본 논문에서는 퍼지집합의 소속함수에 대한 가중치 함수를 제안한다. 제안하는 가중치 함수는 퍼지집합의 소속함수에 곱해지는 형태로서 적용되어지며, 이것은 소속함수에 대한 사용자의 선호도를 의미한다. 제안하는 가중치 함수의 개념은 기본적으로 소속함수를 사용하는 어떤 퍼지 집합의 응용에서도 적용될 수 있을 것으로 보이나, 본 논문에서는 그 중 한가지 경우로 비퍼지화 방법을 적용 대상으로 선택하였다. 제안하는 가중치 함수가 비퍼지화 방법에 있어서 가지는 의미를 보이며, 기존의 비퍼지화 방법들에서 이러한 가중치 함수의 개념이 어떻게 적용되어 왔는지를 보인다. 또한 기존의 비퍼지화 방법들이 개녀멩 적용되지 않은 형태의 가중치 함수를 선택하여, 비퍼지화 방법에 특정 가중치 함수를 적용하였을 때의 특성 변화를 보인다. 이러한 일반적인 형태의 가중치 함수를 퍼지집합의 소속함수에 적용함으로서, 다양한 형태의 선호도를 퍼지집합의 형태에 반영할 수 있을 것으로 보인다.
가뭄 취약성은 다양한 평가 요소가 반영되는 다기준 구성으로 개념화될 수 있으며 관련하여 수반되는 영향을 집계하여 측정해야 하므로 여러 변수가 제공하는 정보를 통합해야 한다. 따라서 가뭄 취약성 평가의 일반적인 절차에는 (1) 고려할 변수 선택, (2) 가중치 체계 정의 및 (3) 변수 집계가 포함된다. 여기서 가중치 산정은 평가결과에 막대한 영향을 미칠 수 있는 중요한 과정이다. 각 평가 요소는 내재된 의미가 다르기 때문에 모두 동일한 가중치를 가지고 있다고 가정 할 수 없다. 따라서 각 평가 요소별로 영향력을 가늠하는 가중치를 찾는 것이 다기준 평가에서 주요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 밭 가뭄 취약성 평가를 위한 평가 요소의 자료로부터 각 요소를 통계적 기법으로 분석하여 평가 결과에 반영함으로써 주관적인 가중치를 적용하는 평가기법에 따른 편향 가능성을 해소하고자 한다. 객관적 가중치 산정기법인 Entropy, PCA 기법을 적용하였다. 평가 결과는 가중치 산정기법에 따라 차이가 발생하였으며 특히 Entropy 가중치의 경우, 다른 방법에 비하여 차이가 많이 나타났으며 이 같은 차이는 Entropy 가중치 산정기법상 정보의 변화량이 많은 평가인자에 과도한 가중치가 반영된 결과로 판단된다. 본 연구에서 제시한 밭 가뭄과 연관되는 지표를 적용하여 가뭄취약성을 평가하는 방안은 각 지역에 내재된 밭 가뭄취약정도를 파악하여 사전에 대응하기 위한 정책 수립 등에 기여할 수 있다.
본 연구는 소프트웨어 시험성적서를 중심으로 국제표준에서 제시하고 있는 8가지 품질특성인 기능성, 신뢰성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 효율성, 보안성, 상호운용성에 대한 가중치 결정 문제에 대한 방안을 제시했다. 현재는 소프트웨어 품질 평가에 대한 시험결과는 8가지 품질 특성을 동일한 가중치를 적용해서 산술평균을 구하고 있으나, 소프트웨어 품질 평가 점수는 제품의 특성에 따라 8가지 품질 특성을 구별하여 평가해야 한다는 점을 고려하여 소프트웨어 시험성적서의 결과를 중심으로 텍스트분석을 실시하였다. 텍스트분석을 통해서 나온 결과를 이용해서 8가지 품질 특성별 가중치를 적용하였으며, 두 개의 제품에 대한 시험성적서를 텍스트분석 한 결과를 이용해서 가중치를 적용하여 본 결과 가중치를 적용한 품질특성에 따른 시험성적서의 평균이 더 효율적이라는 것을 확인할 수 있었다.
