• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.6
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• pp.521-528
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• 2007

The overall objective of this research was to investigate various combination of segmentation parameters and to improve classification accuracy of object-oriented classification. This research presents a method for evaluation of segmentation parameters by calculating Moran's I and Intrasegment Variance. This research used Landsat-7/ETM image of $11{\times}14$ Km developed area in Ansung, Korea. Segmented images are generated by 75 combinations of parameter. Selecting 7 combinations of high, middle and low grade expected classification accuracy was based on calculated Moran's I and Intrasegment Variance. Selected segmentation images are classified 4 classes and analyzed classification accuracy according to method of objected-oriented classification. The research result proved that classification accuracy is related to segmentation parameters. The case of high grade of expected classification accuracy showed more than 85% overall accuracy. On the other hand, low ado showed around 50% overall accuracy.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.1
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• pp.211-233
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• 2008

This study examines various weighting methods for improving the performance of automatic classification based on Rocchio algorithm on two collections(LISA, Reuters-21578). First, three factors for weighting are identified as document factor, document factor, category factor for each weighting schemes, the performance of each was investigated. Second, the performance of combined weighting methods between the single schemes were examined. As a result, for the single schemes based on each factor, category-factor-based schemes showed the best performance, document set-factor-based schemes the second, and document-factor-based schemes the worst. For the combined weighting schemes, the schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor show better performance than the combined schemes(tf*cat or ltf*cat) which combine document factor with category factor as well as the common schemes (tfidf or ltfidf) that combining document factor with document set factor. However, according to the results of comparing the single weighting schemes with combined weighting schemes in the view of the collections, while category-factor-based schemes(cat only) perform best on LISA, the combined schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor showed best performance on the Reuters-21578. Therefore for the practical application of the weighting methods, it needs careful consideration of the categories in a collection for automatic classification.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.3
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• pp.37-45
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• 2004

In this paper we propose Clustered Group Multicast by Clustering Algorithm in Wireless Mobile Ad-hoc Network. The proposed scheme applies to Weighted Cluster Algorithm Ad-hoc network is a collection of wireless mobile hosts forming a temporary network without the aid of any centralized administration or reliable support services such as wired network and base station. In ad hoc network muting protocol because of limited bandwidth and high mobility robust, simple and energy consume minimal. WCGM method uses a base structure founded on combination weighted value and applies combination weight value to cluster header keeping data transmission by seeped flooding, which is the advantage of the exiting FGMP method. Because this method has safe and reliable data transmission, it shows the effect to decrease both overhead to preserve transmission structure and overhead for data transmission.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.39 no.1
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• pp.58-62
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• 2015

Most blog sites provide predefined classes based on contents or topics, but few bloggers choose classes for their posts because of its cumbersome manual process. This paper proposes an automatic blog post classification method that variously combines term frequency, document frequency and class frequency from each classes to find appropriate weighting scheme. In experiment, combination of term frequency, category term frequency and inversed (excepted category's) document frequency shows 77.02% classification precisions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.280-282
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• 1999

적응 횡단선 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합 한 새로운 LMSBP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 토해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.429-431
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• 2012

하이퍼네트워크를 학습하는 기존의 방법은 데이터의 분포를 학습하기 위하여 주로 하이퍼에지의 적절한 조합을 찾는데 초점을 맞추었다. 반면 본 논문에서는 주어진 하이퍼에지의 조합 내에서 가중치를 조절하여 데이터의 분포를 학습하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 분류 문제에서 하이퍼네트워크가 표현하고 있는 클래스 y에 대한 데이터 x의 조건부 우도(Conditional Likelihood)를 대화하는 방식으로 학습을 진행한다. 본 논문에서는 제안된 학습 방법이 기존의 학습 방법보다 개선된 학습 성능을 보일 뿐만아니라, 제안된 가중치 학습 방법이 기존의 가중치 학습 방법을 포함하는 관계임을 논증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.3001-3003
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• 2005

