• 한국해양학회지:바다
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• 제5권3호
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• pp.177-185
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• 2000

자료동화기법의 하나인 adjoint 방법은 제약조건으로서 모델의 기본방정식을 만족시키는 동시에 모델 결과와 관측자료 차이의 함수인 비용함수의 크기를 최소화시키는 모델변수를 찾아냄으로서 모델 결과를 향상시키는 기법이다. 본 연구에서는 수평방향 2차원 선형 조석모델과 adjoint 모델로 구성된 adjoint 꾸러미를 수립하고, 이를 임의로 설정한 직사각형 모델영역에 적용하였다. 조석모델로부터의 조위 모델 결과를 관측자료로 삼아 개방경계조건인 조위의 진폭을 역 추정하는 수치실험을 실시하여 자료 가중치에 대한 반응, 모델변수 초기 추정치의 중요성 및 지형 변화에 대한 반응 등을 살펴보았다 특히, adjoint꾸러미 적용시 대부분 경험적으로 설정되어왔던 가중치의 선정방법을 제시하였다.

• 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.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.259-264
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• 2002

기존의 질의확장 혹은 적합성 피드백 연구에서 코사인 정규화를 사용하여 검색성능을 향상시킨 연구들이 많다. 본 논문에서 실험한 결과를 근거로 하였을 때 이는 낮은 검색성능을 보였던 것이 검색공간의 확장으로 성능이 크게 향상되었을 가능성이 있다. 실험결과 가중치 유사도 모델간의 커다란 차이는 보이지 않고 코사인정규화 가중치 알고리즘에서 상당한 성능향상이 있었다. 그러나 기존의 코사인정규화 가중치 알고리즘을 이용한 전역적 질의확장의 경우 성능 향상률은 높으나 원질의어를 이용하여 가장 좋은 성능을 보였던 가중치 알고리즘들의 검색성능과 비교하면 오히려 낮은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.763-766
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• 2005

정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.205-208
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• 2005

본 논문은 특징 가중치 벡터를 적용하여 능동형태 모델(Active Shape Model)기반에서 눈동자의 움직임 추적 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적인 능동형태 모델에서는 객체 추적을 위한 PDM 구성을 위해 각 특징점 구성 벡터의 유클리디안 거리의 최소 값으로 Training Set정렬 과정을 수행한다. 이 과정에서 적절하지 못한 샘플 영상으로 인해 안정된 PDM을 구성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에 서는 형태를 구성하는 특징점마다 가중치를 부여하는 벡터를 작성하고, 최소자승근사법으로 최유사 특징점 벡터를 산출하기 위한 선형방정식을 구상하였다. 이로 인해 안정된 PDM을 구성할 수 있었으며, 눈동자 추적실험을 통해 형태적 움직임을 보정하는 실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 능동형태 모델에 비해 반복연산의 횟수가 줄어들고, 다양한 형태로 나타나는 눈동자의 움직임 추적에 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.194-198
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• 2007

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1056-1064
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• 2007

생체분자 컴퓨팅은 DNA와 같은 생체 분자를 이용하여 정보를 표현하고 처리하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 작은 부피에 존재하는 무수히 많은 분자와 화학 반응에 내재된 대규모 병렬성은 새로운 개념의 고성능 계산 기법에 영감을 주었고 이를 바탕으로 다양한 계산 모델 및 문제 해결을 위한 분자알고리즘이 개발되었다. 한편 생체 분자를 이용한 정보처리라는 특징은 생물학 문제에 적용될 수 있는 가능성을 시사한다. 유전자 발현 패턴과 같은 생화학적 분자 정보의 분석을 위한 도구로서의 가능성을 가지고 있는 것이다. 이러한 맥락에서 DNA 컴퓨팅 기반의 생체분자 퍼셉트론 모델이 제안되었고 그 실험적 구현 결과가 제시된 바 있다. 생체분자 퍼셉트론의 핵심인 가중치 표현 및 가중치-합 연산은 입력 분자와 가중치를 표현하는 프로브 분자간의 경쟁적 혼성화 반응에 기반하고 있다. 그러나 그 혼성화 반응에서 열역학적 대칭성을 가정하고 있기 때문에 사용하는 프로브에 따라 가중치 표현의 오차가 있을 수 있다. 본 논문에서는 비대칭적인 열역학적 특성을 고려하여 일반화된 혼성화 반응 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 신뢰성 있는 생체 분자 퍼셉트론의 구현을 위한 가중치 코딩 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제시한 가중치 표현 방법의 정확성을 이전 모델과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하고 한계 오차를 만족하기 위한 조건을 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.51-69
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• 2008

본 연구에서는 선행 연구에서 제시된 웹정보의 신뢰성 평가 요인과 지표들을 바탕으로 계층적 분석방법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 이용하여 지표들의 가중치를 산출하고 민감도 분석을 통해 웹정보의 신뢰성을 평가하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. AHP를 이용한 분석 도구로는 Expert Choice 2000을 사용하였으며, 평가지표의 가중치 산출을 위한 대상자는 비확률 표준추출방법(non-probability sampling) 중 판단표본추출방법(judgement sampling)을 사용하여 25명의 전문가로 구성된 설문대상자를 추출하였다. 한편 민감도 분석은 평가요인들의 가중치를 달리 했을 때 하위지표들의 글로벌 가중치에 대한 민감성을 분석한 것으로, 본 연구에서는 평가 영역의 가중치를 네 가지 경우로만 제한된 변화에 대해서 하위지표들의 글로벌 가중치와 우선순위의 변동을 살펴보았다. 분석결과 1차 지표 간의 상대적 중요도 분석에서는 진실성 요인의 중요도가 0.606으로 압도적으로 높게 나타났으며, 2차 지표에서는 콘덴트의 믿음성(0.857), 유용성(0.460), 시의성(0.417)이, 그리고 3차 지표에서는 '정보의 출처에 관한 정보 제공', '기사의 인용이나 참고문헌 제공', '이용자의 의견이나 리뷰제공' 등의 요인의 가중치가 높은 것으로 나타났다. 한편 영역별 가중치를 달리했을 때 AHP 결과와 민감도 분석의 결과에서 하위지표들의 가중치와 우선순위의 반전이 나타났지만, 안전성 요인의 가중치를 0.5로 상향조정한 민감도 분석 D를 제외하면 대체적으로 AHP 결과에서 글로벌 가중치의 우선순위가 높을수록 민감도 분석에서도 우선순위가 높아지는 경향을 발견할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.520-522
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• 2000

본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어 모델은 통계적 모델의 하나인 바이그랜(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가하였다.