유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.
최근 유역의 급속한 도시화, 농업의 근대화, 홍수로 인한 수해 증가, 극심한 홍수, 물이용 형태의 변화, 수질 오염 등 하천관련 다양한 문제가 제기되고 있으며, 물 관련 정보화를 추진하기 위하여 유역조사를 통한 수문 및 하천 정보의 기초자료 관리 체계를 구축하고 있다. 이를 기반으로 유역에 대한 수자원 현황을 평가하고 국가수자원계획의 정책지표로서 활용할 수 있는 통합지수들을 사용하고 있다. 지표 및 지수를 통해 한 분야를 평가하기 위해서는 객관적인 관측 값 또는 기초자료들 중에서 현상을 잘 기술해줄 수 있는 대표적인 값들을 선별하여 표준화를 거치고 각각의 세부지표들을 통합하는 과정에서 가중치를 부여한다. 기존 수자원관리를 위해 개발된 지표 및 지수에 사용된 가중치 방법은 동일가중치 방법이나 전문가들의 설문조사를 통한 계층분석법(AHP) 등이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 지표 및 지수개발에 있어 사용되는 가중치 산정방법에 대해 알아보고 각 세부지표나 대리변수 사이의 가중치 산정방법에 따른 평가결과의 변화와 결과에 미치는 영향을 분석하여 가중치 부여 방식에 따른 지수변화의 민감도 분석을 실시하였다.
이 논문에서는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 통신 시스템에서 고려해야할 중요한 문제 중의 하나인 PAPR(peak to average power ratio) 문제를 다루었다. SLM(selected mapping) OFDM 시스템을 기반으로 구현하였고, PAPR을 줄이기 위한 방법으로 새로운 위상 가중치를 곱하는 방법을 제안하였다. 여기서는 여러 가지 방법들(PSK, QPSK, 랜덤)로 위상 가중치를 발생시켰고, 발생된 위상 가중치를 병렬 조합으로 적용하여, 최저의 PAPR을 가져오는 값을 선택했다. 실험결과에서, 단일의 위상 가중치만을 곱하여 사용할 때 보다 위상 가중치를 복합적으로 사용했을 때 큰 PAPR 감소를 보임으로서, 제안된 방법의 우수성을 보였다. 그러나 아직 해결해야할 것들 중에서, 여러가지 위상 가중치를 사용함에 따른 시스템 복잡도가 증가하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비록 복잡도의 증가라는 단점을 가지고 있지만, 성능면에서의 향상은 커다란 장점이다.
문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하기 위해 일반적으로 영어에서는 명사구를 색인하는 기법을 사용하지만 주제어 추출의 관점에서 영어의 명사구가 한국어의 복합명사에 해당하기 때문에 한국어에서는 복합명사 색인 기법을 중요시하고 있다. 본 논문에서는 한글 문서에서 추출된 용어의 가중치를 결정하기 위하여 경험적인 방법에 따라 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 구체적인 가중치 계산 방법으로 용어 자체의 특성에 의한 가중치를 부여한 후에, 복합명사의 경계를 인식하여 띄어쓴 복합명사의 가중치를 조절하고, 다시 용어의 조사 유형에 따라 가중치를 재계산하는 방법을 제안한다. 신문기사에 대한 실험결과에 의하면 제안한 방법이 단순 출현빈도에 의한 주제어 추출 기법보다 정확도가 더 높았다.
본 논문에서는 큰 크기의 심층 신경망을 압축하기위해 네트워크 수준의 가중치 공유방법인 Global Weight 패러다임을 최초로 제시한다. 기존의 가중치 공유방법은 계층별로 가중치를 공유하는 것이 대부분이었다. Global Weight 는 기존 방법과 달리 전체 네트워크에서 가중치를 공유하는 효율적인 방법이다. 우리는 Global Weight 를 사용하여 학습되는 새로운 컨볼루션 연산인 Global Weight Convolution(GWConv)연산과 GWConv를 적용한 Global Weight Networks(GWNet)을 제안한다. CIFAR10 데이터셋에서 실험한 결과 2.18 배 압축에서 85.64%, 3.41 배 압축에서 85.46%의 정확도를 보였다. Global Weight 패러다임은 가중치 공유가 궁극적으로 풀고자 했던 중복되는 가중치를 최소화하는 획기적인 방법이며, 추후 심도 있는 연구가 수행될 수 있음을 시사한다.
