• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.487-493
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• 2001

본 논문에서는 Bayes 정리를 적용한 통계기반 동형이의어 분별 시스템에 대한 외부실험 결과를 분석하여, 정확률 향상을 위한 의미범주 가중치 및 인접 어절에 대한 거리 가중치 모델을 제시한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스(120만 어절)에서 구축된 의미정보를 이용한 통계기반 동형이의어 분별 시스템을 사전 뜻풀이말 문장에 출현하는 동형이의어 의미 분별에 적용한 결과 상위 고빈도 200개의 동형이의어에 대해 평균 98.32% 정확률을 보였다. 내부 실험에 사용된 200개의 동형이의어 중 49개(체언 31개, 용언 18개)를 선별하여 이들 동형이의어를 포함하고 있는 50,703개의 문장을 세종계획 품사 부착 코퍼스(350만 어절)에서 추출하여 외부 실험을 하였다. 분별하고자 하는 동형이의어의 앞/뒤 5어절에 대해 의미범주 및 거리 가중치를 부여한 실험 결과 기존 통계기반 분별 모델 보다 2.93% 정확률이 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.407-412
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버쉽 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing (SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.128-133
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• 2007

Focused crawling은 검색시스템의 구축을 위한 웹 문서 수집단계에서, 미리 정의된 토픽 집합들과 관련성을 가지는 웹 문서를 수집하기 위하여 제안되었다. 이러한 focused crawling 연구에서 보다 효과적인 웹 문서 수집을 위해 주어진 토픽에 대한 양질의 배경지식을 제공할 수 있도록 온톨로지가 활발히 활용되어왔다. 그러나 기존의 온톨로지 기반 focused crawling 연구는 토픽과 웹 문서 간의 관련성 측정을 위하여, 주어진 토픽과 관련있는 온톨로지 내 각 개념들에 직관에 의존한 가중치를 부여하여 활용하였다. 하지만 이러한 직관에 의존한 가중치부여 기법은 안정된 수집결과를 도출할 수 있는 최적화된 가중치 값을 얻기가 힘든 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개념에 대한 가중치가 학습에 의하여 자동으로 결정되도록, 인공신경망을 적용한 온톨로지 기반 focused crawling 기법을 제안한다. 웹 상에서 제안된 시스템의 성능을 실험한 결과 기존의 온톨로지 기반 수집 기법에 비하여 보다 향상된 결과를 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.27-31
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• 2011

차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.3
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• pp.37-45
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• 2004

In this paper we propose Clustered Group Multicast by Clustering Algorithm in Wireless Mobile Ad-hoc Network. The proposed scheme applies to Weighted Cluster Algorithm Ad-hoc network is a collection of wireless mobile hosts forming a temporary network without the aid of any centralized administration or reliable support services such as wired network and base station. In ad hoc network muting protocol because of limited bandwidth and high mobility robust, simple and energy consume minimal. WCGM method uses a base structure founded on combination weighted value and applies combination weight value to cluster header keeping data transmission by seeped flooding, which is the advantage of the exiting FGMP method. Because this method has safe and reliable data transmission, it shows the effect to decrease both overhead to preserve transmission structure and overhead for data transmission.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.477-497
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• 2008

Mood classification of blog text is an interesting problem, with a potential for a variety of services involving the Web. This paper introduces an approach to mood classification enhancements through the normalized negation n-grams which contain mood clues and corpus-specific term weighting(CSTW). We've done experiments on blog texts with two different classification methods: Enhanced Mood Flow Analysis(EMFA) and Support Vector Machine based Mood Classification(SVMMC). It proves that the normalized negation n-gram method is quite effective in dealing with negations and gave gradual improvements in mood classification with EMF A. From the selection of CSTW, we noticed that the appropriate weighting scheme is important for supporting adequate levels of mood classification performance because it outperforms the result of TF*IDF and TF.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.112-112
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• 2023

발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.154-154
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• 2020

