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NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.17 no.11, 2012년, pp.11 - 18
허경용 (동의대학교 전자공학과) , 이창우 (국립산림과학원 산림방재연구과) , 박충식 (영동대학교 스마트IT학부)
Debris flow deposition model is a model to predict affected areas by debris flow and random walk model (RWM) was used to build the model. Although the model was proved to be effective in the prediction of affected areas, the model has several free parameters decided experimentally. There are several...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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토석류 퇴적 모델의 장점은? | 토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. | |
토석류 퇴적 모델의 문제점은? | 토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. |
L. Grady, "Random Walks for Image Segmentation," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 28, No. 11, pp. 1768-1783, Nov. 2006.
Chang-Woo Lee, Choongshik Woo, and Ho-Joong Youn, "Analysis of Debris Flow Hazard Zone by the Optimal Parameters Extraction of Random Walk Model ? Case on Debris Flow Area of Bonghwa County in Gyeongbuk Province," Journal of Korean Forest Society Vol. 100, No. 4, pp. 664-671, Apr. 2011.
R.P.W. Duin, "Small sample size generalization," Proceedings of the 9th Scandinavian Conference on Image Analysis, pp. 957-964, Oct. 1995.
S. Haykin, "Neural Networks: A Comprehensive Foundation," 2nd ed. Prentice Hall, 1998.
C.M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning," 2nd ed. Springer, 2007
R. Polikar, L. Udpa, S.S. Udpa, and V. Honavar, "Learn++: An Incremental Learning Algorithm for Supervised Neural Networks" IEEE Transactions on Systems,Man, and Cybernetics - Pact C: Applications and Reviews, Vol. 31, No. 4, pp. 497-508, Aug. 2001.
D. Foley, "Considerations of sample and feature size," IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 18, No. 5, pp. 618-628, Oct. 1972.
S. Uchimura, Y. Hamamoto, and S. Tomita, "Effects of the sample size in artificial neural network classifier design," Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, pp. 2126-2129, Dec. 1995.
T.G. Niel, T.R. McVicar, and B. Datt, "On the relationship between training sample size and data dimensionality: Monte Carlo analysis of broadband multi-temporal classification," Remote Sensing of Environment, Vol. 98, No. 4, pp. 468-480, Oct. 2005.
D. Richard, "Probability: Theory and Examples," 4th ed. Cambridge University Press, 2004.
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