• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.3
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• pp.369-380
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• 2004

In this paper, we propose a web page weighting scheme based on WordNet-based collaborative evaluation and hyperlink to improve the precision of web search engine. Generally search engines use keyword matching to decide web page ranking. In the information retrieval from huge data such as the Web, simple word comparison cannot distinguish important documents because there exist too many documents with similar relevancy. In this paper, we implement a WordNet-based user interface that helps to distinguish different senses of query word, and constructed a search engine in which the implicit evaluations by multiple users are reflected in ranking by accumulating the number of clicks. In accumulating click counts, they are stored separately according to lenses, so that more accurate search is possible. Weighting of each web page by using collaborative evaluation and hyperlink is reflected in ranking. The experimental results with several keywords show that the precision of proposed system is improved compared to conventional search engines.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2005.02a
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• pp.57-84
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• 2005

기관평가제도는 경영관리과정의 최종단계로 평가결과에 의한 인센티브 부여와 피드백과정을 갖는 경영관리의 중심분야 임에도 불구하고 아직까지 정부출연연구기관의 기관평가제도에 대한 유효성 평가에 대한 실증연구가 없는 실정이다. 본 연구에서의 기관평가제도의 유효성에 대한 평가는 기관평가지표가 기관성과를 평가하기에 적절하게 구성되었는지의 여부와 연구기관의 의견이 반영되었는지 여부로 검증하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 세부적인 방법론을 사용하였다. 첫째, 연구기관의 특성분석과 선행연구를 통하여 연구기관의 BSC 모형을 도출하였다. 둘째, 출연 연구기관의 특성을 고려하여 관점을 도출한 후 전문가를 통한 델파이법(Delphi Method)으로 관점을 확정하였다. 셋째, 기존 평가제도에서 평가지표의 가중치(weight)를 분석하여 관점별로 분류한 후 BSC 형태로 재조정하여 기존 평가제도의 유효성을 분석하였다. 넷째, 피평가자의 설문조사를 통하여 피평가기관의 의견이 반영된 평가지표의 유효성을 분석하였다. 기존 평가제도의 평가지표와 연구기관의 의견이 반영된 평가지표가 BSC 모형에서 적절하게 구성되었는지 분석하기 위하여 연구기관의 BSC 관점간의 가중치가 기존 평가제도와 연구기관의 의견이 반영된 평가지표에 반영되었는지 검증하였다. 연구결과 기초 ${\cdot}$ 원천 연구에 주력하는 기초기술연구회, 산업화 ${\cdot}$ 상업화 연구에 주력하는 산업기술연구회, 공공성 ${\cdot}$ 대형연구에 주력하는 공공기술연구회간에는 미션과 특성이 다르기 때문에 검증결과 관점간의 가중치가 다르게 나타났다. 따라서, 현행 기관평가제도는 연구기관의 특성과 미션을 고려한 유효한 평가제도로 볼 수 있겠다. 연구기관의 의견이 반영되었는지 여부는 기존 평가제도와 연구기관의 의견이 반영된 평가제도를 대상으로 관점간 가중치의 우선순위로 검증하였다. 연구결과 관점간 가중치의 우선순위가 동일할 경우 현행 평가제도는 연구기관의 의견이 반영되었다고 볼 수 있으나, 검증결과 관점간 가중치가 다르게 나타났다. 또한, 추가적인 분석에서 연구회별 관점의 가중치와 소속 연구기관별 관점의 가중치를 분석한 결과 일부 연구기관에서는 연구회의 가중치와달리 나타났다. 따라서, 현행 기관평가제도는 일부 연구기관의 특성이 충분히 반영되지 않아서 유효한 평가제도로 볼 수 없다고 하겠다. 본 연구의 결과에 따라 출연연구기관의 기관평가지표에 대한 각 지표별 가중치와 지표 문항 개선시 유용한 자료로 활용되리라 본다.

• Survey Research
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• v.12 no.3
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• pp.173-186
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• 2011

We introduced the methodologies used to construct the longitudinal weights and cross-sectional weight that are required for the analysis of Korea Youth Panel Survey. To analyze the longitudinal dynamic change of the population, we derived the longitudinal weight through nonresponse adjustment based on logistic regression and post-stratification. Cross-sectional weights that are necessary to produce an asymptotically unbiased estimator of the population parameter were constructed through simple nonresponse adjustment based on overall response rate and post-stratification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.533-540
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• 2012

In this paper, we propose a document summarization method using the pseudo relevance feedback and the term weighting based on semantic features. The proposed method can minimize the user intervention to use the pseudo relevance feedback. It also can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the sentence set are well reflected by term weighting derived from semantic feature. In addition, it uses the semantic feature of term weighting and the expanded query to reduce the semantic gap between the user's requirement and the result of proposed method. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performant than other methods without term weighting.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.382-385
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• 2012

