• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.259-264
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• 2002

기존의 질의확장 혹은 적합성 피드백 연구에서 코사인 정규화를 사용하여 검색성능을 향상시킨 연구들이 많다. 본 논문에서 실험한 결과를 근거로 하였을 때 이는 낮은 검색성능을 보였던 것이 검색공간의 확장으로 성능이 크게 향상되었을 가능성이 있다. 실험결과 가중치 유사도 모델간의 커다란 차이는 보이지 않고 코사인정규화 가중치 알고리즘에서 상당한 성능향상이 있었다. 그러나 기존의 코사인정규화 가중치 알고리즘을 이용한 전역적 질의확장의 경우 성능 향상률은 높으나 원질의어를 이용하여 가장 좋은 성능을 보였던 가중치 알고리즘들의 검색성능과 비교하면 오히려 낮은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.11-20
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• 2017

시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권3호
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• pp.435-469
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• 2021

본 연구에서는 패널 공간더빈모형을 활용하여 유럽연합 회원국 26개 국가의 전력수출입 결정요인을 밝히는 것을 주요 목적으로 하며, 특히 전원별 발전량을 중심으로 설명하고자 한다. 이때 공간더빈모형을 활용함에 있어 단순히 인접기준 혹은 거리에 의해 가중치를 부여하는 방식이 아닌 전력 계통이 연계된 국가 간의 교역 비중을 기준으로 공간가중치 행렬을 구성하고자 한다. 또한 유럽 국가들의 전력계통은 직간접적으로 연결되어 지리적으로 멀리 떨어진 국가들 사이의 상호작용이 가능하므로, 이를 가중치행렬에 반영한다. 이를 바탕으로 분석한 결과, 원자력발전은 수출에는 양의 효과, 수입에는 음의 효과를 미치며 풍력·태양광 발전량의 증가는 전력의 계통 불안정성을 높여 수출과 수입에 모두 양의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 현재 국내의 지리적 여건상 타국과의 전력교역은 어려운 실정이다. 따라서 본 연구의 결과는 국내 에너지믹스 정책에 있어 시사하는 바가 있으며, 이전에 사용되지 않던 방식의 가중치행렬을 이용한 패널 공간더빈모형을 통해 전력수출입 요인을 분석했다는 데 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.53-56
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• 1998

본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.9-16
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• 2010

일반적으로 공간모집단에서의 표본설계에 대한 연구는 가정된 종속관계에 대해 설정된 모형 하에서 이루어지며, 이때 추정하고자 하는 모수들은 평균, 비율 그리고 면적 등이 될 수 있다. 본 연구에서는 연구대상이 지리적 조건이나, 모양에 의해 층화된 모집단에 대해 영역을 추정하고자 할 때, 공간적으로 관련이 있는 보조변수를 활용하여 가중치 조정방법을 제시하고, 이에 대한 효율성을 검증하고자 한다. 즉, 공간 추정량에 대한 보정추정과정을 적용하여 가중치 조정을 통한 추정량을 개선하고, 수치적 예제를 통해 제안된 추정량이 효율적임을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.153-161
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• 2011

GOSST의 생성은 NP-Complete 영역에 속하므로, 이 문제를 위한 휴리스틱들은, 다수의 입력 노드에 대해서 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 가중치를 가지는 많은 입력 노드에 대해, 공간 지역성을 반영한 PTAS를 적용하여 GOSST를 효과적으로 구성하는 방법을 제안한다. 최대 가중치가 100인 40,000개의 입력 노드에 대하여 16개의 단위 영역으로 설계된 공간 지역성 PTAS GOSST는, 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교하여 연결비용은 약 4.00%, 실행시간은 89.26%를 절감할 수 있었으며, PTAS를 이용하지 않은 근사 GOSST 방법(SGOSST)에 비해서 연결비용은 0.03% 증가했으나, 실행시간은 96.39% 감소시켰다. 따라서 제안된 공간 지역성 PTAS GOSST 방법은 수많은 가중치 입력 노드들을 최소비용으로 신속히 연결하려는 다양한 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1-7
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• 2006

