• Title/Summary/Keyword: 가중치 결정

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The eight decision which it follows in XML tag classification (XML 태그 분류에 따른 가중치 결정)

  • Jeong, Hye-Jin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.703-706
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    • 2007
  • 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.

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Coordinated Multiple Reservoir Operation Using a DEA-based Ranking Procedure (DEA기반 순위결정 절차를 활용한 저수지군 연계운영)

  • Jeon, Seung-Mok;Kim, Sheung-Kown
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.2089-2093
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    • 2007
  • 저수지군 연계운영 문제는 서로 상충되는 목적들이 존재하고, 다양한 평가 기준들이 존재하는 다목적 특성을 갖는 문제이다. 때문에 저수지군 연계운영 문제에 다중목적계획법이 많이 사용되고 있으나 문제의 해결을 위해 사용한 다수의 목적간의 가중치 설정에 의사결정자의 주관적요소가 반영 될 수도 있고, 설정된 가중치에 따라 결과 값이 민감하게 반응하여 의사결정자가 바람직한 가중치 설정에 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 다중 목적 특성이 존재하는 저수지군 연계운영 문제에 다요소 의사결정기법 적용하여 바람직한 저수지별 저수 가중치를 선정하는 방법을 제안하는 것이다. 제안하는 저수 가중치 선정 절차는, 우선 GA-CoMOM (Genetic-Algorithm Coordinate Multi-reservoir Operation Model)을 통해 수계 전체 관점에서 저수량과 발전량의 상충되는 목적에 대한 파레토 최적해와 각 최적해에 해당하는 저수지별 저수 가중치를 도출한다. 다음 단계로 다요소 의사결정기법중에 하나인 수정된 거리척도 기반의 DEA 순위 선정 절차를 이용하여 도출된 최적해들의 운영 결과를 평가하여 파레토 최적해군 중에 선호해를 결정하고, 결정된 선호해의 저수지별 저수 가중치를 해당 기간의 저수 가중치로 선정한다. 설명한 선호 가중치 선정 절차를 금강 수계에 적용해 보고 저수지 연계운영에서 바람직한 가중치를 도출할 수 있음을 보인다.

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Weight decision of the XML Tag using Relationship Probability (관계성 확률을 이용한 XML 태그의 가중치 결정)

  • Jeong, Hye-Jin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.699-702
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    • 2007
  • 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 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도 결정에 관한 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 인용된 문서간의 관계를 알아보고 서로 연관이 있을 확률을 계산하여 그 기대치만큼 색인어에 대한 가중치에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.

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An XML Tag Indexing Method Using on Lexical Similarity (XML 태그를 분류에 따른 가중치 결정)

  • Jeong, Hye-Jin;Kim, Yong-Sung
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.16B no.1
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    • pp.71-78
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    • 2009
  • For more effective index extraction and index weight determination, studies of extracting indices are carried out by using document content as well as structure. However, most of studies are concentrating in calculating the importance of context rather than that of XML tag. These conventional studies determine its importance from the aspect of common sense rather than verifying that through an objective experiment. This paper, for the automatic indexing by using the tag information of XML document that has taken its place as the standard for web document management, classifies major tags of constructing a paper according to its importance and calculates the term weight extracted from the tag of low weight. By using the weight obtained, this paper proposes a method of calculating the final weight while updating the term weight extracted from the tag of high weight. In order to determine more objective weight, this paper tests the tag that user considers as important and reflects it in calculating the weight by classifying its importance according to the result. Then by comparing with the search performance while using the index weight calculated by applying a method of determining existing tag importance, it verifies effectiveness of the index weight calculated by applying the method proposed in this paper.

Aggregation of Decision Inputs with OWA(Ordered Weighted Averaging) Operators and Application to the Location Analysis of Anchorage Area (OWA를 이용한 의사전략 결합과 대기정박지 입지분석 문제 적용연구)

  • O, Se-Ung;Seo, Gi-Yeol;Park, Jong-Min;Seo, Sang-Hyeon;Park, Gye-Gak
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.265-268
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    • 2007
  • 다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.

