• 한국해양학회지
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• v.30 no.6
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• pp.543-549
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• 1995

The inverse method has been used to estimate a surface velocity field from sequential AVHRR/SST data. In the model, equation system was composed of heat equation and horizontal divergence minimization and the velocity field contained in the advective term of the heat equation, which was linearized in grid system, was estimated. A constraint was the minimization of horizontal divergence with weighting factor and introduced to compensate the null space(Menke, 1984) of the velocity solutions for the heat equation. The experiments were carried out to set up the range of weighting factor and the matrix equation was solved by SVD(Singular Value Decomposion). In the experiment, the scales of horizontal temperature gradient and divergence of synthetic velocity field were approximated to those of real field. The neglected diffusive effect and the horizontal variation of heat flux in the heat equation were regarded as random temperature errors. According to the result of experiments, the minimum of relative error was more desirable than the minimum of misfit as the criteria of setting up the weighting factor and the error of estimated velocity field became small when the weighting factor was order of $10^{-1}$

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.39 no.4
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• pp.71-96
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• 2008

Recently, some universities and university libraries have implemented performance management system as a part of managerial innovation, and they have either implemented or are considering implementing BSC. Thus there are needs to develop performance indicator, which is a tool measuring performance of university libraries, based on BSC, and to assess the developed performance indicator's relative weights to analyze which indicators are essential to fulfill and improve the university library's mission. The performance indicators are also affected by the characteristics and perspectives of the people who develop them during the development process. Therefore, it is necessary to analyze the differences among the professional groups in relative weighting of the performance indicator. The purposes of this study are to derive a university library performance indicator model based on BSC, to analyze the importance of each evaluation factor of the derived performance indicator model, and to analyze the differences among the professional groups in relative weighting of the performance indicator model.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1D
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• pp.51-59
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• 2012

An efficient application method of XML schema matching technique to the document structure of structural calculation document (SCD) of bridge is proposed. With 30 case studies, a parametric study on weightings of name, sibling, child, and parent elements of XML scheme component that are used in the similarity measure of XML schema matching technique has been performed, and suitable weighting to analyze document structure of SCD is suggested. A simplified formula for quantification of similarity is also introduced to reduce computation time in huge scale document structure of SCDs. Numerical experiments show that the suggested method can increase the accuracy of XML schema matching by 10% with suitable weighting parameters, and can maintain almost the same accuracy without weighting parameters compared to previous studies. In addition, computation time can be reduced dramatically when the proposed simplified formula for the quantification of similarity is used. In the numerical experiments of testing 20 practical SCDs of bridges, the suggested method is superior to previous studies in the accuracy of analyzing document structure and 4 to 460 times faster than the previous results in computation time.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2011.10a
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• pp.17-17
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• 2011

본 연구는 지역이 가지고 있는 중요한 자원을 자연 생태적 요소, 역사 문화적 요소, 시각 환경적 요소 등으로 분류한 후 충남지역 16개 시 군을 대상으로 군의 상징적 요소로서 가치 있는 자원의 발굴과 동시에 개발에 밀려 점점 사라져가는 농산어촌 대표경관의 추출을 통해 자원의 중요성을 AHP(계층 분석적 의사 결정기법)모델을 통해 분석하여 상호 중요도를 파악하고자 한다. 이러한 연구를 통해 지역의 대표적인 상징적 요소와 경관적 요소의 상관성을 파악함과 동시에 중요도에 따라 순위(ranking ordering)를 결정함으로서 지역의 정체성(identity)을 확보하고, 향후 보전할 자원의 특성을 파악함으로써 지역의 문화적, 환경적, 생태적 자원가치의 패러다임을 구축하고자 한다. 연구방법은 1차적으로 문헌조사를 통한 지역의 자원특성에 대한 분류체계를 설정한 후 전문가 집단을 선정하여 설문조사를 통한 통계적 분석방법을 사용하고자 한다. 전문가 집단은 지역에 대한 비교적 잘 파악하고 있는 지역전문가(관련대학 교수, 공무원, 연구원 등)로 구성하였으며, 1, 2차 설문을 통한 상징성 및 대표경관자원을 최종적으로 선정한 후, 3차 설문에서는 농촌 및 경관관련 전문가 집단을 재선정하여 AHP(계층 분석적 의사결정)기법을 통한 자원의 중요도를 파악하고자 한다. 분석방법은 자료의 계량적 분석을 위해 통계프로그램인 SPSS 12.0 for Windows와 도출된 상징요소의 가중치를 파악하기 위해 AHP 프로그램인 ExpertChoice 2006을 사용하여 도출된 상징요소의 가중치별 순위를 측정하여 분석의 과학성, 논리성, 타당성을 확보하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.65-71
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• 1997