요금을 지불하게 되는 유료도로에 대해서는 별도의 가중치를 산정하여 교통계획 모형 내에서 모델링 할 수 있도록 해야 하나 현존하는 유료도로의 가중치 산정방법에서 발생하는 문제점은 현실과 유사한 통행패턴을 설명하기에 부적당하다. 본 연구는 국가교통DB센터에서 이미 정산된 가중치, 차종별 시간가치를 적용한 가중치 그리고 차로수별 교통량 비율로 수정된 가중치로서 총 세 개의 대안을 선정하여 비교 분석하였다. 그 결과 국가교통DB센터에서 정산되어 차로수의 구분없이 동일한 가중치를 적용하였을 경우에는 허용오차범위 내에 포함된 샘플수가 다른 시나리오에 비해 비교적 다수 포함되었으나 현재 유료도로의 차로수별 할인율과 할증률을 반영하지 않고 정산되었다는 점에서 현실에 맞지 않는 방법론으로 분석되었다. 또한 차종별 시간가치를 이용한 가중치는 현재 적용되는 가중치 중에서 가장 이론적으로 정립되었다고 할 수 있으나 가중치의 비율이 낮게 적용됨으로서 배정교통량이 과다예측 되는 결과로 나타났다. 그러나 차종별 시간가치와 차로수별 교통량 비율을 합산하여 재 산정한 가중치를 적용한 결과는 세 개의 대안 중 가장 현실에 근접한 통행배정 결과로 분석되었다. 또한 통행배정 방법에 있어 총량OD평형배정방법이 PCU통행배정방법보다 현실에 가까운 배정결과가 나타나는 것으로 나타났다.
최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.
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.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그를 중요도에 따라 분류하고, 낮은 태그에서 추출된 용어 가중치를 계산하고, 그 가중치로 높은 가중치의 태그에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자가 중요하게 생각하는 태그를 실험해 보고 그에 따라 중요도를 분류하여 가중치 계산에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
인터넷 조사에 가중치를 적용하여 그 일반성을 높이고자 하는 시도가 다양하게 이루어졌지만, 안정적으로 적용될 수 있는 방법이 아직까지 개발되지는 않았고 이것이 인터넷 조사의 활용을 제약하고 있다. 인터넷 조사를 위한 가중치 개발에는 준거조사 결과가 필요하지만, 센서스나 정부기관에서 제공되는 통계 중 일부 인구학적 속성을 제외하면 이러한 준거 조사 자료를 구하기 어렵다는 것이 중요 요인이다. 본 연구는 생활시간 조사를 이용해서 가중치를 개발하여 적용할 때, 인터넷 조사의 일반성을 높일 수 있는지를 검토해 보았다. 생활시간 조사는 정부기관에 의해 정기적으로 조사될 뿐만 아니라 센서스와는 달리 라이프스타일에 관련된 다양한 내용을 조사하기 때문이다. 2009년에 실시된 통계청 사회조사의 온라인 버전을 2004년 생활시간 조사결과를 이용해 가중치를 적용한 결과, 2009년에 동일한 설문지를 이용해 실시된 면접원방문 사회조사결과에 보다 일치하는 방향으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉 생활시간 조사에서 나타난 취침 시간, 귀가시간, 인터넷 이용시간 등을 이용해서 가중치를 적용했을 때 단지 인구학적 속성만을 이용해서 가중치를 적용하는 경우보다, 온라인 조사결과와 오프라인 조사결과가 보다 근접해지는 경향이 있다는 것이다. 이러한 본 연구의 결과는 생활시간 조사자료가 인터넷 조사의 가중치 개발에 활용될 수 있다는 점을 보여준다.
다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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