http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 최연정 ( Yeonjeong Choe ) (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
이차원 배열 데이터에서 유사 구역의 효율적인 탐색 기법
최연정 ( Yeonjeong Choe ),이기용 ( Ki Yong Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
첨단 과학 장비를 이용한 시뮬레이션의 결과로 데이터의 정확도 및 정밀도가 향상되어 대용량의 이차원 배열 데이터가 생성되고 있다. 대용량의 이차원 배열 데이터에서 유사 구역(similar region)을 찾아내는 것은 매우 의미 있는 일이다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 이차원 배열데이터에서 유사 구역을 잦는 단순 방법(naive method)과 효율적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 단순 방법과 제안 알고리즘의 시간 복잡도(time complexity)# 분석하고 실험을 통해 제안 방법이 단순 방법보다 더 빠르게 처리함을 보인다.
-
2차원 배열 데이터에서 유사 구역의 효율적인 탐색 기법
최연정 ( Yeonjeong Choe ),이기용 ( Ki Yong Lee ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.4
여러 과학 분야에서 측정 또는 시뮬레이션의 결과로 2차원 배열 데이터가 활발히 생성되고 있다. 현재 배열 데이터에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있으나 2차원 배열 데이터에서 크기가 미리 알려져 있지 않은, 값이 서로 유사한 구역을 찾는 문제는 거의 다루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 주어진 2차원 배열 데이터에서 사용자가 지정한 값 이상의 크기를 갖는, 원소 값들이 서로 유사한 구역을 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 2차원 배열의 각 원소 쌍에 대해, 해당 원소로만 이루어진 크기가 1인 구역부터 시작하여 두 구역을 동일한 모양을 유지하면서 오른쪽 및 아래쪽으로 단계적으로 확장시켜나간다. 만약 두 구역의 값의 차이가 사용자가 지정한 값 이상으로 커지면 확장을 중단한다. 따라서 제안 방법은 배열에서 유사 구역이 될 가능성이 있는 부분들만 접근하여 유사 구역을 효율적으로 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 성능 분석과 다양한 실험을 통해 제안 방법이 매우 효율적으로 유사 구역을 찾을 수 있음을 보인다. In various fields of science, 2-dimensional array data is being generated actively as a result of measurements and simulations. Although various query processing techniques for array data are being studied, the problem of finding similar regions, whose sizes are not known in advance, in 2-dimensional array has not been addressed yet. Therefore, in this paper, we propose an efficient method for finding regions with similar element values, whose size is larger than a user-specified value, for a given 2-dimensional array data. The proposed method, for each pair of elements in the array, expands the corresponding two regions, whose initial size is 1, along the right and down direction in stages, keeping the shape of the two regions the same. If the difference between the elements values in the two regions becomes larger than a user-specified value, the proposed method stops the expansion. Consequently, the proposed method can find similar regions efficiently by accessing only those parts that are likely to be similar regions. Through theoretical analysis and various experiments, we show that the proposed method can find similar regions very efficiently.
-
통계적 기계학습 기술을 이용한 시뮬레이션 결과 예측 시스템 개발
이기용 ( Ki Yong Lee ),신윤재 ( Yoonjae Shin ),최연정 ( Yeonjeong Choe ),김선정 ( Seonjeong Kim ),서영균 ( Young-kyoon Suh ),사정환 ( Jeong Hwan Sa ),이종숙 ( Jongsuk Luth Lee ),조금원 ( Kum Won Cho ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.11
컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다. Computer simulation is widely used in a variety of computational science and engineering fields, including computational fluid dynamics, nano physics, computational chemistry, structural dynamics, and computer-aided optimal design, to simulate the behavior of a system. As the demand for the accuracy and complexity of the simulation grows, however, the cost of executing the simulation is rapidly increasing. It, therefore, is very important to lower the total execution time of the simulation especially when that simulation makes a huge number of repetitions with varying values of input parameters. In this paper we develop a simulation service system that provides the ability to predict the result of the requested simulation without actual execution for that simulation: by recording and then returning previously obtained or predicted results of that simulation. To achieve the goal of avoiding repetitive simulation, the system provides two main functionalities: (1) storing simulation-result records into database and (2) predicting from the database the result of a requested simulation using statistical machine learning techniques. In our experiments we evaluate the prediction performance of the system using real airfoil simulation result data. Our system on average showed a very low error rate at a minimum of 0.9% for a certain output variable. Using the system any user can receive the predicted outcome of her simulation promptly without actually running it, which would otherwise impose a heavy burden on computing and storage resources.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
