본 논문에서는 EGOSST를 이용하여 가중치를 갖는 이동 경로들을 최소 비용으로 모두 연결하는 방법을 제안한다. 이동 경로는 가중치 선분으로 변환될 수 있는데, 이것은 통신선, 도로 및 철도망에서의 동적 궤적뿐 만 아니라, 가중치인 이동 량이나 통행 빈도를 포함한다. 제안되는 방법은 단순한 위치 정보만을 고려하여 처리하는 방법에 비해 더 광범위하고 유용한 분야에 응용이 가능할 것이다. 입력 선분의 수, 각 선분 가중치의 최대 크기, 그리고 그리드 정밀도를 입력 인자로 설정한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법은 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교할 때, 연결 비용은 평균 1.07%, 가중치 스타이너 최소 트리 방법에 비해서는 평균 0.43% 감소하였다. 또한 그리드 정밀도를 0.1과 0.001로 했을 경우, 가중치 최소 신장 트리 방법에 비해 실행 시간이 각각 평균 97.02%, 2843.87% 증가했으나, 연결 비용은 각각 평균 0.86%, 1.13% 감소되었다. 이는 제안된 방법이 가중치를 반영한 이동 경로의 효과적 연결 뿐 아니라, 그리드 정밀도를 조절하여 생성 시간과 비용 절감 율을 응용 분야에 맞추어 사용될 수 있음을 보인다.
일반적으로 전역적인 방법의 스테레오 매칭은 보다 높은 정확도의 변위 정보(disparity information)를 추정하는데 반해 지역적인 방법은 비교적 낮은 정확도를 가지지만 전역적인 방법보다 단순하고 빠른 방법이라고 알려져 있다. 하지만 최근 이미지의 영역 분할 방법이나 적응적 가중치를 이용한 방법 등 지역적인 방법에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 방법들이 제시되고 있다. 일반적으로 보다 빠른 스테레오 매칭을 위해 전역적인 방법보다 지역적인 방법을 주로 사용하지만 최근 제시된 지역적인 방법들은 보다 정확한 변위 정보가 추정 가능한 만큼 높은 계산적 비용이 요구되고 또한 사용되는 윈도우의 크기에 비례하여 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 Bilateral 필터에서 사용되는 가중치와 유사하게 픽셀간 거리의 차이와 밝기 값의 차이에 따른 지역적 가중치를 이용한 스테레오 방법을 제안하고 지역적 가중치가 균등하게 정의되었을 경우 상수 시간 O(1) 내에 스테레오 매칭을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험을 통하여 기존의 우수한 방법과 비교하여 정확성 측면에서 크게 떨어지지 않으면서도 윈도우의 크기에 무관하게 상수시간의 수행 속도를 가짐을 보인다.
의사결정 및 우선순위 결정에 있어 가장 중요한 점은 서로 다른 평가 기준에 따라 판단해야 할 속성의 상대적 중요성을 나타내는 가중치의 결정에 있다. 본 연구에서는 대표적인 기존의 가중치 결정 방법들을 동시에 고려하는 새로운 기법을 제안하였다. 이를 위하여 대표적인 7가지 가중치 산정방법과 다기준의사결정 기법의 하나인 거리척도 기반의 Utopian Approach를 결합한 Weighted Utopian Approach를 제안하였다. 제안된 기법은 다양한 특성을 가진 가중치 도출 기법을 고려하여 다기준 의사결정기법의 대표성과 보편성을 동시에 달성할 수 있는 장점을 가진다. 또한 최종 의사결정자들에게 최종 결과 뿐 만 아니라, 각 가중치 산정 방법별 결과를 제시하여 상황에 따른 대안 선택의 폭을 넓힐 수 있다. 본 모형을 가상의 공학문제에 적용한 결과, 보다 객관적인 의사결정 및 우선순위를 산정할 수 있었으며, 계산과정이 단순하여 실무 적용성이 우수하다고 판단되었다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐만 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구들 대부분이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도를 결정하는 연구들이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자의 질의에 바탕을 둔 사용자의 검색 행위를 반영한다. 그리고 기존 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
본 논문에서는 시간 가중치를 적용하여 각 노드들 간의 중간지점까지의 최적 경로 탐색 기법을 제안한다. 중간지점을 이용하는 서비스들은 주로 사용자들의 위치를 기반으로 하여 제공한다. 위치 기반 탐색 방법은 단순히 위치에 대해서만 고려하기 때문에 시간의 측면에서 효율적이지 못하다는 문제점이 있다. 제안된 방법은 기존의 위치 기반 탐색 방법의 문제점을 해결하기 위해 사용자들의 위치와 중간지점까지의 소요시간을 반영함으로써 각 노드와 중간지점까지의 가중치를 설정하고, 이를 활용하여 최적의 경로를 탐색할 수 있다. 또한, 탐색의 효율성을 증대하기 위해 주어지는 정보들에 적응적으로 가중치를 설정함으로써 높은 정확성을 갖도록 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 중간지점까지의 최적 경로를 효과적으로 찾을 수 있음을 확인하였다.
