• 제목/요약/키워드: 가중치적용

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Smoothing Algorithm을 이용한 DNA 코드 최적화 (Smoothing Algorithm for DNA Code Optimization)

  • 윤문식;한치근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.64-66
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    • 2003
  • DNA(Deoxyribo Nucleic Acid)컴퓨팅은 생체분자를 계산의 도구로 이용하는 새로운 계산 방법으로 DNA 정보 저장능력과 DNA의 상보적인 관계를 이용하여 연산을 수행하는 방법이다. 최근에는 DNA 분자들이 갖는 강력한 병렬성을 이용하여 NP-Complete 문제에 적용하는 연구가 많이 시도되고 있다. Adleman이 DNA 컴퓨팅을 이용해 해결한 HPP(Hamilton Path Problem)와는 달리 TSP(Traveling Salesman Problem)는 간선에 가중치가 추가되었기 때문에 DNA 염기배열로 표현하기가 어렵고 또한 염기배열의 길이를 줄이기 위해 고정길이 염기배열을 사용할 경우 가중치가 커지면 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 스무딩 알고리즘(smoothing algorithm)을 사용하여 간선의 가중치를 일정한 비율로 줄인 다음 유전자 알고리즘을 사용하여 최적의 염기배열을 찾는 방법을 제안하였다.

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가중치 윈도우 기반의 미디어 캐쉬 교체 정책 (A Media Cache Replacement Policy based on Weighted Window)

  • 오재학;차호정
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.409-411
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    • 2002
  • 본 논문에서는 스트리밍 미디어 캐슁 서버의 효율적인 캐슁 구조를 위하여 참조 횟수, 참조량, 참조 시간 둥의 정량적인 인자들과 사용자 요구 주기를 적용하여 최근 참조 경향에 높은 가중치를 부여함으로써 변화하는 콘텐츠 선호 경향에 빠르게 적응하는 가중치 기반의 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 성능 분석은 시뮬레이션 환경 구축을 통해 실험하였으며 LRU, LFU와 SEG 캐쉬 정책과 비교 분석하여 향상된 결과를 보였다.

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얼굴교체 시스템을 위한 적응적 블렌딩 방법 (Adaptive Face Blending for Face Replacement System)

  • 장성걸;김창섭;박종일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.133-135
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    • 2018
  • 본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.

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변별적 가중치 학습을 적용한 성별인식 알고리즘 (Discriminative Weight Training for Gender Identification)

  • 강상익;장준혁
    • 한국음향학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.252-255
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    • 2008
  • 본 논문에서는 성별 인식 시스템의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 SVM (support vector machine)을 제안한다. MCE (minimum classification error)방법을 도입하여, 각각의 MFCC (mel-frequency cepstral coefficients) 특징벡터 차수별로 다른 가중치를 가지는 SVM을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 동일 가중치를 가지는 SVM 기반의 성별인식 시스템과 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.

내장된 자체 테스트에서 경로 지연 고장 테스트를 위한 새로운 가중치 계산 알고리듬 (New Weight Generation Algorithm for Path Delay Fault Test Using BIST)

  • 허윤;강성호
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제37권6호
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    • pp.72-84
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    • 2000
  • 경로 지연 고장의 테스트 패턴은 두 개의 패턴을 가진 쌍패턴으로 이루어져 있다. 따라서 가중 무작위 패턴 생성 방법을 이용하여 지연 고장 테스트를 하기 위해서는 기존의 고착 고장을 위한 방법과는 다른 새로운 가중치 생성 방법이 적용되어야 한다. 결정론적 테스트 패턴을 이용하여 가중치를 계산할 때는 테스트 패턴의 집합을 패턴간의 해밍 거리가 너무 크지 않도록 분할하여 주는 것이 일반적이나 지연 고장 테스트에 있어서는 이 분할 방법이 너무 만은 가중치 집합을 생성하게 될 수도 있을 뿐만 아니라 부정확한 가중치를 계산하게 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 결정론적 테스트 패턴의 분할 없이 가중치를 계산하여 고장 시뮬레이션을 생성하는 실험을 해 보았다. ISCAS 89 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 본 논문에서 제시한 경로 지연 고장을 위한 가중치 생성 방법의 효율성을 보여준다.