이 논문에서는 영상 검색(image retrieval) 및 영상 부류(image categorization)을 위하여 영상을 기술할 때 영상의 클레스(class)별로 서로 다른 주요 특징량(feature)에 가중치 를 주는 방법론을 제안한다. 기존에 연구되어온 영상의 특징량 벡터에 가중치를 주는 방식은 모든 영상 클레스에 대하여 동일하게 가중치를 적용하기 때문에 영상이 클레스별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용할 수 없다. 영상이 클레 별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용하기 위하여 영상의 클레스별로 특징량 벡터에 서로 다른 가중치 벡터(weight vector)를 학습하였다. 그 후 질의 영상(query image)이 입력되면, 기존의 영상 검색 프레임워크(framework)를 통해 데이터베이 스(database)로 부터 미리 정의된 서브 클레스(sub-class)의 수에 해당하는 영상부 집합(subset)을 만들었다. 그리고 영상부 집합의 특징량 벡터들에 클레스별로 각각 학습된 가중치 벡터를 적용하여 특징량 벡터들 간의 거리를 다시 계산하여 리랭킹(re-ranking)하였다. 이 방법론을 UKBench Dataset에 적용하여 실험을 해보았으며 가중치를 주기 전과 비교 하였을 때 더 높은 정확도를 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.5
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• pp.471-476
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• 2009

In this paper, we apply a discriminative weight training to a support vector machine (SVM) based speech/music classification for the selectable mode vocoder (SMV) of 3GPP2. In our approach, the speech/music decision rule is expressed as the SVM discriminant function by incorporating optimally weighted features of the SMV based on a minimum classification error (MCE) method which is different from the previous work in that different weights are assigned to each the feature of SMV. The performance of the proposed approach is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional scheme in the SVM.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.389-394
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• 2007

스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2459-2462
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• 2002

검색된 문헌들에 대한 항해 시간을 줄이기 위해서 검색된 문헌들의 문헌 순위화가 필수적이다. 문헌 순위화를 위해서는 문헌 순위화를 위한 순위화 정보가 필요하다. 본 논문에서는 검색된 문헌들에 대한 순위화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 정보를 제공하기 위하여 HTML 문서에 대한 색인 과정에서 다양한 가중치를 가지는 색이어 추출 방법에 관하여 연구하였다. 웹문서들은 태그로 이루어지며 중요한 색인어들은 특정 태그 속에 포함되어 있다는 것에 착안하여 색인어의 중요도에 영향을 줄 수 있는 태그를 선별하고, 선별된 태그들에 대해 휴리스틱 정보를 이용하여 중요도를 부여한 후 선별된 태그에 영향을 받는 문장들에서 추출된 색인어에 대하여 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 색인어 추출을 형태소 분석기를 이용하였다. 색인어들이 다양한 가중치를 가지므로 검색 과정에서 검색된 문헌들에 대하여 효율적인 순위화가 가능하여 관련 문헌을 보다 빠르게 찾을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.354-360
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• 2005

웹 클러스터 시스템은 동일 서버 군에서 하나 이상의 서비스를 제공하여 비용대비 효과 면에서 높은 가용성 및 보다 빠른 서비스를 제공할 수 있는 시스템이다. 본 연구는 폭주하는 부하를 웹 클러스터 시스템 내의 각 서버에 균등하게 분산 시키는 방법에 대하여 연구하며, 부하 분산의 방법론 및 부하 분산 알고리즘을 제시한다. 기존의 WLC 알고리즘의 변형인 PWLC 알고리즘은 주기적인 웹 클러스터의 부하 측정을 통해 가중치를 적용하고 주어진 기간 동안 부하를 가중치에 따라 점진적으로 분산 시키는 방법이다. 이 알고리즘을 동일 기종 및 이기종 웹 클러스터 시스템에 적용하였고, 또한 기존에 제안된 DWRR 알고리즘과의 시뮬레이션을 통한 비교에서 제안된 PWLC 알고리즘이 보다 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.154-156
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• 2003

인터넷의 급속한 성장과 더불어 많은 정보와 데이터들을 인터넷을 통하여 얻을 수 있게 되었으며 많은 단체들이 문서들을 웹을 통하여 이용 가능하게 만들고 있다. 이에 따라 다양한 정보와 데이터를 효과적으로 분류하고 검색하는 문서 분류 (Document Classification)에 대한 알고리즘이 다양한 분야에서 널리 연구되어 왔으며 본 논문에서 초점을 두고 있는 전자 도서관 (Digital Library) 분야에서도 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 기존의 전자 도서관의 문서 분류 알고리즘들은 문서들의 각 단락의 비중을 고려하지 않은 채 단어들의 발생 빈도에 초점을 두어 많은 잡음 단어 (Noise Term)를 포함하고 그로 인하여 분류 성능이 떨어졌다. 본 논문에서는 문서 단락의 중요도에 따라 다른 .가중치를 부여하여 단어 지지도 (Term Support)가 높은 단어들을 추출하고 그 단어들로 연관 규칙 (Association Rules)을 이용하여 분류 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 문서 분류에 널리 쓰이는 나이브 베이지안 분류자 (Na$\square$ve Bayesian Classifier) 및 기존의 단순 연관 규칙 분류자 (Associative Classifier)와 비교 평가하였다. 그 결과, 각 가중치가 부여된 연관 규칙 분류 방법이 나이브 베이지안 분류 방법과 단순 연관 규칙 분류 방법보다 높은 성능을 보였다.