• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.391-398
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• 1999

사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.895-897
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• 2004

문서 검색 시스템에서 특정 주지에 관한 문서를 검색하기 위한 색인어의 가중치 부여 방법으로 단순빈도와 역문헌빈도에 의한 가중치 부여 방법을 주로 이용한다 하지만 빈도 정보만을 이용한 방법은 성능 및 정확도의 향상에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 특허 문헌 검색 시스템의 검색 효율을 높이기 위해 자주 출현하는 복합명사의 재출현 양상과 복합명사의 역할변화에 따른 가중치 부여 방법을 제안한다 본 연구에서 제안한 가중치 부여 방법을 이용하여 실험한 결과 단순빈도와 역문헌빈도 정보를 이용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다 .

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.157-162
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• 2001

한국어의 경우 띄어쓰기의 자유로움과 명사들이 비교적 자유롭게 결합하여 새로운 복합명사(compound noun)를 형성한다. 따라서, 정보검색에서 복합명사를 적절하게 처리하게 되면 검색 효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 질의에 포함된 단일명사, 복합명사, 그리고 복합명사를 이루는 구성명사의 적절한 가중치 부여 방법에 대하여 기술한다. 일반적인 tf*idf가중치 방법은 문서 내 빈도수(tf)만을 강조하여 문서 내 발생빈도가 낮은 복합명사의 경우 낮은 가중치를 갖는다. 반대로, 역문헌 빈도수(idf)로 인해 복합명사가 단일명사보다 높은 가중치를 갖게 되면 단일명사의 가중치를 지나치게 떨어뜨려 검색 성능을 저하시킨다. 이런 문제를 해결하기 위해서 복합명사의 통계적인 특성을 고려하고, 복합명사를 이루는 구성명사의 적절한 가중치 사용과 tf*idf 변화 범위에 따른 파라메터를 이용하였다. 결과적으로 본 논문에서는 질의 색인어의 종류에 따라 가중치를 달리 부여함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있는 가중치 부여 방법을 제시하고 검증 실험을 통해 유효성을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다고 하겠다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.6
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• pp.889-898
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• 2016

Virtual Bass System (VBS) is widely used to extend the lower frequency limit of small loudspeakers, which generates harmonics of a fundamental frequency. The perceptual quality of the VBS is highly dependent on the harmonic weighting strategy. There have been several weighting methods, including exponential attenuation and timbre matching. However, it is essential to match phases between harmonics in the original signal and generate harmonics to precisely convey the weighting strategy. This paper shows the limitations of the previous harmonic weighting schemes and proposes a new harmonic weighting scheme. The proposed weighting scheme proposes phase matching between the original and generated harmonics and varies the slope of the attenuation weighting dynamically according to the missing fundamental frequency. Objective and subjective tests show that the proposed harmonic weighting scheme provides more natural and effective bass perception in a limited situation than the conventional schemes, which implies that the phase matching is essential for the high quality bass enhancement.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1295-1298
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• 2001

멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 서버의 동적 부하분산을 위한 동적 가중치 기반 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존의 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량만을 이용하여 가중치를 부여하므로 요청이 폭주할 경우 동적 부하 불균형을 갖게 된다. 동적 부하 불균형을 해결하기 위해 제안한 동적 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량뿐만 아니라 서버의 동적 부하를 이용하여 가중치를 부여하므로 동적 부하 불균형에 잘 적응하여 부하를 균형있게 조절한 수 있다. 제안한 알고리즘은 각 서버의 처리용량을 기준으로 가중치를 계산하고 동적으로 변하는 서버의 부하값에 가중치를 적용한다. 그 결과 동적 부하 불균형 문제를 해결했으며, 더 세밀한 부하 조절 기능을 수행할 수 있었다

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.450-450
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• 2011

최근 유역의 급속한 도시화, 농업의 근대화, 홍수로 인한 수해 증가, 극심한 홍수, 물이용 형태의 변화, 수질 오염 등 하천관련 다양한 문제가 제기되고 있으며, 물 관련 정보화를 추진하기 위하여 유역조사를 통한 수문 및 하천 정보의 기초자료 관리 체계를 구축하고 있다. 이를 기반으로 유역에 대한 수자원 현황을 평가하고 국가수자원계획의 정책지표로서 활용할 수 있는 통합지수들을 사용하고 있다. 지표 및 지수를 통해 한 분야를 평가하기 위해서는 객관적인 관측 값 또는 기초자료들 중에서 현상을 잘 기술해줄 수 있는 대표적인 값들을 선별하여 표준화를 거치고 각각의 세부지표들을 통합하는 과정에서 가중치를 부여한다. 기존 수자원관리를 위해 개발된 지표 및 지수에 사용된 가중치 방법은 동일가중치 방법이나 전문가들의 설문조사를 통한 계층분석법(AHP) 등이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 지표 및 지수개발에 있어 사용되는 가중치 산정방법에 대해 알아보고 각 세부지표나 대리변수 사이의 가중치 산정방법에 따른 평가결과의 변화와 결과에 미치는 영향을 분석하여 가중치 부여 방식에 따른 지수변화의 민감도 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.300-303
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• 2010

순차패턴 마이닝에서 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려할 수 있다. 본 논문에서는 순차패턴 마이닝에서 가중치 순차패턴을 탐색하기 위한 가중치 계산 기법으로 발생 간격에 기반한 순차패턴 가중치 부여 기법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생 순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻도록 지원한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.1
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• pp.47-61
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• 2001

Lazy loaming methods including CBR have relative advantages in comparison with eager loaming methods such as artificial neural networks and decision trees. However, they are very sensitive to irrelevant features. In other words, when there are irrelevant features, larry learning methods have difficulty in comparing cases. Therefore, their performance can be degraded significantly. To overcome this disadvantage, feature weighting methods for lazy loaming methods have been studied. Most of the existing researches, however, were focused on global feature weighting. In this research, we propose a new local feature weighting method, which we shall call CBDFW. CBDFW stores classification performance of randomly generated feature weight vectors. Then, given a new query case, CBDFW retrieves the successful feature weight vectors and designs a feature weight vector fur the query case. In the test on credit evaluation domain, CBDFW showed better classification accuracy when compared to the results of previous researches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1049-1052
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• 2002

기존의 키워드 추출 방법은 출현회수(frequency)에 기반한 가중치(weight) 부여 방식이 많이 쓰였다. 본 논문에서는 HTML 문서와 같이 스타일이 적용된 문서의 경우 출현회수와 함께 단어에 적용된 스타일을 고려하여 가중치를 부여해 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 가중치를 부여할 스타일 항목과 항목별 가중치 부여방법을 정의하고 이를 단어별로 합산하고 정규화(normalization)하는 방법을 정의하여 스타일에 기반 해 키워드를 추출하였다. 내용이 특정된 도메인으로부터 순위(ranking)가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 뽑아서 이를 기준으로 삼아 기존의 출현회수 기반의 키워드 추출 방식과 양적, 질적인 비교를 수행하여 우월함을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.223-227
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• 2002

자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.