• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.37-47
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• 2005

대부분 소프트웨어 규모 추정 기법들은 사용자에게 제공될 기능에 기반을 두고 있으며, 기능에 대한 점수를 부여하는 과정에서 복잡도를 함께 고려하고 있다. 완전기능점수 기법은 데이터 처리, 실시간 시스템과 알고리즘 소프트웨어 등 광범위한 분야에 적용되는 장점을 갖고 있는 반면에 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 부여하지 않는 단점도 갖고 있다. 본 논문은 신규로 개발되는 프로젝트와 유지보수 프로젝트들에 적용되는 완전기능점수 계산 방법에 각기능 요소들에 대한 복잡도를 고려하여 소프트웨어 규모를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 기능 점수 기반으로 실측된 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 검증한 결과, 소프트웨어의 규모 추정에 사용되는 속성들인 기능 요소들에 다른 가중치를 적용하였을 경우 보다 좋은 규모 추정이 가능하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.71-78
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• 2016

본 논문은 인공 신경망에 기반을 둔 새로운 전력 수요 예측 모델을 제시한다. 인공 신경망 입력 변수로 시간과 날씨요소를 고려하였다. 시간 요소는 하절기와 동절기 전력수요 데이터의 자기 상관계수를 측정하여 선정하였고, 날씨요소는 피어슨 상관계수를 이용하여 선정하였다. 중요한 날씨요소로는 온도와 이슬점으로 이들은 전력수요와 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 반면에 습도, 기압, 풍속 등과 같은 날씨요소는 전력수요와의 상관관계가 높지 않게 나타나 신경망의 입력 변수에서 제외하였다. 실험결과 새로이 제안한 인공 신경망을 이용한 전력수요 모델은 시간요소 및 날씨요소와 이에 대한 가중치를 피크 전력율과 계절에 따라 차등 적용하여 높은 적중률을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권3호
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• pp.273-288
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• 2011

우리나라 항만물류의 경우 중국의 급격한 성장으로 인해 물동량 처리실적에서 순위를 내주면서 항만물류 경쟁력 자체에 심각한 우려를 받고 있어 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 다양한 대책마련이 요구받고 있다. 이러한 측면에서 항만물류의 내부 및 외부 요구 항목들을 파악하고 이들 항목의 중요도 가중치 및 순위를 파악하여 개선의 노력을 집중하는 것이 우리나라의 항만물류를 좀 더 효율적으로 향상시키는 지름길이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 항만물류를 구성하는 내 외부 요구항목들의 중요도 가중치를 산정하기 위해 AHP 분석을 실시하였다. 먼저 내부 구성요소들 중에서는 보관 및 하역시스템(0.288)의 중요도 가중치가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 항만물류정보시스템(0.210), 내륙연계시스템(0.189), 선박 입출항 시스템(0.184), 선박 접이안 시스템(0.129) 순으로 나타났다. 그리고 외부 요구 항목들 중에서는 물류관련비용(0.366)의 중요도 가중치가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 서비스여건(0.128), 지역적 연계성(0.118) 순으로 나타났다. 본 연구에서는 추가적으로 2007년과 2011년에 항만 이용자들이 생각하는 가중치의 변화를 살펴보기 위해 연도별 가중치를 비교 분석하였다. 그 결과 내부 구성요소의 경우 2007년에는 항만물류정보시스템이 가장 높게 나타났으며, 외부 요구항목의 경우 물류관련비용이 가장 높게 나타났고 그 다음은 지역적 중심성이 뒤를 이었다. 이러한 결과는 2007년과 2011년에 항만물류의 환경이 변화됨에 따른 결과라 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 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 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.91-93
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• 2017

선박의 거대화, 다양화 및 고속화는 선박교통의 복잡화를 가져왔다. 선박교통의 복잡화는 다양한 선박사고를 발생시키고 있으며 이를 예방 혹은 대처하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구는 선박사고가 발생하기 전에 선박 혹은 승객대피를 위한 의사결정을 하기위한 주요항목들을 찾고 각각의 항목에 대한 가중치를 결정하는 연구이다. 주관적인 문제를 해결하기 위하여 계층분석법(AHP)을 활용하였으며 8개의 요소들에 대하여 상대 비교를 하였으며 각각의 상대치를 찾아내었다. 8개의 요소를 비교하였으며 상대적으로 낮은 2개의 값을 제외하고 6개의 요소가 선박 및 승객대피를 위한 의사결정에 주요항목으로 채택되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.691-693
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• 2005

