http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
( Zhenshun Xu ),( Shangsu Zuo ),최희수 ( Heesu Choi ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ),조충호 ( Choong-ho Cho ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
복잡한 그리드 컴퓨팅 환경에서 수행한 잡의 실패율을 낮추는 것은 그리드 환경의 효율성과 선순환을 위한 필수적인 요건이다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 대표적인 방법인 결정트리의 C4.5 알고리즘을 이용하여 WLCG에서 수행한 CMS 잡 모니터링 결과에 대한 오류를 예측하는 모델을 설계하고 구현하였다. 제안한 예측 모델은, 1) CMS 대시보드에서 모니터링 결과 데이터를 추출하여 오라클 테이블에 로딩한다. 2) 결정트리인 C4.5 알고리즘을 기반으로 Oracle Data Miner에서 예측 모델링을 수 행한다. 3) C4.5의 파라미터를 조절하여 적절한 예측결과 값을 도출한다.
이종욱 ( Jonguk Lee ),김용 ( Long Jin ),좌상숙 ( Shangsu Zuo ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낮선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 · 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다. 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특징 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.