• Title, Summary, Keyword: 선택적 요소방법

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Feature Selection for Mixed Type of Data (다종 형태 데이터를 위한 요소선택 방법)

  • Yang, Jae-Kyung;Lee, Tae-Han
    • Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering
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    • v.33 no.1
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    • pp.114-120
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    • 2010
  • 데이터마이닝의 사전 단계에서 데이터의 차원(Dimensionality)을 줄이기 위한 단계로서 많은 요소선택(Feature Selection) 방법들이 개발되었다. 이 방법은 결과를 예측하거나 데이터를 설명하고자 할 때 어떤 요소들이 관련이 있는지를 결정하는 과정을 포함한다. 또한 이 방법은 데이터의 크기에 대한 확장성 (Scalability)를 향상시키며 학습 모델을 더욱 이해하기 쉽도록 줄 수 있다. 이 논문에서는 NP(Nested Partition) 방법을 사용한 최적화 기반의 새로운 요소선택 방법을 NP 구조의 기본적인 이론 근거와 함께 제안한다. 또 한 편으로 많은 요소선택 방법들이 다중 형태의 데이터를 처리하는데 한계를 가지고 있는데, NP 기반의 요소선택 방법에 다중 형태의 데이터를 처리할 수 있도록 하는 요소 성능 평가도구(Evaluators)를 도입하여 이를 극복하고자 한다. 또한 어떤 평가도구가 특정 데이터 형태에서 더욱 좋은 결과를 보이는지를 실험 결과와 함께 제시하였다.

Selective Activation of Cohesive Elements using MPC (다중점 구속조건을 이용한 응집요소의 선택적 활성화 기법)

  • Woo, Kyeongsik
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.42 no.11
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    • pp.911-918
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    • 2014
  • In this paper, a selective activation strategy of cohesive elements using user subroutine UMPC was studied as an efficient solution for the added compliance problem in cohesive zone model crack propagation analyses. The cohesive elements were inserted between every bulk elements in region where cracks were expected to initiate and propagate, but initially not activated by tying the cohesive nodes using multi-point constraints. During analyses, the cohesive elements for which specified criterion was met were selectively activated by releasing the constraints. The effect of initial cohesive stiffness and the release criterion on the crack propagation behavior was carefully investigated.

Feature Selection Applied to Recommender Systems for Reverse Logistics Internet Auction (역 물류 환경 인터넷 경매를 위한 요소 선택응용 추천 시스템)

  • Yang, Jae-Kyung;Yu, Woo-Yeon
    • Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering
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    • v.29 no.1
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    • pp.76-86
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    • 2006
  • 다양한 데이터 마이닝 기법들의 발전과 더불어, 속성(Feature 또는 Attribute)의 범위(Dimension)를 줄이기 위해 많은 요소 선택 방법이 개발되었다. 이는 확장성(Scalability)을 향상시킬 수 있고 학습 모델(Learning Model)을 더욱 쉽게 해석할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP)을 이용한 새로운 최적화 기반 속성 선택 방법을 NP 기본 구조와 다양한 실험 문제의 수치적 결과들과 함께 제시하여 어떻게 NP의 최적화 구조가 속성 선택 과정에 기여를 하고 있는지 보여준다. 그리고 이 새로운 지능적인 분할 방법이 어떻게 매우 효율적인 분할을 수행하는지를 제시한다. 이 새로운 속성 선택 방법은 필터(Filter)방법과 래퍼(Wrapper)방법 두 가지로 구현될 수 있다. 사례 연구로서, B2B e-비즈니스 시스템에서 효과적으로 사용될 수 있는 추천 시스템(Recommender System)을 제안하였다. 이 추천 시스템은 분류 기법(Classification Rule)과 제시된 NP 기반 요소 선택 방법을 사용하고 있다. 이 추천 시스템은 사용자의 인터넷 경매 참여를 추천하는데 사용되며, 이 때 제안된 요소 선택 앨고리듬은 추천 규칙들이 쉽게 이해될 수 있도록 모델을 간략화 하는데 사용된다.

Method Extracting Observation Data by Spatial Factor for Analysis of Selective Attention of Vision (시각의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출방법)

  • Kim, Jong-Ha;Kim, Ju-Yeon
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.18 no.4
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    • pp.3-14
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    • 2015
  • This study has extracted observation data by spatial factor for the analysis of subjects' selective attention with the objects of public space at the entrance of subway stations. The methods extracting observation data can be summarized as the following. First, the frequency analysis by lattice was prevalent for those methods, but there is a limitation to the analysis of the observation data. On the contrary, the method extracting observation data by factor applied in this study can make it clear if any sight is concentrated on any particular factors in a space. Second, the results from the extracted data corresponding to the observation area can be objectified while the method setting up the observation area by applying the radius of fovea. Third, time-sequential trace of observation results of relevant factors was possible through hourly analysis of spatial factors. The consideration of the results of "corresponding spatial scope" which is the object of this study will reveal that the more the observation time, the less the degree of attention it receives. Fourth, the frequency of observation superiority was applied for the analysis of the sections with selective attention by time scope; this revealed that men and women had intensive observation in time scope I (52.4 %) and in time scope IV (24.0 %), respectively.

