• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1284-1290
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• 2004

In market-basket analysis, weighted association rule(WAR) discovery can mine the rules which include more beneficial information by reflecting item importance for special products. However, when items are divided into more than one group and item importance for each group must be measured by different measurement or separately, we cannot directly apply traditional weighted association rule discovery. To solve this problem, we propose a novel methodology to discovery the weighted association rule in this paper In this methodology, the items should be first divided into sub-groups according to the properties of the items, and the item importance is defined or calculated only with the items enclosed to the sub-group. Our algorithm makes qualitative evaluation for network risk assessment possible by generating risk rule set for risk factor using network sorority data, and quantitative evaluation possible by calculating risk value using statistical factors such as weight applied in rule generation. And, It can be widely used for new model of more delicate analysis in market-basket database in which the data items are distinctly separated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.343-348
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• 2005

The goal of this paper is to study the joint effect of factors of neural network teaming procedure. There are many factors, which may affect the generalization ability and teaming speed of neural networks, such as the initial values of weights, the learning rates, and the regularization coefficients. We will apply a constructive training algerian for neural network, then patterns are trained incrementally by considering them one by one. First, we will investigate the effect of these factors on generalization performance and learning speed. Based on these factors' effect, we will propose a joint method that simultaneously considers these three factors, and dynamically hue the learning rate and regularization coefficient. Then we will present the results of some experimental comparison among these kinds of methods in several simulated nonlinear data. Finally, we will draw conclusions and make plan for future work.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.9
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• pp.681-690
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• 2009

In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.2
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• pp.68-72
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• 1992

Recently, many researchers have studied the speaker recognition through the statistical processing method using Karhunen-Loeve Transform. However, the content of speaker's identity and the vocalization speed cause speaker recognition rate to be lowered. This parer studies the speaker recognition method using weighted orthogonal parameters which are weighted with eigen-values of speech so as to emphasize the speaker's identity, and optimal path which is made by DWP so as to normalize dynamic time feature of speech. To confirm this method, we compare the speaker recognition rate from this proposed method with that from the conventional statistical processing method. As a result, it is shown that this method is more excellent in speaker recognition rate than conventional method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1539-1544
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• 2003

Recently, many researchers have studied the speaker recognition through the statistical processing method using Karhonen-Loeve Transform. However, the content of speaker's identity and the vocalization speed cause speaker recognition rate to be lowered. This parer studies the speaker recognition method using weighted parameters which are weighted with eigen-values of speech so as to emphasize the speaker's identity and optimal path which is made by DWP so as to normalize dynamic time feature of speech. To confirm this method, we compare the speaker recognition rate from this proposed method with that from the conventional statistical processing method. As a result, it is shown that this method is more excellent in speaker recognition rate than conventional method.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.229-232
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• 2001

초저속 전송 통신망에서 비디오 전송을 효율적으로 하기 위한 시스템은 낮은 비디오 전송율에서 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 현재 저속 통신을 위한 부호화 표준으로 대표적인 ITU-T의 H.263은 DCT기반이므로 낮은 비트율에서 블록화 현상이 발생한다. 본 논문에서 제안하는 다중 가중 인자를 이용한 SPIHT 비디오 부호기는 H.263에 비하여 동영상의 PSNR이 우수한 성능을 보였고 기존 SPIHT 비디오 부호기보다도 PSNR이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.951-955
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• 2007

본 연구에서는 산림유역과 농지와 임야가 혼합된 유역에서 발생하는 강우유출수의 유량가중평균농도를 분석하기 위해 강원도 춘천시에 위치한 강원학교 학술림, 유포리 및 월곡리 소하천을 대상으로 유량 수질 자료를 수집하여 분석하였으며, 유역별로 각각 21개의 유량가중평균농도를 산정하였다. 유역별 21개 강우사상에 대한 수질항목별 평균 유량가중평균농도 농도는 유포리(AW1) > 월곡리(AW2) > 학술림(FW) 순서로 농업유역의 유량가중평균농도가 산림유역에 비해 높은 것으로 나타났다. 연구유역의 유출량에 영향을 미치는 인자로는 강우량과 유역면적의 상관도가 높게 나타났으며, 강우량에는 강우강도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대부분의 수질항목간의 상관도가 있는 것으로 나타났으나, 유기물 함량을 측정하는 COD의 경우 물속의 영양물질 양을 측정하는 T-N 및 T-P와 관계가 없는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1337-1340
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• 2010

본 연구에서는 최근에 발생하는 자연재해의 형태는 점차 대형화되고 있으며, 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 극한강우사상의 발생 빈도의 양상이 변화하고 있는 추세이다. 따라서 기후변화의 효과를 반영한 확률강우량을 산정하여 평가할 필요성이 있다. 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였으며, 지역가중인자를 이용하여 확률강우량을 산정하고, 마지막으로 수문기상인자인 해수면온도가 지구온난화에 따른 기후변화로 변화한다고 가정하여 미래의 확률강우량을 산정하여 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.337-340
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• 2003

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조를 이용한 비선형 적합은 실제문제에 매우 다양하게 적용되고 있다. 이때 일반화된 MLP 구조의 적합을 위해서는 은닉노드의 개수 초기 가중값 그리고 학습 회수와 같은 구조인자들을 함께 고려해야 한다. 만약 구조인자들이 부적절하게 선택되었다면 일반화된 MLP 구조의 적합효율이 매우 저하될 수 있다. 그러므로 MLP 구조에 영향을 주는 인자들의 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP 구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 구조인자(factor)들의 실증분석과 이들의 상대효과를 살펴본다.