이 논문은 부산대학교 전자계산학과 인공지능 연구실에서 개발한 정보검색 시스템 "미리내"의 적합성 피드백 방법을 분석하고, 그 방법들의 검색 효율을 비교 분석하였다. "미리내"에서 질의문은 자연언어 질의문을 사용하고 재검색을 위한 적합성 피드백은 원질의문에서 검색된 문서 중 이용자가 직접 선택한 적합 문서에서 추출한다. 적합성 피드백은 크게 단어 확장(Term Expansion)을 위한 단어 선택 방법과 추가될 단어에 가중치를 부여하는 단어 가중치 부여(Term Weighting)의 2가지 요소로 이루어진다. 단어 선택을 위해서는 적합 문서에 나타난 단어 빈도합(tf), 역문헌빈도(idf), 적합 문서 중에서 해당 단어가 있는 적합 문서의 비율(r/R) 등의 정보를 이용한다. 단어 가중치 부여 방법으로는 정규화 또는 코사인 함수를 이용하여 부여하였다. 단어확장에는 tfidf가 tfidf(r/R)보다 정확도 면에서 나은 향상율을 보였으나, 30위 내 검색된 적합문서의 수를 비교해 보았을 때 tfidf(r/R)의 정확도가 높았다. 단어 선택 방법에서 계산된 값을 정규화하여 가중치를 부여하였을 때 보다 코사인 함수를 이용하여 가중치를 부여하였을 때 정확도가 높았다. 실험은 KT-Set 2.0 (4391 건), 동아일보 96 년 신문기사(70459 건)를 대상으로 수행하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.4
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• pp.581-587
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• 2011

A wireless sensor network needs to consist of multi-sensors in order to infer a high level of information on circumstances. Data fusion, in turn, is required to utilize the data collected from multi-sensors for the inference of information on circumstances. The current paper, based on Dempster-Shafter's evidence theory, proposes data fusion in a wireless sensor network with different weights assigned to different sensors. The frequency of events per sensor is the crucial element in calculating different weights of the data of circumstances that each sensor collects. Data fusion utilizing these different weights turns out to show remarkable difference in reliability, which makes it much easier to infer information on circumstances.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.61-67
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• 2000

Generally, relevance, feedback reflecting user's intention has been used to refine the refine the query conditions in image retrieval. However, in this paper, the usage of the relevance feedback is extended to the image database categorization so as to be accommodated to the user independent image retrieval. In our approach, to guarantee a desirable user-satisfactory performance descriptors and the elements of the descriptors corresponding unique features associatiated with of each image are weighted using the relevance feedback where experts can more lead rather than beginners do. In this paper, we propose a proper image description scheme consisting of global information, local information, descriptor weights and element weights based on color and texture descriptors. In addition, we also introduce an appropriate learning method based on the reliability scheme preventing wrong learning from abusive feedback.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.146-149
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• 2014

최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.920-926
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• 2005

Nearest neighbor algorithms classify an unseen input instance by selecting similar cases and use the discovered membership to make predictions about the unknown features of the input instance. The usefulness of the nearest neighbor algorithms have been demonstrated sufficiently in many real-world domains. In nearest neighbor algorithms, it is an important issue to assign proper weights to the attributes. Therefore, in this paper, we propose a new method which can automatically assigns to each attribute a weight of its importance with respect to the target attribute. The method has been implemented as a computer program and its effectiveness has been tested on a number of machine learning databases publicly available.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.