• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.11-40
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• 2006

시간의 흐름에 따라 사회 구성원들에 대한 행태 연구나 사회의 변화가 개인의 행동양식에 미치는 영향 등에 대한 조사에서는 어느 한 시점에서의 구성원들에 대한 횡단면 조사와는 다르게 다년간 지속적으로 조사개체를 추적조사 해야 하는 종단면 조사 또는 패널조사를 수행해야 한다. 패널조사는 횡단면 조사와는 달리 최초 표본이 시간이 지남에 따라 조사 대상 표본으로부터 탈락함으로서 발생하는 표본의 마모와 그에 따른 대표성 상실의 문제이다. 그러므로 이러한 표본의 대표성 상실 문제를 적절히 해결하기 위해 적용 가능한 방법이 가중치 조정 방법이다 횡단면 조사에서는 (1)추출가중치의 조정, (2)무응답 가중치 조정, (3)사후층화 가중치 조정과 같이 3단계의 가중치 조정과정을 수행하지만, 패널 조사의 경우 이와 더불어 원 표본의 대표성을 유지하기 위해 종단면 가중치(longitudinal weight)를 함께 고려해야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 다양한 패널형태에 따른 가중치 조정 방법에 대해 고찰하고, 향후 수행될 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study: KWPS)의 가중치 산정에 관한 이론적 근거를 마련함과 동시에 현재 국내에서 수행되고 있는 패널조사의 가중치 조정방법과 비교하고자 한다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2003년도 춘계학술발표대회
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• pp.19-28
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• 2003

가중치 조정은 표본추출 확률의 역수로 계산된 기본 가중치 외에 보정승수를 곱해 줌으로써 추정단계에서 보조변수를 활용하여 추정치의 효율을 높이는 방법이다 가중치 조정의 대표적인 예로는 사후층화를 들 수가 있는데 이는 회귀추정의 특수한 경우이나 회귀추정보다 계산이 편리하여 실제로 많이 사용되고 있다. 이러한 경우 보조변수를 많이 사용하게 되면 보정승수가 지나치게 크거나 또는 지나치게 작아지게 되는 경우가 있는데 이렇게 되면 추정치의 편향(bias)이 커지게 된다. 본 연구에서는 적절히 추정치의 효율도 높이면서 편향을 줄이는 가중치 조정 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 추정치의 성질을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.398-413
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• 2000

본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다.본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고자 한다. 정보 에이저트와 질의 에이전트는 조정에이전트에 정보를 등록·요청할 때, 조정 에이전트에 이미 존재하는 기본 오톨로지(Base Ontology)에 자신이 제공·질의하는 정보의 상대적 가중치를 함께 등록한다. 조정 에이전트는 질의 에이전트와 정보 에이전트의 가중치를 고려하여 유사도를 구하고, 구해진 유사도를 이용하여 가장 근접한 정보를 제공하는 정보 에이전트를 찾아 연결한다. 가중치를 제공하지 않는 질의 에이전트의 경우에는 강화 학습으로 얻어진 특성 자료를 이용하여 조정 에이전튼가 임의로 가중치를 구하고, 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.66-68
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• 1999

본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.103-113
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• 2009

표본조사에서 무응답은 비 표본추출오차를 발생시키는 중요한 원인 중 하나이다. 단위무응답이 발생하는 경우 무응답에 의한 편향을 줄이는 동시에 추정의 정도를 향상시키기 위해 단위무응답 조정층을 구성해 무응답 가중치 조정을 하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 무응답 조정층 구성과 관련된 기존의 이론들을 정리하고 어업총조사 자료를 이용한 실증적인 모의실험을 통해 효과적으로 무응답 조정층을 구성하는 방안에 대해 살펴본다. 모의실험결과 응답성향에 따른 조정층 구성보다는 예측평균을 기준으로 한 조정층 구성이 효율성 측면에서 효과적인 것으로 나타났으며, 아울러 다른 관심변수에도 적용될 수 있는 로버스트한 조정층 구성을 위해서는 예측평균만을 고려하는 것보다 응답성향과 예측평균을 모두 고려한 조정층 구성방법이 효과적인 것으로 나타났다. 한편 무응답 조정을 위한 응답률 산출에 있어서 설계가중치의 적용 필요성에 대해 살펴본 결과 설계가중치 적용 여부는 추정결과에 거의 영향을 주지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제16권1호
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• pp.7-30
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• 1999

본 연구의 목적은 문헌의 구조에 근거한 비통계적 용어 가중치 기법을 사용함으로써 기존의 불 논리 검색 시스템에 용이하게 적용될 수 있는 P-norm 검색의 효과적인 문헌 순위화 기법을 찾아내는 데 있다. 또한 용어 가중치를 사용하여 검색 된 문헌들을 대상으로 상위문헌 몇 개와 유사도가 높은 문헌의 순위를 높여주는 순위 조정 과정을 추가하여 검색성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다. 비통계적 가중치 기법으로는 필드 가중치와 근접거리 가중치를 사용하였고, 통계적 기법을 이용한 검색도 실시하여 검색성능을 비교하였다. 순위 조정 실험에서는 문헌간의 유사도 측정의 기준에 되는 상위문헌수를 1건으로 사용하는 경우부터 5건으로 사용하는 경우까지 5번에 걸친 실험을 실시하였다. 실험결과 비통계적 가중치 기법은 통계적 기법보다 더욱 효과가 있었고, 순위 조정 과정은 전반적으로 검색효율이 크게 향상되는 것으로 밝혀졌다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.255-256
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• 2007

컨테이너터미널의 장치장으로 반입되는 컨테이너의 위치가 잘못될 경우 컨테이너 적하 작업 시 재취급 발생과 크레인 이동 시간 증가로 인해 작업 시간이 지연될 수 있다. 최적의 장치 위치를 결정하기 위해서는 크레인 간섭, 컨테이너 그를, 적재단수 등 여러 가지 요소를 고려해야 하고, 이 요소들의 중요도를 반영하는 가중치를 결정해야 한다. 본 연구에서는 온라인 탐색을 바탕으로 장치 위치 결정 요소에 대한 가중치를 동적으로 조정하는 온라인 탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.372-383
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• 2006

이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.511-514
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• 2019

인공지능이 정형화된 수치 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지도 인식해야하는 시대가 왔다. 보안 분야 이외에도 사회 전반에서 숫자 인식을 활용하고 점차 확대되고 있다. 숫자인식을 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망은 입력 층, 중간 층, 출력 층으로 이루어져 있다. 각 층은 노드와 노드들을 연결하는 가중치로 구성되어 있다. data set을 입력 값으로 하여 각각의 가중치를 곱한다. 오차역전파법을 이용하여 가중치 값을 갱신한다. 갱신하는 과정에서 학습률과 가중치 조정을 통해 결과 값의 정확도를 연구한다. 궁극적으로 학습된 data set과 인공신경망 알고리즘을 이용하여 손 글씨로 된 숫자를 인식한다. 실험에서 학습률과 중간층의 노드 개수를 조정하여 인식률을 높여간다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.85-89
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• 2006

구간값 퍼지집합은 일반적인 퍼지집합보다 언어적인 의사결정 절차에서 매핑의 정확성과 계산의 효율성이 뛰어나고, 규칙의 가중치는 패턴 분류문제에서 분류 경계를 효율적으로 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지규칙 기반 분류방법을 구간값 퍼지규칙 기반 분류방법으로 확장하고 규칙의 가중치를 고려한 분류방법을 제안한다. 모의실험에서는 일반 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법과 구간값 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법을 비교하였다.