최근 이미지 검색은 검색의 정확성을 높이고자 사용자의 요구를 반영하는 적합성 피드백에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이미지 검색 시 나타나는 고수준 개념과 저수준 특징 사이의 의미적 격차를 줄이기 위하여 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색의 가중치 기법에 대해서 논의하고 새로운 가중치 기법을 제안한다. 새롭게 제시된 가중치 기법은 한 이미지에 존재하는 영역들의 공간적 위치에 따라 영역의 중요성을 결정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제시된 가중치 기법이 평균 재현율에 있어서 크기 백분율 가중치 기법에 비해 약 18%, 역 이미지 빈도수를 적용한 영역 빈도수 가중치 기법에 비해 약 11% 가량 높게 나타나는 것을 보이고 있으며, 검색 시간에 있어서도 영역 빈도수 가중치에 비해 약 1/10인 것을 보이고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.208-217
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• 2013

평면센서배열을 사용하는 소나시스템에서 송수신빔을 수평, 수직방향으로 분리하여 형성할 수 있다면, 빔형성에 필요한 연산량과 공간을 줄일 수 있는 장점들이 있다. 하지만 일반적으로 소나시스템에서 사용되는 평면센서배열은 공간상 수평, 수직방향으로 분리되지 않는다. 따라서 기존의 수평, 수직방향 분리 가중치를 이용하여 송수신빔을 분리하여 형성하면 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성과 차이가 발생된다. 본 논문에서는 공간상 분리가 되지 않는 평면센서배열에 대해 효과적으로 분리된 수평, 수직 가중치를 적용하여 목표로 하는 수평, 수직 빔 특성을 얻기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 평면센서 배열의 수평, 수직방향으로 영향을 미치는 유효센서수를 구해 분리된 수평, 수직 가중치에 적용시킨다. 이를 통해 목표로 하는 수평, 수직 가중치의 오차 합이 최소화되도록 반영시킴으로써 각 방향으로 목표로 하는 빔 특성을 가지도록 한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.177-187
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• 2002

공간 데이터 마이닝이란 공간 데이터베이스 내에 함축적으로 존재하는 흥미 있는 관계와 특징을 발견하는 과정이다. 많은 공간 클러스터링 알고리즘이 개발 되었으나, 공간 속성을 기준으로 클러스터링을 수행하면서 동시에 오브젝트의 비 공간적 속성에 대하여 가중치를 부여하는 방법에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문은 새로운 공간 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN-W를 제안하였다. DBSCAN-W는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 확장한 알고리즘이다. 기존의 DBSCAN에서는 클러스터링을 위해 오브젝트의 위치 속성만을 고려한 반면, DBSCAN-W는 오브젝트의 위치 속성 뿐 아니라 주어진 응용과 관련된 오브젝트의 비 공간 속성들을 함께 고려한다. DBSCAN-W에서 각 오브젝트들은 다양한 크기의 원으로 표현되는 영역을 갖는다. 이때 원의 반지름은 해당 응용 시스템에서 오브젝트가 갖는 중요도를 반영한다 또한 실험을 통하여 DBSCAN-W알고리즘이 사용자의 의도를 반영한 다양한 클러스터를 효과적으로 생성하는 결과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.716-723
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• 2019

음악 검색을 서비스하기 위해서는 핑거프린트 정합 정확도가 중요하다. 본 논문에서는 파워 가중치를 이용하여 오디오 핑거프린트 정합 성능을 제고하고자 한다. 파워 가중치는 핑거프린트 비트 추출 과정에서 유실되는 정보를 이용하여 구한 핑거프린트 비트의 예측 강인도이다. 기존 파워 마스크 방법은 저장 공간을 줄이기 위해서 이진화를 통해서 강인한 비트와 연약한 비트로 나눈다. 본 논문에서는 정합 성능을 향상시키기 위해서 실수 값 형태의 파워 가중치를 사용하는 방법을 제안한다. 또한 시간축 방향으로 연관성이 강한 파워 가중치의 특성을 이용하여 압축하여 저장공간을 줄일 수 있도록 한다. 공개된 음악 데이터셋에서 실험을 수행하여, 제안된 파워 웨이트가 오디오 핑거프린트 정합성능을 제고함을 확인하였다.