일반적으로 정보화 수준을 측정할 때 많이 사용되는 방법은 산술평균의 개념에 의한 대표값 산출방식이다. 그러나 이는 항목간의 통합문제의 관점에서 각 항목의 정보화 기여도가 무시되고, 급격한 정보화의 구조변화를 적절히 반영하지 못하며, 기본지표의 측정항목이 많아질 경우에는 해당 측정항목이 상대적으로 작은 기여도를 갖는 것으로 나타나는 등 여러 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 새로운 정보화 수준 측정방법을 제안하고 이에 따른 정보화지수의 측정.비교.분석을 통하여 새로운 측정방법을 검증하는 데에 있다. 본 고에서는 서로 상관된 국가정보화 지표들을 결합하여 하나의 가중치를 구하는 인자분석 및 대표성분점수화법 등 세 가지 방법을 이용하여 방법별로 정보화지수를 산출한 결과를 비교.분석하여 보았다. 세 가지 방법들에 의한 가중치 및 지수는 다소 값의 차이를 보이고 있지만 전체적인 추이는 같음을 보았다. 방법 1과 방법 2는 요인분석에 의한 분석 결과로서 가중치나 지수에서 다소의 차이를 보이고 있지만 유사성이 매우 크며, 방법 3에 의한 분석결과는 앞의 방법들과는 가중치 및 지수에서 차이를 보이고 있다. 특히 방법 3은 다른 측정 방법과는 달리 상관성이 높은 변수들에게 가중치를 부여하게 된다. 따라서 방법 1과 방법 2보다 더 객관적으로 각 지표의 가중치를 반영한다고 볼 수 있어 어느 정도 이 방법에 의한 분석이 유의함을 보여주었다.
문장을 구성하는 단어들은 문장의 의미를 표출하는 데에 있어서 모두 같은 크기의 중요도를 갖지는 않는다. 따라서, 정보검색 분야에서는 오랫동안 단어에 부여할 서로 다른 가중치를 구하는 다양한 전략을 연구해 왔다. 매우 일반적인 기능어들은 불용어로 분류하여 고려 대상에서 제외하기도 하고, 개체명 추출기를 이용하여 고유명사에 높은 가중치를 부여하거나, TF-IDF와 같이 단어가 문서 집합에 출현하는 양상과 빈도를 고려하여 가중치를 구하는 전략을 사용하기도 한다. 이와 같은 연구들에서는 같은 단어라면 어떤 상황에서도 변하지 않는 가중치를 가지게 된다. 본 논문에서는 같은 단어라 할지라도 날짜에 따라서, 어떤 날짜에는 중요한 단어이므로 높은 가중치를 받지만, 다른 날짜에는 낮은 가중치를 부여하는 전략을 제안하고 있다. 이 방법은 모든 정보검색 작업에서 사용할 수 있는 범용적인 전략이다. 본 연구에서는 특히, 문서분류 작업에 제안 방법을 적용했을 때, 제안 방법을 적용하지 않은 기본 시스템보다 분류 정확성이 더 향상되는 것을 실험을 통해서 확인하였다.
