• 제목/요약/키워드: Multidimensional Data

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SINGULARITY FORMATION FOR A NONLINEAR VARIATIONAL SINE-GORDON EQUATION IN A MULTIDIMENSIONAL SPACE

  • Fengmei Qin;Kyungwoo Song;Qin Wang
    • 대한수학회보
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    • 제60권6호
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    • pp.1697-1704
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    • 2023
  • We study a multidimensional nonlinear variational sine-Gordon equation, which can be used to describe long waves on a dipole chain in the continuum limit. By using the method of characteristics, we show that a solution of a nonlinear variational sine-Gordon equation with certain initial data in a multidimensional space has a singularity in finite time.

CUDA 및 분할-정복 기반의 효율적인 다차원 척도법 (An Efficient Multidimensional Scaling Method based on CUDA and Divide-and-Conquer)

  • 박성인;황규백
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권4호
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    • pp.427-431
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    • 2010
  • 다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.

Social media comparative analysis based on multidimensional scaling

  • Lee, Hanjun;Suh, Yongmoo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권3호
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    • pp.665-676
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    • 2014
  • As social media draws attention as a business tool, organizations, large or small, are trying to exploit social media in their business. However, lack of understanding the characteristics of each social media led them to develop a naive strategy for dealing with social media. Thus, this study aims to deepen the understanding by comparatively analyzing how social media users perceive (the image of) each social media. Facebook, Twitter, YouTube, Blogs, Communities and Cyworld were chosen for our study and data from 132 respondents were analyzed using multidimensional scaling technique. The results show that there are meaningful differences in users' perception of social media attributes, which are grouped into four; information feature, motivation, promotion tool, usability. It is also analyzed whether such differences can be found between male and female users. (Such differences are also analyzed in both male and female users' perceptions.) Further, we discuss some implications of the research results for both practitioners and researchers.

The Comparison of Singular Value Decomposition and Spectral Decomposition

  • Shin, Yang-Gyu
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권4호
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    • pp.1135-1143
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    • 2007
  • The singular value decomposition and the spectral decomposition are the useful methods in the area of matrix computation for multivariate techniques such as principal component analysis and multidimensional scaling. These techniques aim to find a simpler geometric structure for the data points. The singular value decomposition and the spectral decomposition are the methods being used in these techniques for this purpose. In this paper, the singular value decomposition and the spectral decomposition are compared.

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PCA와 Sammon Mapping 분석을 통한 센서 어레이 패턴들의 실시간 가시화 방법 (Real-Time Visualization Techniques for Sensor Array Patterns Using PCA and Sammon Mapping Analysis)

  • 변형기;최장식
    • 센서학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.99-104
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    • 2014
  • Sensor arrays based on chemical sensors produce multidimensional patterns of data that may be used discriminate between different chemicals. For the human observer, visualization of multidimensional data is difficult, since the eye and brain process visual information in two or three dimensions. To devise a simple means of data inspection from the response of sensor arrays, PCA (Principal Component Analysis) or Sammon's nonlinear mapping technique can be applied. The PCA, which is a well-known statistical method and widely used in data analysis, has disadvantages including data distortion and the axes for plotting the dimensionally reduced data have no physical meaning in terms of how different one cluster is from another. In this paper, we have investigated two techniques and proposed a combination technique of PCA and nonlinear Sammom mapping for visualization of multidimensional patterns to two dimensions using data sets from odor sensing system. We conclude the combination technique has shown more advantages comparing with the PCA and Sammon nonlinear technique individually.

