• 제목/요약/키워드: C4.5알고리즘

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항공기 3차원 충돌회피 알고리즘 구현과 실시간 운영체계를 이용한 Micro Controller Unit의 성능 비교 (Implementation of 3-D Collision Avoidance Algorithm and Comparison of Micro Controller Unit's Performance using Real-Time Operating System)

  • 임지성;김동신;박인혁;이상철
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제12권5호
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    • pp.48-53
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    • 2018
  • 본 논문에서는 RTOS과 항공기의 3차원 충돌회피 알고리즘을 세 개의 MCU에 적용하여 각 MCU의 성능을 비교하였다. MCU는 많이 사용되는 Microchip Technology사의 ATmega2560과 STM사의 ARM Cortex-M3, ARM Cortex-M4를 선정하였으며, RTOS는 공개되어 있는 FreeRTOS 를 사용하였다. 성능을 확인하기 위해 적용된 3차원 충돌회피 알고리즘은 수직회피와 수평회피를 통합한 알고리즘이며 C++로 구현하였다. MCU의 성능은 각 MCU의 사용 메모리와 계산 시간을 측정하여 비교하였다. 비교 결과 세 MCU 중, 계산 시간은 ARM Cortex-M4가 빨랐으며, ATmega2560이 적은 메모리를 사용하였다.

바이올린과 첼로 연주 데이터를 이용한 분류 알고리즘의 성능 비교 (Performance Comparison of Classification Algorithms in Music Recognition using Violin and Cello Sound Files)

  • 김재천;곽경섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권5C호
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    • pp.305-312
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    • 2005
  • 음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.

지지 벡터 머신을 이용한 다변수 결정 트리 (A Multivariate Decision Tree using Support Vector Machines)

  • 강선구;이병우;나용찬;조현성;윤철민;양지훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.278-283
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    • 2006
  • 결정 트리는 큰 가설 공간을 가지고 있어 유연하고 강인한 성능을 지닐 수 있다. 하지만 결정트리가 학습 데이터에 지나치게 적응되는 경향이 있다. 학습데이터에 과도하게 적응되는 경향을 없애기 위해 몇몇 가지치기 알고리즘이 개발되었다. 하지만, 데이터가 속성 축에 평행하지 않아서 오는 공간 낭비의 문제는 이러한 방법으로 해결할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 다변수 노드를 사용한 선형 분류기를 이용하여 이러한 문제점을 해결하는 방법을 제시하였으며, 결정트리의 성능을 높이고자 지지 벡터 머신을 도입하였다(SVMDT). 본 논문에서 제시한 알고리즘은 세 가지 부분으로 이루어졌다. 첫째로, 각 노드에서 사용할 속성을 선택하는 부분과 둘째로, ID3를 이 목적에 맞게 바꾼 알고리즘과 마지막으로 기본적인 형태의 가지치기 알고리즘을 개발하였다. UCI 데이터 셋을 이용하여 OC1, C4.5, SVM과 비교한 결과, SVMDT는 개선된 결과를 보였다.

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이동통신고객 분류를 위한 의사결정나무(C4.5)와 신경망 결합 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Combined Decision Tree(C4.5) and Neural Network Algorithm for Classification of Mobile Telecommunication Customer)

  • 이극노;이홍철
    • 지능정보연구
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    • 제9권1호
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    • pp.139-155
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    • 2003
  • 본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART & 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

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ISO/IEC JTC1/SC27의 해쉬함수에 대한 조사 연구

  • 김철;안금혁;염창선
    • 정보보호학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.74-89
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    • 1995
  • 본 고에서는 ISO/IEC JTC1/SC27의 해쉬함수에 관한 표준화 현황을 알고리즘을 중심으로 조사 연구하였다. 해쉬함수 표준의 제2부 N비트 블럭 암호 알고리즘을 이용하는 해쉬함수, 제3부 RIPEMD 및 SHS의 전용 해쉬함수, 제4부 모듈러 연산을 이용하는 해쉬함수들을 조사 연구하였으며, 그 중 RIPEMD 및 SHS의 C 언어 코드를 제시하였다.

