"고차원 데이터(high dimensional data)"의 검색결과 입니다.

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"고차원 데이터(high dimensional data)" 검색결과 1-20 / 41건

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고차원 데이터 처리를 위한 SVM기반의 클러스터링 기법 (SVM based clustering technique for processing high dimensional data)

related to clustering are the effective clustering of high dimensional data and optimization. This ... number of clusters in an efficient way. The high dimensional data are mapped to Feature Space ones ... 클러스터링은 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 클러스터들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 클러스터링의 주요 쟁점은 고차원 데이터를 효율

논문 | 5페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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고차원 데이타 패킹을 위한 주기적 편중 분할 방법 (A Cyclic Sliced Partitioning Method for Packing High-dimensional Data)

efficient processing of huge size of high dimensional data under static environments. Thus many ... method explicitly suggests metrics on how to partition high dimensional data. By the cost model, s ... 이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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고차원 데이타에 대한 투영 클러스터링에서 특성 가중치 부여 (Feature Weighting in Projected Clustering for High Dimensional Data)

ubspaces within a high dimensional dataset. We propose an algorithm to discover near optimal projected ... lusters accurately and it is scalable to large volume of data sets. 한국정보과학회 정보과학회논문지 : 데이타베이스 박종수 ... 투영 클러스터링은 고 차원 데이타집합에서 서로 다른 부분공간들에서 클러스터들을 찾으려고 모색한다. 사용자가 출력 클러스터들의 개수와 투영 클러스터들의 부분공간의 평균 차원수

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.28 | 수정일 2025.03.06

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고차원 대용량 자료분석의 현재 동향 (Current trends in high dimensional massive data analysis)

accumulation and spurious correlations in high dimensional data; (ii) computational scalability for ... interesting challenges. Main features of contemporary datasets are the high dimensionality and massive sample ... 빅 데이터의 출현은 여러가지 과학적 난제에 대답 할 수 있는 기회를 제공하지만 흥미로운 도전을 또한 제공한다. 이러한 빅데이터의 주요 특징으로 ``고차원"과 ``대용량"을 들 수

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.11 | 수정일 2025.05.08

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고차원 대규모 데이터 처리를 위한 K-means 클러스터링 (K-means Clustering for Handling High-dimensional Large Data)

high-dimensional large data. The proposed method utilizes the precomputed distances between points ... 클러스터링은 유사한 데이터 포인트들을 그룹으로 묶어 데이터를 분석하는데 유용하다. 본 논문에서는 기존의 K-means 알고리즘과 비교해 고차원 대규모 데이터에 대해서 효율 ... 에 비해 공간을 적게 쓰면서 동시에 빠르다. 실제 고차원 데이터 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다. Clustering is the one of the most

논문 | 5페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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고차원 데이터에서 공분산행렬의 추정에 대한 비교연구 (A Comparative Study of Covariance Matrix Estimators in High-Dimensional Data)

dimensional data has a larger dimension than the sample size;therefore, the sample covariance matrix ... 의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근이러한 문제점을 해결하기 ... tatistical analysis and a sample covariance matrix is used as an estimator of the covariance matrix. High

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.21 | 수정일 2025.03.28

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고차원 데이터에서 무감독 이상치 탐지를 위한 차원 축소 방법 (A Dimension Reduction Method for Unsupervised Outlier Detection in High Dimensional Data)

detecting outliers. But it is difficult to apply to high dimensional data due to the sparseness of the ... 의 희소성과 노드 분할을 위해 선택할 수 있는 총 속성 수의 제한으로 인해 적용하는데 한계를 가진다. 본 논문에서는 고차원 데이터에서 이상치 탐지를 위한 차원 축소 방법을 제안 ... dimensional data. Dimension reduction is performed by linear transformation maximizing kurtosis, and

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.02 | 수정일 2025.05.16

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고차원 공간 데이타를 위한 연속 범위 질의의 효율적인 처리 (An Efficient Processing of Continuous Range Queries on High-Dimensional Spatial Data)

. These applications need not only 2-dimensional space data but also high-dimensional space data. If we ... use previous index for overlapped continuous range queries on high-dimensional space data, as the ... 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고

논문 | 5페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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고차원 매핑기법과 딥러닝 네트워크를 통한 정형데이터의 분류 (Classification of Tabular Data using High-Dimensional Mapping and Deep Learning Network)

learning. This paper introduces a novel network module designed to tabular data into high-dimensional ... 최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터 ... 를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을보편적인 딥러닝 네트워크

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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고차원 대용량 자료의 시각화에 대한 고찰 (A study on high dimensional large-scale data visualization)

various methods to visualize high dimensional large-scale data and review some issues associated ... with visualizing this type of data. High-dimensional data can be presented in a 2-dimensional space ... 본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.11 | 수정일 2025.05.08

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고차원 멀티미디어 데이터 검색을 위한 벡터 근사 비트맵 색인 방법 (Vector Approximation Bitmap Indexing Method for High Dimensional Multimedia Database)

in high dimensional data space. This approach filters out many irrelevant vectors by calculating the ... 고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 ... 보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.28 | 수정일 2025.03.06