다양한 평가지표가 반영된 복합 지수(Composite Index)는 물관리 정책의 우선순위 결정 및 정책성과의 모니터링에 유용한 도구로 사용되고 있다. 각 지표별 중요도를 나타내는 가중치는 최종 지수의 산정에 영향을 미칠 수 있으며, 그 결정방법도 Data Envelopment Analysis(DEA), Benefit of doubt Approach(BOD), Unobserved Component Model(UCM), Budget Allocation Process(BAP), Analytic Hierarchy Process(AHP), Conjoint Analysis(CA) 등 다양하다. 본 연구에서는 여러 가지 가중치 결정방법 중 통계적 방법인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하여 Park et al.(2016)이 제시한 물관리 탄력성 지수(Water Management Resilience Index, WMRI)에 대한 가중치를 산정하여 동일 가중치를 적용한 기존 결과와 비교하였다. 물관리 탄력성 지수는 자연조건상 물관리 취약성(Vulnerability), 기존 수자원 인프라의 견고성(Robustness), 물위기 적응전략의 다양성(Redundancy)의 3가지 부지수(sub-index)는 각각 13개, 11개, 7개의 지표(Indicator)로 구성되어 있으며, 117개 중권역을 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용되었다. 각 부지수별로 추출된 3개, 5개, 3개의 주성분이 전체 자료의 76.4%, 71.2%, 63.2%를 설명하는 것으로 분석되었으며 부지수별 주성분의 고유벡터(Eigenvector)와 고유값(Eigenvalue)를 계산하고 각 지표의 가중치를 산정하였다. 주성분 분석에 의한 가중치와 동일 가중치를 적용하였을 경우와 비교해보면 취약성 부지수 1.9%, 견고성 부지수 1.9%, 다양성 부지수 2.1%의 차이가 나타나며 물관리 탄력성 지수는 0.4%의 차이를 보임에 따라 Park et al.이 제시한 연구결과의 적정성을 확인할 수 있었다. 주성분 분석은 객관적인 가중치 설정을 위한 통계적 접근방법의 하나로써 다양한 물관리 정책지수 산정시 활용될 수 있을 것이며, 향후 다른 가중치 산정방법을 적용함으로써 각 방법에 따른 지수 결과의 민감도 및 장단점을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
유역의 홍수위험도를 평가하기 위하여 선행 연구로서 DPSIR framework를 적용한 인자를 선정하였다. 이때 인자의 범위를 사회적, 경제적, 환경적 분야로 구분하고 각 분야에 대하여 홍수로 인하여 야기되는 유역의 다양한 영향요소를 포함하여 인자를 선정하였다. 본 연구에서는 이를 대상으로 각 인자의 가중치를 선정하기 위하여 패널식 조사연구기법인 Delphi 방법을 적용하였다. Delphi 기법은 델파이 절차가 반복되는 동안 조사 참여자에게 전회의 조사 결과, 즉 통계적 집단 반응을 피드백하며 참여자는 이를 참고하여 자신의 판단을 수정 보완 할 수 있는 방법이다. 따라서 1차 설문조사를 통하여 각 패널은 홍수위험도 평가 인자에 대해서 주관적인 가중치를 선정하고 이를 분석한 결과를 피드백 받아 참고한 후 2차 설문조사에 응하여 가중치를 재선정하게 된다. 조사에 참여할 패널의 선정은 수자원분야의 전문가를 대상으로 하였다. 또한 각 인자에 대한 가중치를 수집하는 방법을 다양하게 설정하여 기법에 따른 영향을 검토하였다. 수집기법은 상대적 가중치 결정법 중에서 가장 많이 사용되는 순위법과 직접입력법, 절대적인 기준에 대한 가중치를 수집하기 위하여 Fuzzy 가중치 입력법을 사용하였으며 이 때 각 인자가 소속되는 분야와 DPSIR framework 요소에 대해서도 별도로 가중치를 수집하여 최종적인 인자의 가중치를 결정하였다. 본 연구는 추가 연구를 통해 남한강에 적용되며 인자의 자료는 문헌조사, 통계자료 조사 및 수리학적 수치모형 등의 분석을 통해 수집될 예정이다. 이를 통하여 사회, 경제, 문화, 환경적인 측면을 고려한 인자들을 반영한 하천의 구간별 상대적 홍수취약도를 정량적으로 제시할 수 있으며 하천 구간별 치수관리 우선순위를 결정하는데 적극적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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