• 제목/요약/키워드: 가중치부여 기법

검색결과 264건 처리시간 0.028초

암유전자 연구주제 네트워크 분석 (Analysis of Research Subject Network in the Field of Oncogene)

  • 장혜란;강길원;이은정;김승렬;이영성
    • 기술혁신학회지
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.369-399
    • /
    • 2012
  • 목적: 본 연구는 보건의료분야 연구주제 중 암유전자 분야의 지식지도를 구축하고 국내외 연구주제 네트워크를 시계열적으로 비교 분석함에 의해 국내 연구동향을 파악하고 향후 암유전자 분야에서 활발하게 연구될 영역을 확인하고자 하였다. 방법: 자료는 PubMed 데이터베이스의 Medical Subject Headings(MeSH) 검색기능을 이용하여 'Oncogene'을 주제로 하는 논문을 추출하였고, 교신저자 소속이 한국인인 논문을 분리한 후 추출된 논문의 키워드를 대상으로 하였다. 분석방법은 사회네트워크 분석 기법 중 가중치가 부여된 연결정도 중심성을 적용하여 연구주제 네트워크를 구축하였으며, 이를 시기별로 나누어 연구주제 변화를 확인하였다. 결과: 암유전자의 경우 국내외 모두 'Genes, ras'와 'Apoptosis', 'Signal Transdction' 등이 연결정도 중심성이 가장 높은 키워드였으며, 시기별로는 국내외 모두 'antineoplastic Agents', 'Prognosis', 'Tumor Markers, Biological' 등 암유전자를 대상으로 치료 및 진단, 예후와 관련된 연구가 활발해졌다. 결론: 암유전자 연구주제 네트워크 분석 결과 시기별로 연구주제에 대한 일정한 흐름이 있었다. 따라서 다양한 연구주제 네트워크 분석으로 각 질환별 연구단계가 확인된다면 다음 단계의 연구진행을 예측할 수 있을 것이며 그에 따른 연구개발 지원을 위한 전략을 수립할 수 있을 것이다.

  • PDF

부품별 고장 영향 및 교체 알람을 제공하는 시설물 관리 시스템의 개발 (A development of facility management system providing alarm function for fault effect and replacement of each component)

  • 황훈규;박동욱;박종일;이장세;류길수
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
    • /
    • 제38권4호
    • /
    • pp.456-462
    • /
    • 2014
  • 본 논문에서는 시설물의 효율적인 유지보수를 지원하기 위하여 시설물을 구성하는 부품의 고장 영향 및 교체 주기 알람 기능을 제공하는 시설물 관리 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 시설물의 BOM을 활용하여 시설물을 구성하는 각 부품에 가중치를 부여하여 부품별 중요도를 계산하고 부품 간의 관계를 구조화하였다. 또한 BOM에 FMECA 기법을 도입하여 시설물을 구성하는 각 부품별 고장 원인 및 영향 등을 도출하였으며, 시설물에서의 위험 우선순위를 구하기 위한 심각도, 발생도, 검출도에 관한 기준을 정의하였다. 이러한 내용을 반영하여 웹 기반 시설물 관리 시스템을 개발하였으며 이를 통해 제안하는 방법의 유용성을 실험하였다. 개발한 시스템은 향후 시설물의 관리뿐만 아니라 선박 및 해양플랜트의 유지보수 등 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

타원체형 모델 기반의 영상정렬 알고리즘을 이용한 얼굴 텍스쳐 생성 (Facial Texture Generation using an Image Registration Algorithm based on Ellipsoidal Prototype Model)

  • 이중재;노명우;최형일
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제32권1호
    • /
    • pp.22-33
    • /
    • 2005
  • 본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.

소셜 빅데이터로 알아본 코로나19와 가족생활: 토픽모델 접근 (COVID-19 and Korean Family Life on Social Media: A Topic Model Approach)

  • 박선영;이재림
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제21권3호
    • /
    • pp.282-300
    • /
    • 2021
  • 본 연구의 목적은 코로나19 확산으로 가족생활에서 급격한 변화가 일어난 1차 확산기에 블로그와 온라인 카페에 게시된 소셜 빅데이터를 분석하여 키워드를 파악하고, 게시글에 잠재된 주요 토픽을 발견하는 것이다. 강화된 사회적 거리두기가 처음 시행되었던 2020년 2월 23일부터 4월 19일까지 네이버와 다음의 블로그 및 카페에 게시된 글 중 '코로나'와 '가족' 또는 '코로나'와 '가정'이 함께 언급된 문서 총 351,734건을 분석하였다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. TF-IDF 가중치 값을 바탕으로 상위 100개 단어를 살펴보았으며, 잠재디리클레할당 방식의 토픽모델 분석을 통해 총 22개 토픽을 도출하고 토픽명을 부여하였다. 연구결과, 코로나19가 가족의 일상생활에 미친 전방위적 영향이 나타났으며, 특히 식생활, 주거생활, 여가생활, 종교생활, 자녀돌봄, 자녀교육, 가족관계, 가족의례 등에서 변화가 두드러졌다. 더불어, 가족 관련 국내 문헌에서는 잘 논의되지 않던 건강공동체로서의 가족을 시사하는 토픽도 등장하였다.