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고차원 벡터 데이터 색인을 위한 시그니쳐－기반 Hybrid Spill-Tree의 설계 및 성능평가 (Design and Performance Analysis of Signature-Based Hybrid Spill-Tree for Indexing High Dimensional Vector Data)

for indexing a high-dimensional data except Hybrid Spill-Tree. In this paper, we propose an efficient ... high-dimensional indexing scheme to support the content-based retrieval of video data. For this, we ... method. Finally, we show that proposed signature-based high dimensional indexing scheme achieves

논문 | 17페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.07 | 수정일 2025.05.08

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GB-색인: 고차원 데이타의 복합 유사 질의 및 적합성 피드백을 위한 색인 기법 (GB-Index: An Indexing Method for High Dimensional Complex Similarity Queries with Relevance Feedback)

way to index high-dimensional data; (2) It efficiently handles complex similarity queries; and (3 ... 데이타베이스와 같은 고차원 응용에서 유사 색인과 검색은 어려운 문제이며, 특히, 다수의 특성을 함께 색인하는 경우에는 더욱 어렵다. 본 논문에서는 고차원 이미지 데이타베이스 ... 은 다음과 같다: (1) 고차원 데이타를 위한 효율적인 색인, (2) 효율적인 복합 유사 질의 처리, (3) 적합성 피드백을 위한 분리형 질의의 효과적 처리. 실험 결과에 따르

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.28 | 수정일 2025.03.06

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GC-트리: 이미지 데이타베이스를 위한 계층 색인 구조 (GC-Tree: A Hierarchical Index Structure for Image Databases)

을 갖는 GC-트리는 군집화된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다. With the proliferation of multimedia data, there is an ... increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there ... trategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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주기적 편중 분할에 의한 다차원 데이타 디클러스터링 (Declustering of High-dimensional Data by Cyclic Sliced Partitioning)

regardless of distribution ratio of data objects. Most of the data in high-dimensional space exist around ... 를 할당하는 알고리즘 연구에 치중하였다. 하지만, 그리드 형태의 분할은 저차원 데이타에 대해서는 효과적이지만 고차원 데이타에 대해서는 우수한 디스크 할당 알고리즘을 적용하더라도 디 ... 클러스터링에 의한 성능 향상을 이룰 수가 없다. 그 이유는 그리드 분할 방법은 데이타 분포 비율에 관계 없이 전체 데이타 공간을 동일한 비율로 분할하기 때문이다. 고차원 데이타는 대부분

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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그룹 구조를 갖는 고차원 유전체 자료 분석을 위한네트워크 기반의 규제화 방법 (Network-based regularization for analysis of high-dimensional genomic data with group structure)

tudies with high-dimensional genomic data, regularization procedures based on penalized likelihood are ... has a limitation because cannot be applied to high-dimension genomic data with a group structure ... -dimensional genomic data with a group structure. The selection performance of the proposed method was

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.13 | 수정일 2025.03.28

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대용량 동영상의 내용-기반 검색을 위한 시그니쳐-기반Hybrid Spill-Tree 기법 (Signature-Based Hybrid Spill-Tree for Contents-Based Retrieval for Larg eAmounts of Video Data)

are notsuitable for indexing a large amount of high-dimensional data. In this paper we propose an ... 최근UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해사람들의 관심이 증가하고 있다. 그와 비례하여 동영상 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라, 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원 ... 하는 효율적인 색인 기법이요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 대용량 동영상

논문 | 17페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.07 | 수정일 2025.05.08

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경시적 자료에서 공분산 행렬의 모형화 방법 비교 연구 (Comparison study of methods on modeling covariance matrix in longitudinal data)

influence of covariates on responses. To demonstrate this, a high-dimensional covariance matrix is used and ... 를 소개하고, 이 세 가지 모형의 성능을 다양한 모의실험을 통하여 비교하고자 한다. In contrast to cross-sectional data analysis ... , longitudinal data analysis can explain the association between repeated outcomes when determining the

논문 | 23페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.21 | 수정일 2025.03.28

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대용량 비디오 데이터베이스를 위한 인덱싱 (Indexing in Large Video Databases)

thus is suitable for high dimensional data. However, it is difficult to apply LSH to real life ... 멀티미디어 데이터베이스는 고차원의 데이터에서 좋은 성능을 제공하는 인덱싱 방안이 요구된다. LSH는 트리 기반 인덱싱과 달리 해쉬의 특성을 이용하여 고차원 데이터에도 적용할 수 ... 한 LSH와 고차원 데이터의 특징을 반영하는 새로운 네 가지 해쉬 함수 생성 방안을 제시하고, 실험을 통해 정확도 및 검색 속도가 향상됨을 보였다. Multimedia

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.11 | 수정일 2025.05.08

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A Simulation Study on Clustering Multivariate Time Series Using Kernel Variant Multi-Way Principal Component Analysis (A Simulation Study on Clustering Multivariate Time Series Using Kernel Variant Multi-Way Principal Component Analysis)

data. In this study, we apply the Kernel Variant Multi-Way Principal Component Analysis (KMPCA) to c ... luster multivariate time series data which havemultiple dimensions with auto- and cross-correlations ... . We then check whether this method works well in clustering those data by employing simulation for

논문 | 25페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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