환경보전 활동을 위한 노력도 교부금과 같은 예산의 지역간 배분에 있어 감안이 되어야 하는데 그렇지 못하고 있다. 개발활동만 기준하여 지원되고 있다. 본 연구의 주된 목적은 환경변수를 예산 배분정책에 반영할 수 있는 방법을 개발하고 이를 실제로 적용하는데 있다. 본 연구는 각 지역별 환경에 미치는 다양한 변수들을 고려하여, 지역간 환경 기여도의 평가방법론을 개발하고 검증하였다. 최대최소법, 최대최대법, 단순가중치법, 계층가중치법과 같은 네 가지 방법론을 적용하여, 대구시의 환경 기여도를 평가해 본 결과, 극단적 상황이 예상되지 않는 조건 하에서 단순가중치법과 계층가중치법을 우선해서 대구시 환경 기여도를 분석할 수 있었다. 이른 기준을 감안한 예산배분은 개발에 치중된 재정지원에서 환경적으로 건전한 지역개발을 유도하는데 기여할 것으로 기대한다.
일반적으로 자연하천에서는 횡방향 흐름저항 요소가 매우 다를 수 있다. 이러한 하천은 흐름저항 요인에 따라 몇 개의 소단면으로 구분될 수 있으며, 1차원 해석을 위해서는 단면 전체를 대표하는 복합 조도계수(composite roughness coefficient)를 사용함으로써 수위 또는 평균유속의 계산이 가능해 진다. 복합 조도계수는 각 소단면의 면적(A), 윤변(P), 또는 동수반경(R)을 적절히 조합하여 각 소단면의 조도계수에 가중치를 부여하면서 계산되는데, 각 산정식들의 개발과정에 도입된 가정 조건에 따라 상이한 가중치를 부여하게 되며, 일부 산정식들에서는 횡방향으로 동일한 재료로 구성된 조건에서도 복합 조도계수 산정 결과는 하상재료에 의한 조도계수와 다른 값을 산정하게 된다. 본 연구에서는 13개의 기존 복합 조도계수 산정식을 이론적으로 검토하였고, 소규모 실내 수리실험자료로부터 실측 복합 조도계수와 계산된 값을 비교 분석하였으며, 소단면 분할방법에 의한 기존 산정식의 적용성을 분석하였다. 분석결과, 윤변을 가중치로 사용하는 경우는 실측 복합 조도계수 그리고 각 산정식에 의한 계산 복합 조도계수의 차이가 비교적 작게 나타났으나 각 산정식의 가정조건에 유의하여야 하는 것으로 나타났다. 한편 단면적 또는 윤변과 동수반경을 조합하여 가중치로 사용하는 경우는 방법별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었고, 그 원인은 단면분할 방법에 기인하므로 이러한 방법을 적용할 경우에는 소단면 분할방법에 특히 주의하여야 함을 알 수 있다.
영상 내 사물들의 카테고리를 인식하는 연구는 시각적 영상처리와 연관된 다양한 분야에서 활발히 진행되고 있다. 객체 범주화(Object Categorization)는 가정과 같은 실내에서 책상, 의자, 컵, 주전자 등의 다양한 사물들을 구분하여 인식하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 최근 영상 내 객체들의 카테고리 분석을 위해 연구된 PLSA를 기반으로 특이점에 가중치를 부여하여, 보다 유사한 카테고리 간에 인식 성능을 향상시키는 접근법에 대하여 연구하였다. PLSA는 문서기반의 정보검색 분야로부터 소개된 기법으로, 약한 수준의 비감독 방법임에도 불구하고 인상적인 인식성능을 보여준다. 그러나 비슷한 특징점 분포를 보이는 유사한 카테고리 간의 객체 카테고리 인식에 대해서는 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 연구에서는 카테고리간의 비교실험을 통해 각 특징점에 대하여 가중치를 부여한 PLSA를 적용하여 유사한 객체 간의 카테고리 인식 가능성을 살펴보았다. 실험에서는 기존의 PLSA 기법과 제안한 가중치를 부여 PLSA 기법을 각각 적용하여 그 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 기존 PLSA 기법에서는 비교적 낮은 인식률을 보인 유사한 카테고리 인식에 대하여 실험 결과를 통해 가중치를 부여한 PLSA 기법이 보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
실내 무선 통신 환경에 적합한 심볼 간섭을 최소화 하는 가중치를 적용한 시역전 필터를 제안한다. 실내 무선 통신 환경에서는 delay spread로 인한 심볼 간 간섭으로 인해 심각한 성능열화가 초래되며 이를 해결하기 위해 현존하는 기법들은 복잡한 수신기법을 통해 성능을 개선하였다. 본 논문에서는 수신기의 복잡한 구조를 단순하게 하면서도 간섭을 줄이는 시역전 필터의 계수에 가중치를 부여하여 심볼 간 간섭을 최소화하면서도 수신신호의 peak 파워를 일정 수준이상으로 유지하는 가중치 시역전 필터를 제안한다. 이를 통해 잡음 및 간섭에 강인하면서도 심볼 간 간섭을 줄이며 간단한 수신기를 구성할 수 있는 이점을 얻는다. 실험결과에서는 가중치 시역전 필터가 기존 시역전 필터에 비해 성능이 개선되었음을 볼 수 있다.