Analytical Approach for Scalable Feature Selection (확장 가능한 요소선택방법을 위한 분석적 접근)

  • Yang, Jae-Kyung;Lee, Tae-Han
    • Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering
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    • v.29 no.2
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    • pp.75-82
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    • 2006
  • 본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기탄 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택 방법의 처리시간 관점에서의 성능을 항상 시키고자 한다. 이 새로운 접근 방법은 처리시간 향상을 위해 2단계 샘플링 방법을 채용하여 근접 최적해로의 수렴(Convergence)을 보장하는 샘플 사이즈를 결정한다. 이는 앨고리듬이 유한한 시간내에 끝이날 때 최종 요소 부분집합 해의 질(Qualtiy)에 관한 정확한 설명을 할 수 있는 이론적인 배경을 제시한다. 중요 결과를 예시하기 위해서 다양한 형태의 다섯 개의 데이터 셋을 이용하였으며 다섯 번의 반복 실험을 통한 실험 결과가 제시되며, 이 새로운 접근 방법이 기존의 단순 네스티드 분할 방법 기반의 요소선택 방법보다 처리시간 관점에서 더욱 효율적임을 보여준다.

An Efficient Model Selection Method for a PCA Mixture Model (PCA 혼합 모형을 위한 효율적인 구조 선택 방법)

  • 김현철;김대진;방승양
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.538-540
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    • 2001
  • PCA는 다변수 데이터 해석법 중 가장 널리 알려진 방법 중 하나로 많은 응용을 가지고 있다. 그런데, PCA는 선형 모델이어서 비선형 구조를 분석하는데 효과적이지 않다. 이를 극복하기 위해서 PCA의 조합을 이용하는 PCA 혼합 모형이 제안되었다. PCA 혼합 모형의 핵심은 구조 선택, 즉 mixture 요소의 수와 PCA 기저의 수의 결정 인데 그의 체계적인 결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단순화된 PCA 혼합 모형과 이를 위한 효율적인 구조 선택 방법을 제안한다. 각각의 mixture 요소 수에 대해서 모든 PCA 기저를 갖도록 한 상태에서 PCA 혼합 모형의 파라미터를 EM 알고리즘을 써서 결정한다. 최적의 mixture 요소의 수는 오류를 최소로 하는 것으로 결정한다. PCA 기저의 수는 PCA의 정렬성 특성을 이용해서 중요도가 적은 기저부터 하나씩 잘라 내며 오류가 최소로 하는 것으로 결정한다. 제안된 방법은 특히 다차원 데이터의 경우에 EM 학습의 횟수를 많이 줄인다. 인공 데이터에 대한 실험은 제안된 방법이 적절한 모델 구조를 결정한다는 것을 보여준다. 또, 눈 감지에 대한 실험은 제안된 방법이 실용적으로도 유용하다는 것을 보여준다.

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Development of 2D Structural Shape Optimization Scheme Using Selective Element Method (선택적 요소 방법을 이용한 2차원 구조물의 형상 최적설계 기법 개발)

  • 심진욱;신정규;박경진
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.15 no.4
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    • pp.599-607
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    • 2002
  • During the shape optimization, relocations of nodes happen successively. However, excessive movement of nodes often results in the mesh distortion and eventually deteriorates the accuracy of the optimum solution. To overcome this problem, an efficient method lot the shape optimization has been developed. The method starts from the design domain which is large enough to hold the possible shape of the structure. The design domain has pre-defined uniform fine meshes. In each cycle, the method allots real properties to the elements inside the structure and nearly zero to ones outside. The performance of the method is evaluated through two examples with displacement and frequency constraints.

Elastic-Plastic Finite Element Analysis of 2-D Stretch Forming by Using the Selective M/S-Elements (선택적 M/S요소를 이용한 2차원 스트레칭 공정의 탄소성 유한요소해석)

  • 양동열;정상보;송인섭;심현보;이항수
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.15 no.5
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    • pp.1601-1610
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    • 1991
  • 본 연구에서는 3차원 스트레칭 문제의 2차원화가 가능한 주요 단면에 대해서 박막요소와 적층 셸(degenerated shell) 요소를 혼합하여 사용하는 선택적 M/S 방법을 이용하여 2차원 문제로 해석하였다. M/S변환 조건으로는 변형형상의 기하학적 조건 을 고려하였다.

Development of a Structural Shape Optimization Scheme Using Selective Element Method (선택적 요소방법을 이용한 구조 형상최적 설계기법의 개발)

  • 심진욱;박경진
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.27 no.12
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    • pp.2101-2109
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    • 2003
  • Structural shape optimization offers engineers with numerous advantages in designing shapes of structures. However, excessive relocation of nodes often cause distortion of elements and eventually result in degrade of accuracy and even halts of processes. To overcome these problems, an effective method, Selective Element Method(SEM), has been developed. This paper describes the basic concept of SEM and processes to implement into real-world problem. 2-D and 3-D shape optimization problems have been chosen to show the performance of the method. Though some limitations have been found, it was concluded that SEM can be useful in general shape optimization and even in some special cases such as decision of optimal weld line location.

Bayesian Selection Rule for Human-Resource Selection in Business Process Management Systems (베이지안 규칙을 사용한 비즈니스 프로세스 관리 시스템에서의 인적 자원 배정)

  • Nisafani, Amna Shifia;Wibisono, Arif;Kim, Seung;Bae, Hye-Rim
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.17 no.1
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    • pp.53-74
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    • 2012
  • This study developed a method for selection of available human resources for incomingjob allocation that considers factors affecting resource performance in the business process management (BPM) environment. For many years, resource selection has been treated as a very important issue in scheduling due to its direct influence on the speed and quality of task accomplishment. Even though traditional resource selection can work well in many situations, it might not be the best choice when dealing with human resources. Humanresource performance is easily affected by several factors such as workload, queue, working hours, inter-arrival time, and others. The resource-selection rule developed in the present study considers factors that affect human resource performance. We used a Bayesian Network (BN) to incorporate those factors into a single model, which we have called the Bayesian Selection Rule (BSR). Our simulation results show that the BSR can reduce waiting time, completion time and cycle time.