단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.
비월주사(interlaced)에서 순차주사(progressive)로의 변환을 디인터레이싱(de-interlacing)이라 한다. 제안하는 방식은 움직임 검출을 통해 움직임이 없는 영역에서는 앞선 필드정보를 이용하여 별도의 계산량 없이 디인터레이싱을 하게 되며, 움직임이 있는 영역에서는 공간정보(spatial information)를 이용하여 디인터레이싱하는 ELA(Edge based line average) 방식과 양방향 움직임 추정(bi-directional motion estimation)을 통한 시간정보(temporal information)를 이용하여 디인터레이싱하는 움직임 보상방법 간의 가중합산(weighted summation)을 이용하여 디인터레이싱을 수행하는 방법을 제안한다. 이 때 가중치(weight)는 공간 및 시간 정보 모두를 사용하여 결정되어지며, 이렇게 결정되어진 가중치를 통해 각 방식의 단점을 극복하게 된다. 이러한 가중합산을 이용한 방법은 높은 계산복잡도 없이 단순한 구현을 통해 다양한 조건에서 높은 성능의 디인터레이싱이 가능토록 해주며, 그 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.
인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.
지표를 활용한 대기오염 취약성 평가에서는 지표의 선정과 함께 지표별 가중치 결정이 중요한 문제이다. 본 연구는 전국 249개 시군구를 대상으로 엔트로피 가중치 산정법을 활용하여 오존을 중심으로 한 대기오염 취약성을 평가하고, 엔트로피 가중치 방법론의 활용가능성을 검토하였다. 연구방법은 대기오염 취약성 지표를 선정하고 이들을 표준화하고, 엔트로피를 이용한 가중치를 적용하여 취약성을 평가하는 방식을 활용하였다. 노출 지표는 기상요인과 대기오염요인을 고려하였고, 민감도는 취약대상과 취약환경요인을, 지자체별 적응능력은 지역의 사회 경제적 요소, 보건의료요인, 대기관리 요인을 적용하였다. 취약성 평가 결과는 단순합산의 경우 화성시, 광진구, 김포시, 광주시, 군포시 순으로 취약성이 높게 나타났으며, 취약성-탄력성 지표(VRI) 방식도 단순합산 결과와 유사한 취약지역 공간 분포 패턴을 나타내었다. 본 연구에서 제시한 엔트로피 가중치를 이용한 대기오염 취약성 평가는 자료에 기반한 객관적인 취약성 평가로 불확실성을 동반하는 기후변화와 대기오염 취약성 평가에 활용가치가 높을 것으로 보인다. 또한 취약성 평가결과는 지자체별 특성이 반영된 것으로 세부적인 분석을 통해 지역 맞춤형 정책수립에 활용될 수 있다.
그래프 분할 문제는 각각의 가중치가 주어진 에지와 노드를 정해진 목적에 맞게 몇 개의 그룹으로 분할하는 문제이다. 이 문제는 휴리스틱 방법으로 해결되어져 왔으나, NP-hard 문제로 인한 지역 최적해에 빠지기 쉬운 단점을 갖는다. 유전자 알고리즘이 해결 방법으로 제시되고 있는 가운데 단순 유전자 알고리즘에서 초기의 모집단 메모리(population memory)를 이용하여 적은 크기의 모집단을 생성하고 외부메모리에 최적해들을 저장하고 있어 GA의 효율성을 높이며, 다수의 지역 최적해에 빠지지 않게 하며 수렴 속도를 향상시키는 마이크로 유전자 알고리즘을 적용한다. ${\mu}$-GA를 통해 본 논문에서는 클러스터들의 가중치를 비교적 동일하게 하는 GPP를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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