• 제목/요약/키워드: Time-series matching

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타임 워핑 하의 효율적인 시계열 서브시퀀스 매칭을 위한 접두어 질의 기법의 확장 (Extension of the Prefix-Querying Method for Efficient Time-Series Subsequence Matching Under Time Warping)

  • 장병철;김상욱;차재혁
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.121-124
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    • 2005
  • 본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

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A Study on Rainfall Induced Slope Failures: Implications for Various Steep Slope Inclinations

  • Do, Xuan Khanh;Jung, Kwansue;Lee, Giha;Regmi, Ram Krishna
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제17권5호
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    • pp.5-16
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    • 2016
  • A rainfall induced slope failure is a common natural hazard in mountainous areas worldwide. Sudden and rapid failures which have a high possibility of occurrence in a steep slope are always the most dangerous due to their suddenness and high velocities. Based on a series of experiments this study aimed to determine a critical angle which could be considered as an approximate threshold for a sudden failure. The experiments were performed using 0.42 mm mean grain size sand in a 200 cm long, 60 cm wide and 50 cm deep rectangular flume. A numerical model was created by integrating a 2D seepage flow model and a 2D slope stability analysis model to predict the failure surface and the time of occurrence. The results showed that, the failure mode for the entire material will be sudden for slopes greater than $67^{\circ}$; in contrast the failure mode becomes retrogressive. There is no clear link between the degree of saturation and the mode of failure. The simulation results in considering matric suction showed good matching with the results obtained from experiment. A subsequent discarding of the matric suction effect in calculating safety factors will result in a deeper predicted failure surface and an incorrect predicted time of occurrence.

보다 정확한 동적 상황인식 추천을 위해 정확 및 오류 패턴을 활용하여 순차적 매칭 성능이 개선된 상황 예측 방법 (Context Prediction Using Right and Wrong Patterns to Improve Sequential Matching Performance for More Accurate Dynamic Context-Aware Recommendation)

  • 권오병
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제19권3호
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    • pp.51-67
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    • 2009
  • Developing an agile recommender system for nomadic users has been regarded as a promising application in mobile and ubiquitous settings. To increase the quality of personalized recommendation in terms of accuracy and elapsed time, estimating future context of the user in a correct way is highly crucial. Traditionally, time series analysis and Makovian process have been adopted for such forecasting. However, these methods are not adequate in predicting context data, only because most of context data are represented as nominal scale. To resolve these limitations, the alignment-prediction algorithm has been suggested for context prediction, especially for future context from the low-level context. Recently, an ontological approach has been proposed for guided context prediction without context history. However, due to variety of context information, acquiring sufficient context prediction knowledge a priori is not easy in most of service domains. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel context prediction methodology, which does not require a priori knowledge, and to increase accuracy and decrease elapsed time for service response. To do so, we have newly developed pattern-based context prediction approach. First of ail, a set of individual rules is derived from each context attribute using context history. Then a pattern consisted of results from reasoning individual rules, is developed for pattern learning. If at least one context property matches, say R, then regard the pattern as right. If the pattern is new, add right pattern, set the value of mismatched properties = 0, freq = 1 and w(R, 1). Otherwise, increase the frequency of the matched right pattern by 1 and then set w(R,freq). After finishing training, if the frequency is greater than a threshold value, then save the right pattern in knowledge base. On the other hand, if at least one context property matches, say W, then regard the pattern as wrong. If the pattern is new, modify the result into wrong answer, add right pattern, and set frequency to 1 and w(W, 1). Or, increase the matched wrong pattern's frequency by 1 and then set w(W, freq). After finishing training, if the frequency value is greater than a threshold level, then save the wrong pattern on the knowledge basis. Then, context prediction is performed with combinatorial rules as follows: first, identify current context. Second, find matched patterns from right patterns. If there is no pattern matched, then find a matching pattern from wrong patterns. If a matching pattern is not found, then choose one context property whose predictability is higher than that of any other properties. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper, we collected actual context history from the travelers who had visited the largest amusement park in Korea. As a result, 400 context records were collected in 2009. Then we randomly selected 70% of the records as training data. The rest were selected as testing data. To examine the performance of the methodology, prediction accuracy and elapsed time were chosen as measures. We compared the performance with case-based reasoning and voting methods. Through a simulation test, we conclude that our methodology is clearly better than CBR and voting methods in terms of accuracy and elapsed time. This shows that the methodology is relatively valid and scalable. As a second round of the experiment, we compared a full model to a partial model. A full model indicates that right and wrong patterns are used for reasoning the future context. On the other hand, a partial model means that the reasoning is performed only with right patterns, which is generally adopted in the legacy alignment-prediction method. It turned out that a full model is better than a partial model in terms of the accuracy while partial model is better when considering elapsed time. As a last experiment, we took into our consideration potential privacy problems that might arise among the users. To mediate such concern, we excluded such context properties as date of tour and user profiles such as gender and age. The outcome shows that preserving privacy is endurable. Contributions of this paper are as follows: First, academically, we have improved sequential matching methods to predict accuracy and service time by considering individual rules of each context property and learning from wrong patterns. Second, the proposed method is found to be quite effective for privacy preserving applications, which are frequently required by B2C context-aware services; the privacy preserving system applying the proposed method successfully can also decrease elapsed time. Hence, the method is very practical in establishing privacy preserving context-aware services. Our future research issues taking into account some limitations in this paper can be summarized as follows. First, user acceptance or usability will be tested with actual users in order to prove the value of the prototype system. Second, we will apply the proposed method to more general application domains as this paper focused on tourism in amusement park.

