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베이지안 분위회귀모형과 다차원척도법을 이용한 텍스트 데이터 분석
최성용(Seongyong Choi),박상성(Sangsung Park),전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.2
웹 문서, 신문 기사, 보고서, 논문, 특허 등 상당 부분의 빅데이터는 텍스트 형태로 이루어진다. 따라서 텍스트 데이터의 분석은 빅데이터에서 중요하게 다루어지는 분야이다. 통계학과 머신러닝을 이용한 텍스트 데이터의 분석을 위하여 수집된 텍스트 문서는 정형화된 데이터 형태인 문서-단어 행렬로 전처리 된다. 일반적으로 이 행렬은 상당 부분의 원소가 0의 값을 갖는 희소성 문제를 나타내기 때문에 이에 대한 해결방안이 필요하다. 본 논문에서는 베이지안 분위회귀모형과 다차원척도법을 이용한 텍스트 데이터 분석방법을 연구하여 이 문제를 해결하려고 한다. 제안 방법의 실제 적용에 대한 성능평가를 위하여 가상확장현실과 관련된 특허문서를 수집하여 분석하였다. A large part of big data, such as web documents, newspaper articles, reports, papers, and patents, is in text data type. Therefore, text data analysis is an important field in big data. For text data analysis using statistics and machine learning algorithms, the text documents have to be transformed into structured data such as document-word matrix. In general, this matrix has sparsity problem in which most of the elements in the matrix have a value of zero. So we have to overcome this problem for text data analysis. In this paper, we study a text data analysis method using Bayesian quantile regression model and multidimensional scaling method to settle the problem. We collect and analyze patent documents related to virtual extended reality to illustrate the possibility and validity of our proposed method for practical application.
클러스터 헤드의 변동 거리를 고려한 클러스터 헤드 선출 기법
김진수(Jinsu Kim),최성용(Seongyong Choi),한승진(Seungjin Han),최준혁(Junhyeog Choi),임기욱(Keewook Rim),이정현(Junghyun Lee) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.45 No.6
기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 또한 최적의 클러스터 구성을 위해 상위 클러스터 헤드의 방향성을 고려하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다. Traditional cluster-based routing method is a representative method for increasing the energy efficiencies. In these cluster-based routing methods, the selected cluster head collect/aggregate the information and send the aggregated information to the base station. But they have to solve the unnecessary energy dissipation of frequent information exchange between the cluster head and whole member nodes in cluster. In this paper, we minimize the frequency of the information exchange for reducing the unnecessary transmit/receive frequencies as calculate the overlapped area or number of overlapped member nodes between the selected cluster head and previous cluster head in the setup phase. And besides, we consider the direction of super cluster head for optimal cluster formation. So, we propose the modified cluster selection scheme that optimizes the energy dissipation in the setup phase and reuses the saved energy in the steady phase efficiently that prolongs the whole wireless sensor network lifetime by uniformly selecting the cluster head.