본 연구에서는 FMM 신경망의 학습 알고리즘에서 하이퍼박스 확장과정에 수반되는 중첩현상을 분석하고, 이에 대한 축소 과정의 특성과 이를 보완하기 위한 새로운 활성화 함수에 관하여 고찰한다. 하이퍼박스 중첩 영역에 속하는 패턴 데이터는 그 분류 결과가 왜곡될 수 있다. 왜냐하면 학습과정에서 하이퍼박스상의 특징범위는 특징값의 빈도요소를 고려하지 않음으로 인하여 극소수의 비정상적 데이터에 관해서도 동일 수준으로 민감하게 확장되기 때문이다. 본 논문에서는 특징집합에서 가중치와 빈도요소를 반영하는 모델로서 이러한 중첩현상의 영향을 개선하는 방법론을 소개한다. 제안된 이론은 단순화된 패턴집합에 대하여 그 유용성을 이론적으로 고찰하며, 실제 패턴분류 문제에 적용하여 실험적으로 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.19-22
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• 2015

본 논문에서는 문장 및 문단에서 키워드의 역할에 따른 가중치에 근거하여 도서 본문에서 주제어를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 주제어 추출 방식은 도서 본문이 아닌 신문이나 논문에 대한 방식이므로 도서 본문에서의 주제어 추출에 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 빈도수뿐만 아니라 문장 내 중요 요소에 대한 가중치와 중요 문장에 대한 가중치를 후보 키워드에 부여하는 방식을 제안하였다. 제안한 계산 방식을 비문학 도서에 대하여 실험한 결과, 빈도수만으로 주제어를 추출한 기존 방식보다 본 논문에서 제안한 방식의 주제어 추출 결과의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.423-426
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• 2005

기억기반학습의 일종인 최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 과거의 데이터들 중에서 새로운 개체와 유사한 데이터들을 이용해서 새로운 개체의 목적 값을 예측하는 것이다. 이 경우 속성의 가중치를 계산하는 방식은 kNN의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 기존의 다른 이론들과 달리 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용해서 속성의 가중치를 이론적이고, 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목적속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN의 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이러한 방식의 성능을 다수의 실험을 통해 비교하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.226-229
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• 2010

본 연구에서는 데이터 저장의 질적 향상을 도모하는 XML 스키마 매칭의 효율적 활용방안을 제시하였다. 이를 위하여 매칭의 가중치의 변화에 따라 달라지는 정확도 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 수립하였다. 수립모델을 응용하여 구현한 가중치 자동선정 모듈은 설명변수인 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 요소의 수, 문서를 작성한 회사 등의 값에 따라 의사결정나무 모델의 목표변수인 정확도뿐만 아니라, 가장 높은 정확도를 보일 수 있는 가중치까지 간접적으로 제안가능하다. 본 연구로 구현한 모듈을 통해 제안된 XML 스키마 매칭 가중치를 활용하면 그렇지 않은 경우에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제11권1호
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• pp.13-23
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• 2002

본 연구에서는 침출수를 비롯한 매립지의 각종 오염물질 배출로 수자원이 오염되어 피폭체의 피해가 빈발하는 문제를 해결하기 위해서, 매립지의 상대적 유해성을 평가하여 한정된 환경관리 예산의 합리적 배분을 위한 우선순위를 결정할 수 있는 의사결정 지원도구로서 LHR(Landfill Site Hazard Ranking)모형을 개발했다. LHR모형은 다요소의사결정(多要素意思決) 기법에 정성적 위해성(危害性) 평가기법을 접맥시켜 주관적 가중치를 모형에 반영한 가치내재화(價値內在化) 모형이다. LHR모형은 피폭체의 주요 피폭경로를 지하수 이동경로와 지표수 이동경로로 보았으며, 각 이동경로별로 누출 가능성, 폐기물 특성 및 피폭체 특성으로 요소범주를 3종류로 구분하여 폐기물의 독성이나 매립량같은 특성이 매립지의 수리지질학적 요소 및 자연지리적 요소에 의해 결정되는 오염물질의 누출 가능성을 통해 매립지 주변의 지역주민과 취약한 수생태계 같은 피폭체에 끼치는 매립지의 유해성을 상대적으로 평가했다. 그리고 LHR모형에서는 매립지 유해성을 공기 이동경로 및 사회경제적 측면에서도 평가하기 위해 매립지 이격거리별 토지이용 형태의 유해성을 평가했다. 그리고 각 평가요소별 가중치는 위계분석과정(位階分析過程)의 쌍대비교법(雙對比較法)에 의하여 할당했으며, 민감도 분석으로 LHR모형을 검증했다.