다중 해상도 영상 등록을 위한 가변 원형 템플릿을 이용한 특징 정합 (Feature Matching using Variable Circular Template for Multi-resolution Image Registration)

  • 예철수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1351-1367
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    • 2018
  • 다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.

시계열 데이터베이스에서의 서브시퀀스 매칭을 위한 윈도우 구성의 일반화 (Generalization of Window Construction for Subsequence Matching in Time-Series Databases)

  • 문양세;한욱신;황규영
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권3호
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    • pp.357-372
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    • 2001
  • 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭에서 윈도우 구성의 일반화 개념을 제안하고, 이에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 방법인 GeneralMatch를 제안한다. 기존 연구인 Faloutsos 등의 방법 (간단히 FRM이라 한다)은 점 여과 효과의 결여로 인해 많은 착오해답을 발생시켰다. 본 저자들의 DualMatch는 점 여과 효과를 발휘하여 성능을 크게 향상시켰으나, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 최대 윈도우 크기가 작은(FRM의 1/2) 문제가 있었다. GeneralMatch는 DualMatch를 더욱 개선한 방법으로서, 두 방법의 장점을 모두 취한다. 즉, FRM과 같이 큰 윈우를 사용할 수 있으며, 동시에 DualMatch와 같이 점 여과 효과를 발휘할 수 있다. GeneralMatch는 데이터 시퀀스를 J-슬라이딩 윈도우(일반화된 슬라이딩 윈도우)로 나누고, 질의 시퀀스를 J-디스조인트 윈도우(일반화된 디스조인트 윈도우)로 나누는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 GerneralMatch의 정확성, 즉 GeneralMatch가 착오기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 GeneralMatch가 바르게 동작하기 위한 최대 윈도우 크기가 있음을 증명한다. 그리고, 페이지 액세스 횟수를 최소로 하는 J 값의 결정 방법을 제안하다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, GeneralMatch는 낮은 선택률 범위($10^{-6}~10^{-4}$)에서 DualMatch에 비해 평균 114%, FRM에 비해 998% 성능을 향상시켰으며, 높은 선택률 범위($10^{-6}~10^{-4}$)에서도 DualMatch에 비해 평균 46%, FRM에 비해 평균 65% 성능을 향상시켰다.

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TOPS 모드 SAR 자료의 정합기법 비교분석 (Comparison of Co-registration Algorithms for TOPS SAR Image)

  • 김상완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_1호
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    • pp.1143-1153
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    • 2018
  • TOPS InSAR 처리를 위해서는 고정밀도의 영상정합이 요구된다. Sentinel-1 TOPS 모드영상에 교차상관 영상정합, 기하정합, Spectral Diversity 정합에 기반 한 Enhanced Spectral Diversity 정합 알고리즘 성능 비교분석을 통해 TOPS모드에 적합한 영상정합 방법을 제시하고자 한다. 25개의 Sentinel-1 TOPS 영상으로부터 생성된 23개의 간섭쌍을 이용하여, 교차상관정합(CC), 기하보정(GC1), 기하보정 후 교차상관정합(GC2, GC3, GC4) 그리고 ESD를 이용한 정합(ESD_GC, ESD_1, ESD_2) 총 8가지 방법을 적용하였다. 교차상관정합과 기하정합에 따른 azimuth 방향 정합오차를 평균한 결과는 각각 0.0041 화소, 0.0016 화소이다. 비록 ESD 방법은 azimuth 정합오차가 0.0005 화소 이하로 가장 정확한 결과를 보이지만, 기하정합 결과는 추가적인 교차상관정합을 통한 반복 과정을 통해 0.001 화소 정도로 오차가 감소하였다. ESD 방법은 burst 중첩지역의 긴밀도가 낮은 경우 적용이 불가능하다. 따라서 반복 적용을 통한 기하정합 방법은 다수의 SAR 자료를 이용한 시계열 분석 또는 긴 시간간격을 갖는 간섭도 생성을 위해서 적합한 대안이 된다.