본 논문에서는 영상 내 객체들의 카테고리 분석을 위해 연구된 PLSA를 기반으로 특이점에 가중치를 부여하여 보다 유사한 카테고리 간에 인식 성능을 향상시키는 접근법에 대하여 연구하였다. PLSA는 문서기반의 정보검색 분야로부터 소개된 기법으로, 약한 수준의 비감독 방법임에도 불구하고 인상적인 인식성능을 보여준다. 그러나 비슷한 특징점 분포를 보이는 유사한 카테고리 간의 객체 카테고리 인식에 대해서는 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 연구에서는 카테고리간의 비교실험을 통해 각 특징점에 대하여 가중치를 부여한 PLSA를 적용하여 유사한 객체 간의 카테고리 인식 가능성을 살펴보았다. 실험에서는 기존의 PLSA 기법과 제안한 가중치를 부여 PLSA 기법을 각각 적용하여 그 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 기존 PLSA 기법에서는 비교적 낮은 인식률을 보인 유사한 카테고리 인식에 대하여 실험 결과를 통해 가중치를 부여한 PLSA 기법이 보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
최근 고속화자적응 기법으로 eigenvoice 방식이 많이 사용되고 있다. Eigenvoice 적응방식에서도 적응화자의 적응 데이터가 매우 적은 경우에는 적절한 가중치의 추정이 어렵기 때문에 적응 데이터가 어느 정도 많은 경우에 비해 인식성능 향상이 크지 않다. 본 논문에서는 적응 데이터가 적을 때의 성능향상을 위하여 eigenvoice의 가중치 분포 특성을 이용한 eigenvoice 기반 고속화자적응을 제안한다. PBW 452 데이터베이스를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 가중치 문턱치(threshold) 적용 방식을 사용하여 적응 데이터가 매우 적은 경우의 상대적인 성능 저조 문제를 완화시켰다. 적응단어를 단 1개만 사용한 경우 가중치 문턱치 적용 방식을 사용하여 단어 오인식률을 9-18% 정도 감소시켰다.
의사결정 및 우선순위 결정에 있어 가장 중요한 점은 서로 다른 평가 기준에 따라 판단해야 할 속성의 상대적 중요성을 나타내는 가중치의 결정에 있다. 본 연구에서는 대표적인 기존의 가중치 결정 방법들을 동시에 고려하는 새로운 기법을 제안하였다. 이를 위하여 대표적인 7가지 가중치 산정방법과 다기준의사결정 기법의 하나인 거리척도 기반의 Utopian Approach를 결합한 Weighted Utopian Approach를 제안하였다. 제안된 기법은 다양한 특성을 가진 가중치 도출 기법을 고려하여 다기준 의사결정기법의 대표성과 보편성을 동시에 달성할 수 있는 장점을 가진다. 또한 최종 의사결정자들에게 최종 결과 뿐 만 아니라, 각 가중치 산정 방법별 결과를 제시하여 상황에 따른 대안 선택의 폭을 넓힐 수 있다. 본 모형을 가상의 공학문제에 적용한 결과, 보다 객관적인 의사결정 및 우선순위를 산정할 수 있었으며, 계산과정이 단순하여 실무 적용성이 우수하다고 판단되었다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐만 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구들 대부분이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도를 결정하는 연구들이다. 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 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자의 질의에 바탕을 둔 사용자의 검색 행위를 반영한다. 그리고 기존 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할 수 있는 척도로 제시하였다.
본 논문에서는 Cone-ratio 가중치 제약이 DEA 단일 입력, 다중 출력(또는 다중 입력, 단일 출력)에 맞게 constant return을 하는 문제에 적용될 때 효율성을 측정하는 방법에 필요한 특성을 제안하였다. 또한 제안된 특성들을 기반으로 DEA에서의 단일 입력, 이중 출력에 대한 다중 해결 문제의 예시를 제시한 후 Cone-ratio 및 Wong과 Beasley 가중치 제약의 특성들을 도식적으로 비교 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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