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센서 네트워크에서의 효율적 에너지 관리를 위한 클러스터링 알고리즘 (Clustering Algorithm for Efficient Energy Management in Sensor Network)

  • 서성윤;정원수;오영환
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권10B호
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    • pp.845-854
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    • 2008
  • 센서 네트워크에서의 센서 노드는 특성상 제한된 에너지를 가지고 있어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 그 활용 범위가 제한되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 효율적 에너지 관리를 위한 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 LEACH-C 알고리즘이 고려하지 않은 또 다른 에너지 소비 요소인 센싱 파워를 제어함으로써 에너지 효율을 개선하며, 다양한 네트워크 환경에 적용 가능한 특징을 갖는다. 제안한 알고리즘은 IEEE 802.15.4 기반의 ZigBee 기술과 더불어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하여 기존 알고리즘 보다 에너지 효율적 측면에서 우수한 성능을 보여주는데, 작게는 센서 노드의 생존 시간과 크게는 센서 네트워크의 생존 시간 향상을 가져오는 것을 알 수 있으며, 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 센서 네트워크 기술의 활용 범위를 보다 확대 할 수 있을 것이다.

높은 무게 LDPC 부호의 저복잡도 고성능 복호 알고리즘 (High-Performance and Low-Complexity Decoding of High-Weight LDPC Codes)

  • 조준호;성원용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권5C호
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    • pp.498-504
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    • 2009
  • Low-density parity-check (LDPC) 부호의 복호에는 성능이 좋은 합곱 알고리즘(sum-product algorithm; SPA)과 하드웨어가 간단한 비트 반전(bit-flipping; BF) 알고리즘이 많이 쓰이고 있다. 본 논문은 이들 두 가지 방법의 장점을 가지는 저복잡도 고성능 복호 알고리즘을 제안한다. 본 제안된 유연 비트 반전(soft bit-flipping) 알고리즘은 비트와 체크 노드 사이에 전달되는 메시지를 계산하는 데 단순한 비교와 덧셈 연산만을 필요로 하며 연산량이 적다는 장점이 있다. 또한 연산이 완료된 메시지의 활용률을 높이고 비균등 양자화(non-uniform quantization)를 채용하여 1000 내외의 부호 길이에서 SPA 에 0.4dB 근접하는 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)를 달성하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 행 무게(row weight)와 열 무게(column weight)가 높아서 종래의 SPA로 구현하기 어려웠던 부호를 비교적 좋은 오율 성능을 유지하면서 실용적으로 구현할 수 있다.

비선형 공정을 위한 FCM 클러스터링 알고리즘 기반 퍼지 추론 시스템 (Fuzzy Inference Systems Based on FCM Clustering Algorithm for Nonlinear Process)

  • 박건준;강형길;김용갑
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.224-231
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    • 2012
  • 본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

YOLO 네트워크를 이용한 단자 구분 (Classification of terminal using YOLO network)

  • 정다운;정성훈;김재윤;정지훈;공경보
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.183-186
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    • 2022
  • 최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.

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얼굴 검출을 위한 SoC 하드웨어 구현 및 검증 (A design and implementation of Face Detection hardware)

  • 이수현;정용진
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제44권4호
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    • pp.43-54
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    • 2007
  • 본 논문에서는 실시간 처리를 위한 얼굴 검출 알고리즘의 하드웨어 엔진을 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 주어진 이미지에서 학습된 얼굴의 특징데이터를 통하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는 연산을 수행한다. 얼굴 검출 알고리즘을 하드웨어 구조로 설계하기 위해 Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, Window Detector 등의 5 단계로 구조를 나누었으며, On-Chip Integral Image memory 와 Feature Parameter Memory를 설계하였다. 삼성전자의 S3C2440A 프로세서 칩과 Xilinx사의 Virtex4LX100을 이용하여 검증 플랫폼을 구축하고, CCD카메라를 통하여 실제 얼굴의 영상을 받아들여 얼굴 검출을 실시간으로 구동시켜 검증하였다. 설계된 하드웨어는 Virtex4LX100 FPGA를 타겟으로 합성 시에 3,251 LUTs 를 사용하고, 24MHz의 동작 속도에서 검색 윈도우의 이동 간격에 따라 프레임 당 1.96$\sim$0.13 초의 실행속도를 가진다. 그리고 매그나칩 0.25um ASIC 공정으로 제작 시 41만 게이트 (Combinational area 약 34.5만 게이트, Noncombinational area 약 6.5만 게이트)의 크기를 가지며, 100MHz의 동작 속도에서 프레임 당 0.5초 미만의 실행 속도로, 임베디드 시스템의 실시간 얼굴 검출 솔루션에 적합함을 보여준다. 실제 XF1201칩의 일부 모듈로 구현되어 동작함이 확인되었다.