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大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.35 no.8, 2011년, pp.921 - 931
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This paper presents a data-fitting technique in which a B-spline hypervolume is used to approximate a given data set of scattered data samples. We describe the implementation of the data structure of a B-spline hypervolume, and we measure its memory size to show that the representation is compact. T...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 비정렬 데이터란? | 본 연구는 비정렬 다변수 데이터를 B-스플라인 기반의 표현모델에 의해 근사적으로 표현하는 근사화 기법에 관한 것이다. 여기서 비정렬 데이터란 구조화된 규칙적 배열을 가진 격자형 형식이 아닌 불규칙적으로 순서 없이 산만하게 분포된 랜덤 데이터를 말하며, 다변수 데이터란 데이터 존재 공간의 차원이 다차원(데이터 독립변수의 개수가 다수 개)임을 뜻한다. 즉 데이터 분포에 의존하지 않으며 데이터 차원에 무관한 근사 표현 모델을 제시하고 이에 기반을 둔 근사화 기법에 관해 기술하고자 한다. | |
| B-스플라인 하이퍼볼륨을 사용하여 비정렬 데이터를 근사화하는 데이터 근사기법은 어떤 알고리즘으로 구성되는가? | 제안하는 근사 기법은 두 가지 알고리즘으로 구성된다. 하나는 B-스플라인 하이퍼볼륨의 절점 벡터 결정에 관한 것이고, 다른 하나는 조정점 결정에 관한 것으로 최소자승 최소화 문제의 해를 구함으로써 얻게 된다. 여기서 구한 해는 데이터 복잡성에 의존하지 않는다. | |
| 다변수 데이터란? | 본 연구는 비정렬 다변수 데이터를 B-스플라인 기반의 표현모델에 의해 근사적으로 표현하는 근사화 기법에 관한 것이다. 여기서 비정렬 데이터란 구조화된 규칙적 배열을 가진 격자형 형식이 아닌 불규칙적으로 순서 없이 산만하게 분포된 랜덤 데이터를 말하며, 다변수 데이터란 데이터 존재 공간의 차원이 다차원(데이터 독립변수의 개수가 다수 개)임을 뜻한다. 즉 데이터 분포에 의존하지 않으며 데이터 차원에 무관한 근사 표현 모델을 제시하고 이에 기반을 둔 근사화 기법에 관해 기술하고자 한다. |
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