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엔트로피를 이용한 복합위험지수의 가중치 산정 (Weight estimation of complex risk index using entropy)

  • 이임열;김덕길;강나래;이종소;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.408-408
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    • 2012
  • 최근 기후변화 때문에 태풍, 호우 등 자연재해로 수방시설물의 피해규모가 커지고 있으며 이러한 피해는 단일 재해요인이 아닌 여러 재해요인이 복합적으로 작용하여 발생하고 있다. 그러므로 도시의 안전성과 방재기능을 확보하기 위해서는 복합위험요소를 고려한 재해위험도의 진단 기술 및 종합적인 재해경감대책 수립을 위한 연구가 필요한 실정이다. 복합위험요소를 고려한 재해위험도 및 재해경감대책을 수립하기 위해서는 도시재해를 유발하는 다양한 요인들이 도시재해에 미치는 영향과 재해요인 중에서 어떠한 재해요인이 도시재해에 더 큰 영향을 미치는지에 대한 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 정보전달 이론 중의 하나인 엔트로피 방법을 이용하여 복합위험요소를 고려하여 도시지역에 대한 재해위험도를 나타내는 복합위험지수의 가중치를 산정하고자 하였다. 복합위험지수의 가중치는 지표별 속성정보를 추출하여 정규화 과정을 거친 후, 속성별 엔트로피를 산정하여 지표별로 산정된다. 엔트로피 방법에 따라 산정된 가중치는 다른 가중치 산정 방법에 따라 산정된 가중치와의 비교 분석을 통하여 타당성을 검토할 것이며, 이렇게 산정된 가중치를 복합위험지수 산정에 적용한다면, 보다 현실성 있는 도시재해 위험성 또는 취약성 지수로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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극한 강수 이벤트 예측을 위한 격자별 가중치를 적용한 ConvLSTM 기반 딥러닝 모델 (A ConvLSTM-based deep learning model with grid-weighting for predicting extreme precipitation events)

  • 최효정;김동균
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.207-207
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    • 2023
  • 데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

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주관적·객관적 가중치를 활용한 TOPSIS 기반 단위유역별 물이용 취약성 평가 (Assessment of water use vulnerability in the unit watersheds using TOPSIS approach with subjective and objective weights)

  • 박혜선;김정빈;엄명진;김연주
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권8호
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    • pp.685-692
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    • 2016
  • 본 연구는 유역의 물이용 취약성을 평가하는 지표 기반 접근법을 개발하고 이를 한강유역의 단위유역에 적용하였다. 평가 지표는 기후뿐만 아니라 사회 경제 환경적 측면을 고려하여 총 16개를 선정하였으며, 취약성 정의에 따라 노출, 민감도, 적응능력으로 구성하였다. 이는 다기준 의사결정기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM) 중 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 적용하여 유역에 대한 취약성을 도출하였다. 지표 자료는 2010년을 기준으로 수집하였으며, 국가 통계 자료 및 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 자료를 활용하였다. 또한, 각 지표에 대한 가중치는 전문가 설문조사를 통하여 산정된 주관적 가중치(Subjective weight)와 자료 기반 엔트로피(Entropy) 개념을 활용하여 산정된 객관적 가중치(Objective weight)로 구분하여 적용하였다. 수도를 포함하고 있는 한강 유역에 대하여 표준단위유역별 취약성을 평가하고 우선순위 비교 및 순위상관 분석을 실시하였다. 취약한 유역들은 대부분 용수사용량이 많고 상수도 누수율이 높게 나타났다. 가중치 적용 방법에 따른 취약성은 일부 지역에서 차이를 보였으나, 전반적으로 북한강유역의 취약성이 가장 높았다. 본 연구 결과를 통하여 보다 신뢰도 높은 물이용 취약성 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론을 활용하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.

객체 분할 실시간 추적 알고리즘 (The Object Split Tracking Algorithm for objects tracking in real-time)

  • 이준행
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.308-309
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    • 2008
  • 본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.

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효율적인 상품 배치를 위한 경로 가중치 데이터 분석 시스템 설계 (Design of Path Weighting Data Analysis System for Efficient Product Arrangement)

  • 김봉현
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권10호
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    • pp.167-172
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    • 2016
  • 상권 분석은 유통 구조의 개선, 운영 원가의 절감 등의 이유로 많이 활용되고 있다. 특히, 상권 분석을 통해 매출 증가의 효과를 기대할 수 있기 때문에 경영 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 상권 분석 시스템은 유동 인구 및 주변 상점들의 환경 분석을 통한 것이 대부분이다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 상품 배치를 위한 경로 가중치 데이터 분석 시스템을 설계하였다. 이는, 기존 매출 중심의 상권 분석 방식을 적용하지 않고, 매장 안에서 고객 경로 이용 형태에 가중치를 적용한 데이터 분석 시스템이다. 기존의 POS 시스템과의 연동으로 백화점, 대형마트, 편의점 등 매장내의 효율적인 상품 배치를 제공하는 시스템이다. 이를 위해, 경로 데이터를 수신하고 가중치를 적용한 통계 데이터로 변환하여 관리자에게 시각화 모니터링 시스템으로 출력함으로써 매장에서 상품 배치의 효율성을 극대화시키는 시스템을 설계하였다.