이 논문에서는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 통신 시스템에서 고려해야할 중요한 문제 중의 하나인 PAPR(peak to average power ratio) 문제를 다루었다. SLM(selected mapping) OFDM 시스템을 기반으로 구현하였고, PAPR을 줄이기 위한 방법으로 새로운 위상 가중치를 곱하는 방법을 제안하였다. 여기서는 여러 가지 방법들(PSK, QPSK, 랜덤)로 위상 가중치를 발생시켰고, 발생된 위상 가중치를 병렬 조합으로 적용하여, 최저의 PAPR을 가져오는 값을 선택했다. 실험결과에서, 단일의 위상 가중치만을 곱하여 사용할 때 보다 위상 가중치를 복합적으로 사용했을 때 큰 PAPR 감소를 보임으로서, 제안된 방법의 우수성을 보였다. 그러나 아직 해결해야할 것들 중에서, 여러가지 위상 가중치를 사용함에 따른 시스템 복잡도가 증가하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비록 복잡도의 증가라는 단점을 가지고 있지만, 성능면에서의 향상은 커다란 장점이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1084-1088
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• 2010

일반적으로 자연하천에서는 횡방향 흐름저항 요소가 매우 다를 수 있다. 이러한 하천은 흐름저항 요인에 따라 몇 개의 소단면으로 구분될 수 있으며, 1차원 해석을 위해서는 단면 전체를 대표하는 복합 조도계수(composite roughness coefficient)를 사용함으로써 수위 또는 평균유속의 계산이 가능해 진다. 복합 조도계수는 각 소단면의 면적(A), 윤변(P), 또는 동수반경(R)을 적절히 조합하여 각 소단면의 조도계수에 가중치를 부여하면서 계산되는데, 각 산정식들의 개발과정에 도입된 가정 조건에 따라 상이한 가중치를 부여하게 되며, 일부 산정식들에서는 횡방향으로 동일한 재료로 구성된 조건에서도 복합 조도계수 산정 결과는 하상재료에 의한 조도계수와 다른 값을 산정하게 된다. 본 연구에서는 13개의 기존 복합 조도계수 산정식을 이론적으로 검토하였고, 소규모 실내 수리실험자료로부터 실측 복합 조도계수와 계산된 값을 비교 분석하였으며, 소단면 분할방법에 의한 기존 산정식의 적용성을 분석하였다. 분석결과, 윤변을 가중치로 사용하는 경우는 실측 복합 조도계수 그리고 각 산정식에 의한 계산 복합 조도계수의 차이가 비교적 작게 나타났으나 각 산정식의 가정조건에 유의하여야 하는 것으로 나타났다. 한편 단면적 또는 윤변과 동수반경을 조합하여 가중치로 사용하는 경우는 방법별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었고, 그 원인은 단면분할 방법에 기인하므로 이러한 방법을 적용할 경우에는 소단면 분할방법에 특히 주의하여야 함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.13-16
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• 1997

본 논문에서는 Bayesian 결정 이론을 이용한 기존의 Radial Basis Function Networks 이되는 출력층에서 선형 조합되는 것과는 다른 형태의 방법을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 방법은 은닉층의 출력값과 가중치와의 곱해진 값이 출력층의 입력으로 들어오는데 이들 입력신호를 경쟁을 통하여 가장 큰 값만을 출력신호 인정하는 방법이다. 이런 경우에 파라미터 갱신을 할 때도 모든 가중치를 다 갱신하는 것이 아니라 출력되는 은닉층에 연결된 가중치만을 갱신하게된다. 이렇게 할 경우 계산량 감소뿐만 아니라 학습시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 제안한 방법을 이용할 경우 비선형 분류문제에서도 우수한 성능결과를 확인 할 수 있었으며 기존의 RBFN rhk Wiener Filter와 성능을 비교하였다.