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다중 시계열 패턴 분석에 의한 소프트웨어 계측
Software Measurement by Analyzing Multiple Time-Series Patterns
초록
본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.
키워드
Language education; Penmanship; Handwriting evaluation; Artificial neural network; Dynamic time warping; Language education; Penmanship; Handwriting evaluation; Artificial neural network; Dynamic time warping
- 제목
- 다중 시계열 패턴 분석에 의한 소프트웨어 계측
- 제목 (타언어)
- Software Measurement by Analyzing Multiple Time-Series Patterns
- 저자
- 김계영
- 발행일
- 2005-02
- 저널명
- 인터넷정보학회논문지
- 권
- 6
- 호
- 1
- 페이지
- 107 ~ 116
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국인터넷정보학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 10 페이지
- ISSN
- P 1598-0170