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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박성인 (숭실대학교) 황규백 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
427 - 431 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

CUDA 및 분할-정복 기반의 효율적인 다차원 척도법
박성인 ,  황규백 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2010.04 학술저널

2009

대규모 데이터를 위한 CUDA 및 분할-정복 접근법 기반의 효율적인 다차원 척도법
박성인 ,  황규백 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.11 학술대회자료
CUDA 기반의 효율적인 전통 다차원 척도법 구현
박성인 ,  황규백 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.06 학술대회자료

초록· 키워드

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다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 n × n 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer) 기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.
#다차원 척도법 #GPGPU #CUDA #비감독 학습 #분할-정복 #multidimensional scaling #unsupervised learning #divide-and-conquer

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 표본 추출 기반의 근사 다차원 척도법
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-003295984