동영상 합성을 위한 혼합 블랜딩 (Hybrid Blending for Video Composition)

  • 김지홍;허경용
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.231-237
    • /
    • 2020
  • 본 논문에서는 포아송 방정식을 기반으로 하는 영상 합성에 있어서 합성된 영상의 자연성을 향상시키기 위한 효율적인 동영상 혼합 블랜딩 기법을 제안한다. 영상 블랜딩 과정에서는 영상 합성의 목적에 따라 포아송 블랜딩과 알파 브랜딩 등 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 혼합 블랜딩 방식은 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩의 장점들을 조합함으로써 합성 영상에서 이음매가 없고 또한 객체의 색상 왜곡이 감소되는 특징을 갖는다. 먼저 소스 영상의 객체를 포아송 블랜딩 방법으로 합성한 후, 블랜딩 된 객체와 원래의 객체의 색차를 비교한다. 그리고 색차값이 임계값 이상인 경우, 소스 영상의 객체에 대해 알파 블랜딩을 수행하고 이를 포아송 블랜딩 된 객체와 가중치를 부여하여 합산한다. 모의실험과 분석을 통해 제안된 방법이 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩에 비해 합성 영역의 자연성이 우수할 뿐 아니라 요구되는 계산량도 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.

COVID-19가 건설프로젝트 리스크에 미치는 영향 (Study on the Risk Factors of Construction Projects since COVID-19)

  • 이재현;이성현;이동훈
    • 한국건설안전학회 논문집
    • /
    • 제4권1호
    • /
    • pp.1-8
    • /
    • 2021
  • 현재 유행하고 있는 COVID-19는 '세계보건기구' 설립 이래 가장 많은 사망자가 발생한 대유행이다. 수많은 건설 프로젝트에도 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. COVID-19가 건설업계를 강타한 이후, 그들이 감당해야 할 위험은 매년 줄어들었다. 그러나 COVID-19의 장기화로 인해 대기 지연, 자재 공급, 경제적 손실의 위험이 증가했다. 정확한 대책은 파악이 필요할 것이며 현재 건설사업 중 리스크가 더 큰 비중으로 완화될 수 있어야 한다. 따라서 이번 연구는 COVID-19로 인해 국내 건설사에 건설사업에 영향을 미친 위험요소를 분석하고 규명하는 것을 목적으로 한다. 이전 건설 프로젝트의 리스크를 바탕으로 조사, 가중치 부여 등을 통해 리스크 사례 연구, COVID-19 관련 리스크 등을 추출한다. 각 위험 요소는 AHP 분석 기법을 기반으로 계산된다. 이에 따라 COVID-19로 인해 건설공사 리스크 연구 결과가 달라질 것으로 예상된다. 그것은 현재 상황과 이후의 전염병 상황에 대처하기 위해 제시될 것이다.

Improvement of recommendation system using attribute-based opinion mining of online customer reviews

  • Misun Lee;Hyunchul Ahn
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제28권12호
    • /
    • pp.259-266
    • /
    • 2023
  • 본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

불완전한 궤적을 고려한 강건한 특징점 추적 알고리즘 (A Robust Algorithm for Tracking Feature Points with Incomplete Trajectories)

  • 정종면;문영식
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제37권6호
    • /
    • pp.25-37
    • /
    • 2000
  • 특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

  • PDF

반복적 부스팅 학습을 이용한 문서 여과 (Text Filtering using Iterative Boosting Algorithms)

  • 한상윤;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제29권4호
    • /
    • pp.270-277
    • /
    • 2002
  • 문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.

LNG 저장탱크 구조물의 종합적 상태평가기준 개발 (A Development of Representative Condition Evaluation Standard for LNG Storage Tank Structures)

  • 김정훈;조영도
    • 한국가스학회지
    • /
    • 제22권6호
    • /
    • pp.44-51
    • /
    • 2018
  • LNG저장탱크가 노후화 됨에 따라 외벽 콘크리트에 균열, 철근부식 등 결함이 발생할 경우, 손상 종류 및 정도에 따라 구조물의 붕괴 등 대형사고 발생 위험이 존재하게 된다. LNG저장탱크는 2014년부터 정밀안전진단이 시작 되어 안전점검이 수행되고 있으며, 부재별 상태평가기준은 2016년 1월에 개정되어 적용하고 있다. 상태평가는 액화천연가스 저장탱크에 대한 외관 조사 및 재료시험 결과를 바탕으로 저장탱크에 대한 상태를 평가하는 것을 말하는 것으로 유지관리에 있어서 중요하다. 또한 각각의 LNG 저장탱크 대표상태를 나타내는 종합적 상태평가기준이 유지관리 시 중요하지만, LNG저장탱크 외조 콘크리트에 대한 관련 기준이 국내 외에 부재하여 상태평가 기준 개발 필요하다. 이 논문에서는 LNG 저장탱크 구조적 특성 검토, 부재별 상태평가 기준현황 분석, 부재별 가중치 부여를 통한 종합적 상태등급 산정 방안을 수립하였다. 부재별 가중치 산출은 AHP(Analytic Hierarchy process)기법을 이용하고 전문기관의 설문조사 등을 통해 종합적 상태평가 기준을 개발하였다.