RESEARCH EFFORTS FOR THE RESOLUTION OF HYDROGEN RISK

  • HONG, SEONG-WAN;KIM, JONGTAE;KANG, HYUNG-SEOK;NA, YOUNG-SU;SONG, JINHO
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제47권1호
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    • pp.33-46
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    • 2015
  • During the past 10 years, the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) has performed a study to control hydrogen gas in the containment of the nuclear power plants. Before the Fukushima accident, analytical activities for gas distribution analysis in experiments and plants were primarily conducted using a multidimensional code: the GASFLOW. After the Fukushima accident, the COM3D code, which can simulate a multidimensional hydrogen explosion, was introduced in 2013 to complete the multidimensional hydrogen analysis system. The code validation efforts of the multidimensional codes of the GASFLOW and the COM3D have continued to increase confidence in the use of codes using several international experimental data. The OpenFOAM has been preliminarily evaluated for APR1400 containment, based on experience from coded validation and the analysis of hydrogen distribution and explosion using the multidimensional codes, the GASFLOW and the COM3D. Hydrogen safety in nuclear power has become a much more important issue after the Fukushima event in which hydrogen explosions occurred. The KAERI is preparing a large-scale test that can be used to validate the performance of domestic passive autocatalytic recombiners (PARs) and can provide data for the validation of the severe accident code being developed in Korea.

다중 존 디스크 환경에서 다차원 인덱스 구조의 효율적 저장 기법 (Efficient Storage Techniques for Multidimensional Index Structures in Multi-Zoned Disk Environments)

  • 유병구;김선호;장재영
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권4호
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    • pp.315-327
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    • 2007
  • 대용량의 다차원 데이타를 다루는 데이타베이스 응용분야에서는 접근 방법 및 기반 디스크 시스템이 전반적인 성능에 중요한 영향을 미친다. 현재 생산되고 있는 많은 디스크들은 다중의 물리적 존을 갖도록 설계되고 있다. 그러나 기존의 접근 방법에 대한 연구는 단순한 가정의 전통적인 디스크 모델에 기반을 두고 진행되어 왔고, 다중 존 디스크를 고려한 접근 방법에 대한 연구는 현재까지 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다중 존 디스크 환경에서 실질적인 데이타 전송률을 향상시키기 위해, 정적 및 동적 환경 모두를 고려한 다차원 인덱스 구조의 디스크 저장 기법을 제안한다. 이를 위해 다차원 인덱스 구조를 다중 존 디스크에 효과적으로 배치하는 알고리즘을 제시하고, 범위 질의에 대해 지역화된 질의 처리 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 본 논문이 제안한 기술이 질의 성능을 획기적으로 향상시킨다는 것을 증명한다.

클러스터링을 고려한 다차원척도법의 개선: 군집 지향 척도법 (Improved Multidimensional Scaling Techniques Considering Cluster Analysis: Cluster-oriented Scaling)

  • 이재윤
    • 정보관리학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.45-70
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    • 2012
  • 개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.

OLAP 다차원 모델을 이용한 소프트웨어 사업대가기준의 개선 (Improvement of Software Cost Estimation Guideline Using OLAP Multidimensional Model)

  • 박혜자;황인수;권기태
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.197-210
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    • 2012
  • This paper presents the ways that can improve the Software Cost Estimation Guidelines in order to replace those that are expected to be abolished at February, 2012, and solve the problems that are being occurred in the current Software Cost Estimation Guidelines. By using multidimensional modeling of OLAP(On-Line Analytical Processing), this paper does three dimensional modeling that considers the product/service view, process view and skill view. Also, it presents the identification method of cost estimation data through the view of each dimension. Furthermore, it defines the software cost estimation process and adapts them into the bottom up estimation and the top down estimation. Finally, it proposes the access of cost estimation data by the multidimensional analysis of OLAP.

An Integer Programming-based Local Search for the Multiple-choice Multidimensional Knapsack Problem

  • Hwang, Junha
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제23권12호
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    • pp.1-9
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    • 2018
  • The multiple-choice multidimensional knapsack problem (MMKP) is a variant of the well known 0-1 knapsack problem, which is known as an NP-hard problem. This paper proposes a method for solving the MMKP using the integer programming-based local search (IPbLS). IPbLS is a kind of a local search and uses integer programming to generate a neighbor solution. The most important thing in IPbLS is the way to select items participating in the next integer programming step. In this paper, three ways to select items are introduced and compared on 37 well-known benchmark data instances. Experimental results shows that the method using linear programming is the best for the MMKP. It also shows that the proposed method can find the equal or better solutions than the best known solutions in 23 data instances, and the new better solutions in 13 instances.