• 정보관리학회지
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• 제28권1호
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• pp.309-326
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• 2011

기존 메타데이터의 품질 측정 방법은 오류가 발생한 레코드를 단순히 계수하여 그 비율로 품질을 측정하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 메타데이터 요소별로 상대적 중요 정도를 나타내는 가중치를 적용함으로서, 메타데이터 품질을 체계적으로 계량화 하는 측정 방법을 제시하고자 하였다. 구체적인 가중치 부여 방법으로 엔트로피, 이용자 과업, 그리고 이용 통계를 활용하였다. 또한 이들을 결합하여 통합 가중치를 제시하고 실제 서비스 되고 있는 학술지 기사 메타데이터에 적용하였다. 실험 결과, 엔트로피 가중치 방법은 데이터 자체의 특성을 잘 반영하며, 이용자 과업을 적용한 방법은 이용자의 정보요구를 해결하는 필요한 메타데이터 요소를 제시하며, 통합 가중치는 특정 메타데이터 요소의 오류에 영향을 받지 않으면서 균형 잡힌 측정값을 제시하여 계량화 방법에 적합한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1227-1232
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• 2013

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 디지털 장치에 대한 수요가 급격히 성장되면서 영상의 화질에 대한 기대가 증가되고 있다. 그러나 영상은 여러 가지 원인에 의해 훼손되며, 그 주요원인은 잡음에 의한 것이다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거를 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 평균 필터(mean filter) 등 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 본 논문에서는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위하여, 공간 가중치와 변형된 적응 가중치를 결합한 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.39-52
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• 2003

사회 및 경제가 발전함에 따라 소프트웨어 품질에 관심이 많아지며 고품질의 소프트웨어 생산을 위한 노력이 많이 이루어지고 있다. 이러한 소프트웨어의 가치를 평가하기 위해 ISO/IEC 9126 등의 표준안들이 많이 제공되고 있지만, 이러한 표준안들은 소프트웨어 항목 특성 및 평가 프로세스의 모형만을 제시하고 있을 뿐 평가 시 측정되는 평가 항목의 가중치에 대한 언급은 없다. 이에 본 논문에서는 ISO/IEC 9126의 지침에 따라 소프트웨어의 품질을 평가함에 있어 평가 항목간의 중요도 관계를 나타내는 평가 항목 가중치를 객관적이고 정량적인 방법으로 산출하여 품질 평가의 신뢰성을 높이고자 한다. 이러한 평가 항목에 대한 가중치 계산 방법의 바탕이 되는 이론으로, 각각의 평가 항목에 대한 신뢰 함수를 사용하여 평가 기준의 불확실성을 제거할 수 있게 하는 Dempster-Shafer 이론을 사용하며 더 나아가 Dempster-Shafer이론의 결합 규칙의 문제점을 개선하여 상호 배타적인 가설들의 결합 문제에도 효율적으로 적용하였다. 또한 평가자들의 정성적 인 표현으로부터 기초확률할당함수 값을 도출하는 정량화 기법의 사용으로 보다 효율적인 가중치 결정 기법을 제안하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.3-9
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• 2013

본 논문에서는 IR-UWB (Ultra Wideband-Impulse Radio) 시스템을 위한 선택적 가중치를 적용한 에너지 검출기와 이에 적합한 동기 방법이 제안되었다. 구현이 용이한 에너지 검출기(ED)는 IR-UWB 시스템의 수신기로 많이 사용되나, 심볼 주기로 샘플링 된 에너지를 데이터 검출에 이용하기 때문에 수신 성능이 좋지 않은 단점이 있다. 이러한 단순한 에너지 검출기의 성능을 개선하고자 가중치를 적용한 에너지 검출기가 제안 되었다. 가중치를 적용한 에너지 검출기는 데이터 검출 이전에 동기 획득과 함께 가중치의 결정이 요구된다. 한편, 에너지를 이용한 검출 방법에서 최적의 가중치는 에너지 값이 되기 때문에 동기 획득과 가중치 획득이 동시에 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 이용하여 심볼 동기와 가중치 획득을 동시에 얻는 간단한 동기 방법을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에서는 잡음 레벨 이하의 구간은 에너지 누적에서 제외함으로써 기존의 WED 보다 간단하지만 낮은 SNR에서 좀 더 향상된 성능을 가진 수신기를 얻을 수 있게 된다. 제안된 알고리즘은 IEEE 802.15.4a의 프리앰블 심볼과 채널 모델을 이용해 모의실험을 통해 검증되었다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.211-233
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• 2008

로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부석 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.358-365
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• 2007

본 논문에서 는 DS-CDMA(direct sequence code division multiple access) 통신시스템에서 다중안테나를 이용한 송신 빔 형성이 하향 링크의 성능에 미치는 영향을 빔 패턴을 통하여 연구하고자 한다. FDD(frequency division duplex) 시스템에서 상향 링크와 하향 링크는 반송파 주파수를 다르게 사용한다. 하향 링크가 상향 링크와 일치하는 빔 형성 가중치들을 사용한다면, 하향 링크의 안테나 빔은 다소의 DOA(direction of arrival)차이 때문에 빔형성 이득에 있어서 영향을 받게 된다. 따라서 서로 다른 반송파 주파수가 하향 링크의 빔 형성 성능에 미치는 영향을 분석한다. 주파수 조정 처리 방법은 상향 링크의 빔형성 가중치로부터 하향 링크의 가중치로 변환을 가능하게 한다. 이 방법을 이용하여 상향 링크와 하향 링크의 주파수 차이에 의한 하향 링크의 성능 저하를 감소시킬 수 있다. 주파수 선택적 채널에서 상향 링크는 경로마다 하나의 가중치를 이용하여 PPPW(per path per weight) 빔형성을 만들고, 반면에 하향 링크는 사용자당 가중치를 한 개만 사용하는 PUPW(per user per weight) 벡터를 이용한다. 상향 링크 PPPW 가중치들로부터 하향 링크 PUPW를 위한 하나의 빔 패턴을 형성하기 위해서 세 가지 방법을 고려한다. 첫째는 신호의 세기가 가장 큰 경로만을 이용한다. 둘째는 모든 경로들에게 각각의 크기에 비례하는 가중치를 할당하여 다중 빔들을 결합하여 하나의 빔을 형성한다. 셋째는 모든 경로들에게 같은 크기의 가중치를 할당하여 다중 빔들을 결합한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.469-473
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• 2003

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.179-182
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• 2000

본 논문은 DARC 시스템 제어기를 구현하기 위해 음성인식기와 입술인식기를 결합하여 멀티모달 시스템을 설계하였다. DARC 시스템에서 사용하고 있는 22개 단어를 DB로 구축하고, HMM을 적용하여 인식기를 설계하였다. 두 모달간 인식 확률 결합방법은 음성인식기가 입술인식기에 비해 높은 인식률을 가지고 있다는 가정 하에 8:2 비율의 가중치로 결합하였고, 결합시점은 인식 후 확률을 결합하는 방법을 적용하였다. 시스템간 인터페이스에서는 인터넷 프로토콜인 TCP/IP의 소켓을 통신모듈로 설계/구현하고, 인식실험은 테스트 DB를 이용한 방법과 5명의 화자가 실시간 실험을 통해 그 성능 평가를 하였다.