데이터 스트림 상에서 다중 연속 질의 처리를 위한 속성기반 접근 기법 (Attribute-based Approach for Multiple Continuous Queries over Data Streams)

  • 이현호;이원석
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권5호
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    • pp.459-470
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    • 2007
  • 데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.

성장사다리 관점에서의 우수제조혁신기업의 정부지원사업 효과성 분석 (Analysis of the Effectiveness of Government Support Project of Excellent Manufacturing Innovation Companies from the Perspective of Growth Ladder)

  • 정찬우;이해수;김병기;오명준
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제46권spc호
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    • pp.19-30
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    • 2023
  • Recently, the government has provided support such as entering new markets, expanding sales channels, and supporting manpower, not just in the form of funding, to efficiently and effectively support limited national resources to improve corporate performance. In this study, we tried to find out the effect of government support for companies that have benefited from the Excellent Technology Research Center Project (ATC Project) and the World Class 300 project using propensity score matching. As a result of the analysis, the effect of government support for the ATC project became visible after the appointment period, while the effect of the World Class 300 project was insignificant. This means that when the size of the company is small, the effect of government support is more pronounced. This suggests that in order to maximize the effectiveness of government support, appropriate national policy interventions such as government innovation funding are needed when the size of the company is small. In this study, differences in the timing, performance indicators, and company size of policy support effects were found in the growth stage of a company from a mid- to long-term time series perspective, suggesting that support policies based on this need to be adjusted and redesigned.

Efficiency of various structural modeling schemes on evaluating seismic performance and fragility of APR1400 containment building

  • Nguyen, Duy-Duan;Thusa, Bidhek;Park, Hyosang;Azad, Md Samdani;Lee, Tae-Hyung
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제53권8호
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    • pp.2696-2707
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    • 2021
  • The purpose of this study is to investigate the efficiency of various structural modeling schemes for evaluating seismic performances and fragility of the reactor containment building (RCB) structure in the advanced power reactor 1400 (APR1400) nuclear power plant (NPP). Four structural modeling schemes, i.e. lumped-mass stick model (LMSM), solid-based finite element model (Solid FEM), multi-layer shell model (MLSM), and beam-truss model (BTM), are developed to simulate the seismic behaviors of the containment structure. A full three-dimensional finite element model (full 3D FEM) is additionally constructed to verify the previous numerical models. A set of input ground motions with response spectra matching to the US NRC 1.60 design spectrum is generated to perform linear and nonlinear time-history analyses. Floor response spectra (FRS) and floor displacements are obtained at the different elevations of the structure since they are critical outputs for evaluating the seismic vulnerability of RCB and secondary components. The results show that the difference in seismic responses between linear and nonlinear analyses gets larger as an earthquake intensity increases. It is observed that the linear analysis underestimates floor displacements while it overestimates floor accelerations. Moreover, a systematic assessment of the capability and efficiency of each structural model is presented thoroughly. MLSM can be an alternative approach to a full 3D FEM, which is complicated in modeling and extremely time-consuming in dynamic analyses. Specifically, BTM is recommended as the optimal model for evaluating the nonlinear seismic performance of NPP structures. Thereafter, linear and nonlinear BTM are employed in a series of time-history analyses to develop fragility curves of RCB for different damage states. It is shown that the linear analysis underestimates the probability of damage of RCB at a given earthquake intensity when compared to the nonlinear analysis. The nonlinear analysis approach is highly suggested for assessing the vulnerability of NPP structures.

스마트폰 가속도 센서 기반의 제스처 인식과 로봇 응용 (Smartphone Accelerometer-Based Gesture Recognition and its Robotic Application)

  • 남상하;김주희;허세경;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권6호
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    • pp.395-402
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    • 2013
  • 본 논문에서는 스마트폰 사용자를 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 방법을 제안한다. 제안하는 제스처 인식 방법에서는 DTW 알고리즘을 적용하여 새로운 시계열 가속도 데이터와 각 제스처별 대표 훈련 데이터간의 유사도를 측정한 뒤, k-NN 알고리즘을 적용하여 제스처를 판별한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석해보기 위해, 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램과 이것을 활용한 제스처 기반 원격 제어 로봇 시스템을 구현하였다. 사용자-혼합 및 사용자-독립 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 제스처 인식방법과 구현 시스템이 높은 인식 성능과 확장성을 가진다는 것을 보였다.