeT에서 생성된 텐서는 같은 분산 시스템에서 추가적인 텐서분석이 가능하다. TeT는 효율적인 설계로 인해 거의 선형적인 머신확장성을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.280-287
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• 2018

최근 추천시스템과 데이터 분석 분야에서 고차원 형태의 텐서를 이용하는 연구가 증가하고 있다. 이는 고차원의 데이터인 텐서 분석을 통해 더 많은 잠재 요소와 잠재 패턴을 추출가능하기 때문이다. 그러나 고차원 형태인 텐서는 크기가 방대하고 계산이 복잡하기 때문에 텐서 분해를 통해 분석해야한다. 기존 텐서 도구들인 rTensor, pyTensor와 MATLAB은 단일 시스템에서 작동하기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하기 어렵다. 하둡을 이용한 텐서 분해 도구들도 있지만 처리 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 기반의 빅데이터 시스템인 아파치 스파크를 기반으로 하는 텐서 분해 도구인 S-PARAFAC을 제안한다. S-PARAFAC은 텐서 분해 방법 중 PARAFAC 분해에 초점을 맞춰 아파치 스파크에 적합하게 변형하여 텐서 분해를 빠르게 분산 처리가능 하도록 하였다. 본 논문에서는 하둡을 기반의 텐서 분해 도구와 S-PARAFAC의 성능을 비교하여 약 4~25배 정도의 좋은 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.165-171
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• 2019

컴퓨터 구조의 연구 결과, 특정 영역의 하드웨어를 개발하는 과정에서 가격 대 에너지 성능의 획기적인 개선이 이뤄진다고 알려져 있다. 본 논문은 인공신경망(NN)의 추론을 가속화시킬 수 있는 텐서 처리부(TPU) ASIC에 대한 분석을 수행하였다. 텐서 처리부의 핵심장치는 고속의 연산이 가능한 MAC 행렬곱셈기와 소프트웨어로 관리되는 온칩 메모리이다. 텐서 처리부의 실행모델은 기존의 CPU와 GPU의 실행모델보다 인공신경망의 반응시간 요구사항을 제대로 충족시킬 수 있으며, 수많은 MAC과 큰 메모리를 장착함에도 불구하고 면적이 작고 전력 소비가 낮다. 텐서플로우 벤치마크 프레임워크에 대하여 텐서 처리부를 활용함으로써, CPU 또는 GPU보다 높은 성능과 전력 효율을 나타낼 수가 있다. 본 논문에서는 텐서 처리부를 분석하고, 파이썬을 이용하여 모델링한 OpenTPU에 대하여 모의실행을 하였으며, 그 핵심장치인 행렬 곱셈부에 대한 합성을 시행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2010

일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.

• 터널과지하공간
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• 제27권2호
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• pp.100-108
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• 2017

균열텐서 파라미터는 절리의 기하학적 속성이 결합된 효과를 지시하는 척도로 사용할 수 있으며 불연속절리망(DFN)에서 유체 유동통로의 연결 상태를 정량화할 수 있다. 본 연구는 이차원 DFN의 균열텐서 파라미터와 수리적 특성 간의 상관성 분석을 수행하였다. DFN에서 임의 방향으로의 수리전도도는 이에 직교하는 방향으로 산정된 균열텐서성분과 강한 비선형 관계를 갖는 것으로 평가되었다. 서로 다른 규모의 이차원 DFN 블록에서 방향에 따른 균열텐서의 일차불변량($F_0$)을 방사형 도표로 나타내었을 때, 방향에 따른 $F_0$ 값의 유의미한 변화가 없는 원형의 플롯은 절리성 암반을 대표요소체적으로 취급하기 위한 필요조건이 될 수 있다. DFN 블록에서 임의 방향으로 개별체 해석기법으로 산정한 수리전도도와 이론적 수리전도도 사이의 상대오차(ER)는 $F_0$의 증가에 따라 감소한다. $F_0$는 평균 블록수리전도도와 강한 함수관계를 갖는 것으로 분석되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.90-98
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• 2018

심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.7-8
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• 2007

생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제52권1호
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• pp.81-90
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• 2019

본 연구는 이차원 DFN(discrete fracture network) 시스템에서 절리의 빈도 및 길이분포에 따른 절리텐서의 성분 및 일차불변량이 DFN의 블록수리전도 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 확정적인 두 방향의 절리군을 사용하여 절리군의 빈도와 길이분포에 따라 생성된 총 36개의 DFN 시스템에서 각각 매 $30^{\circ}$ 간격으로 설정된 수두경사에 따른 블록수리전도도와 절리텐서의 성분 간의 상관성 분석이 수행되었다. DFN 블록의 블록수리전도도는 이에 직교하는 방향의 절리텐서 성분과 강한 상관관계를 갖는다. 본 연구의 연결성을 유지한 DFN 시스템은 절리텐서의 일차불변량이 2.0~2.5 이상일 때 등가의 연속체 해석이 가능한 것으로 평가되었다. 절리텐서의 일차불변량은 평균 블록수리전도도와 매우 강한 함수관계를 갖으며 DFN 시스템의 블록수리전도 특성을 평가하는 데에 사용될 수 있다. 또한, 본 연구를 통하여 절리텐서의 일차불변량을 이용한 DFN 시스템의 업스케일링 가능성이 논의되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9C호
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• pp.748-755
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• 2010

본 논문은 가버 텐서(Gabor tensor)를 이용한 얼굴인식 시스템을 제안하였다. 가버 변환은 얼굴 고유의 특징을 잘 나타내주며 외부적인 영향을 줄일 수 있어 인식률 향상에 기여한다. 이러한 특징을 이용한 3차원의 텐서를 구성하여 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다. 3차원의 가버 텐서를 입력으로 하여 기존의 1차원이나 2차원 주성분 분석법(PCA)보다 다양한 특징을 이용할 수 있는 다중선형 주성분 분석법(Multilinear PCA)를 수행한 다음 선형 판별법(LDA)을 수행하는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 이러한 방법들은 표정이나 조명등의 변화에 강인한 특성을 가진다. 제안한 방법은 매트랩(Matlab)을 이용하여 실험하였다. ORL과 Yale 데이터베이스를 이용한 실험 결과를 기존의 방법들과 비교하였을 경우 제안한 방법이 기본적인 1차원 주성분 분석법보다 최대 9~27% 향상된 우수한 인식성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제31권1호
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• pp.66-81
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• 2021

본 연구는 삼차원 절리텐서 파라미터와 DFN(discrete fracture network) 블록의 변형특성 간의 상관성 분석을 수행하여 절리텐서의 방향성분 및 일차불변량이 절리성 암반의 변형계수 및 전단탄성계수에 미치는 영향을 평가하였다. 확정적 방향성을 갖는 1~2개의 절리군을 사용하여 절리의 빈도 및 길이분포의 변화에 따라 생성한 총 224개의 DFN 블록에 대하여 절리텐서 파라미터가 산정되었다. 또한, 정육면체 DFN 블록에 대하여 개별요소법을 활용하여 서로 직교하는 세 방향으로 변형특성이 추정되었다. 절리텐서의 일차불변량이 증가할수록 변형계수 및 전단탄성계수는 대체로 저감되는 양상을 나타내지만, 감소폭이 줄어들어 일차불변량이 특정 기준값을 상회하면 변형계수 및 전단탄성계수는 거의 일정한 값을 유지하였다. 삼차원 DFN 블록에 대한 지향적 변형특성은 대응하는 방향의 절리텐서성분과 멱함수의 강한 상관관계를 도출하였다.