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Suggestion of Weighted Utopian Approach for Combining Weighting Methods and Utopian Approach (가중치 산정기법과 Utopian Approach를 결합한 Weighted Utopian Approach의 제안)

  • Yoo, Do-Guen;Jun, Hwan-Don;Jung, Dong-Hwi;Kim, Joong-Hoon
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.10 no.4
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    • pp.119-125
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    • 2010
  • The most important part in the decision making is to decide the weight of attributes which indicate the relative importance of the properties to be estimated with different criteria respectively. In this study, the new MCDM method which consider typical preexisting methods all together is proposed. For doing those, Weighted Utopian Approach is newly suggested by combining typical 7 weighting methods and distance-based Utopian Approach which is one of the MCDM methods. The suggested method has the advantage of accomplishing representativeness and universality of the MCDM methods because it incorporates multiple weighting methods of diverse characteristics. It also yields not only the one final result but also the results calculated from each weighting method, broadening the options of the choice to the alternatives. The application of the new model to virtual engineering problems show that we can perform the decision making and the assessment of priority order more objectively with it and that it has high applicability to the practice, giving us simple calculation process.

Estimation of Weights for Flood Vulnerability Indicators (홍수위험도 평가인자의 가중치 추정)

  • Lee, Gyu-Min;Chung, Eun-Sung;Jun, Kyung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.415-415
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    • 2012
  • 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.

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A Study on Determination of Weight Coefficients of Coordinated Multi-reservoir Operating Model Using an Artificial Neural Network Model (인공 신경망 기법을 활용한 댐 군 최적 연계 운영모형 (CoMOM)의 가중치 선정에 관한 연구)

  • Kim, Jae-Hee;Kim, Sheung-Kown;Lee, Jae-Sung;Ko, Ick-Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.400-404
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    • 2008
  • 댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

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Weight Determination of Landslide Factors Using Artificial Neural Networks (인공신경 망을 이용한 산사태 발생요인의 가중치 결정)

  • 류주형;이사로;원중선
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.35 no.1
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    • pp.67-74
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    • 2002
  • The purpose of this study is to determine the weights of the factors for landslide susceptibility analysis using artificial neural network. Landslide locations were identified from interpretation of aerial photographs, field survey data, and topography. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil drainage, soil effective thickness, soil texture, wood age and wood diameter were extracted from the spatial database in study area, Yongin. Using these factors, the weights of neural networks were calculated by backpropagation training algorithm and were used to determine the weight of landslide factors. Therefore, by interpreting the weights after training, the weight of each landslide factor can be ranked based on its contribution to the classification. The highest weight is topographic slope that is 5.33 and topographic curvature and soil texture are 1 and 1.17, respectively. Weight determination using backprogpagation algorithms can be used for overlay analysis of GIS so the factor that have low weight can be excluded in future analysis to save computation time.

A study on the scream detecting performance according to weight value (가중치 값에 따른 비명검출 성능 연구)

  • Seo, Ji-Hun;Lee, Hye-In;Park, Ju-Hyun;Lee, Seok-Pil
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.197-200
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    • 2014
  • 본 논문에서는 오디오기반 CCTV에서 비명 구간을 효과적으로 검출하기 위한 가중치 값을 실험을 통해 결정 하고자 한다. 경계값은 학습구간의 평균값에 가중치 값을 곱해주어 계산되며, 이 때 가중치 값에 의해 비명 구간 검출 성능이 결정된다. 따라서 본 논문에서는 가장 좋은 성능을 보이는 가중치 값을 결정하기 위해 가중치 값을 변화시키며 실험을 하였다. 그 결과 w값이 3일 때 검출률과 오인식률에서 가장 좋은 성능을 보였다.

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