최근 국지성 호우가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 국내 도시지역 홍수피해 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있다. 2010년, 2011년, 2018년에 서울에서는 홍수로 인한 침수피해가 크게 발생하여 많은 인명과 재산의 피해가 있었다. 이렇듯 도시지역은 타 지역에 비해 인구와 재산이 밀집되어 있어 홍수 취약성이 상대적으로 높은 지역이다. 국내에서는 홍수피해 저감을 위해 홍수예보를 발령하고 있다. 하지만 국내 홍수예보는 국가하천 및 지방하천의 주요 하천 구간에서만 실시되고 있어 이러한 하천에 접하지 않는 지역은 국가 홍수예보의 수혜를 받을 수 없다. 그렇기 때문에 각 지역에서는 홍수 대응을 위해 기상청의 호우특보 기준을 사용하고 있으며 이 기준은 전국적으로 동일하다는 특징이 있다. 하지만 각 도시지역은 과거 홍수피해에 따라 방재시설을 추가로 설치하거나 보수하고 있어 각 지역의 방재시설 현황 및 홍수에 대한 취약성 정도가 다른 상황이다. 그러므로 전국적으로 동일한 강우기준이 적용되어 발령되고 있는 호우 특보는 실제 각 도시지역의 방재현황이 고려되지 못한다는 문제가 있다. 이와 관련하여 과거 낙동강 지역을 대상으로 지역별 홍수위험도에 따른 홍수위험지수를 산정하고 검토한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 각 도시지역의 방재 현황을 고려하여 강우기준을 보정할 수 있는 가중치를 산정하는 방안에 대해 제시하였다. 이를 위해 서울 지역 25개 기초지자체를 대상으로 연구를 진행하였으며, 홍수 취약성을 평가하기 위한 세부인자는 노출도, 민감도, 적응도로 구분하였다. 각 세부인자 별 가중치를 산정하기 위해서는 엔트로피 방법을 적용하였고, 산정된 결과를 이용하여 각 지역 별 가중치를 산정하기 위해서는 유클리드 거리 산정법을 적용하였다. 그 결과 각 지역의 방재 특성을 고려한 가중치를 산정할 수 있었으며 향후에는 지역 별 방재특성이 고려된 강우기준을 제시 및 적용성을 검토할 계획이다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.237-240
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• 2008

본 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 2006년 전국을 대상으로 구축된 국토환경성평가지도의 환경 생태적항목에 대한 각 항목별 가중치를 결정하는 것이다. 기본 분석 도구로 지리정보시스템(GIS)가 사용되었다. 국토환경성평가지도의 환경 생태적항목은 다양성(생태자연도), 자연성(임상도, 녹지자연도, 생태자연도), 풍부도(생태계변화관찰 지역도), 희귀성(생태자연도), 허약성(수치지형도, 토지피복도), 군집구조의 안정성(임상도)등이 활용되어 구축되었다. 본 연구는 기 구축되어 사용되고 있는 국토환경성평가 지도의 환경 생태적항목을 공간 데이터베이스를 이용하고, 인공신경망 기법을 적용하여 각 평가항목간의 상대적 가중치를 구하였다. 인공신경망의 훈련 지역은 환경 생태적항목중 환경성이 높은 1등급 지역 및 환경성이 낮은 5등급 지역을 추출하였다. 그 결과 50번의 가중치를 산정하였을 경우 허약성이 다른 항목들에 비해 1.58배 정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 국토환경성평가지도 환경 생태적 항목의 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.487-492
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• 2004

본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 산사태 발생원인에 대한 가중치를 구하였다. 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 강원도 강릉시 사천면 사기막리 와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링 한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터 베이스를 이용하여 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대한 상대적인 가중치를 구하였다. 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용한 사기막리 지역과 삼교리 지역의 산사태 가중치를 보면 GPS를 이용한 현장조사와 위성영상을 이용한 변화탐지 기법모두의 경우모두와 훈련지역을 실제 산사태 발생 지역과 경사도가 0°인 지역, 실제 산사태 발생 지역과 Frequence ratio를 이용하여 작성한 취약성도에서 산사태 발생이 낮을 것으로 예상되는 지역, Frequence ratio를 이용한 취약성도에서 산사태 발생이 높을 것으로 예상되는 지역 과 낮을 것으로 예상되는 지역의 경우에서도 경사도는 1.5～2.5배정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 산사태 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.