• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.1
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• pp.26-31
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• 2010

We proposed a new directional edge based interpolation, DEBI, by combining two weighted directional information to reduce blurred edges and annoying artifacts. Four isotropic gradient masks are employed in defining edge directions and they are proven to hold a first order derivative relation with respect to a rotating coordinate. Two minimum gradients among four absolute directional results are shown to be sufficient to describe slant edges efficiently. Compared with widely used bilinear and bicubic interpolation methods, the proposed algorithm results in a noticeable improvement along edge area.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1765-1768
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• 2002

최근 들어 웹사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개개의 사용자에게 가장 흥미를 갖을만한 URLs의 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존에는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하기 위해서 사용자의 방문여부에 따라 트랜잭션을 비트벡터(bit vector)로 표현하였다. 하지만 이것은 웹 트랜잭션의 클러스터링에 있어서 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문여부만을 반영하게 된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완된 웹 트랜잭션 모델을 제시하고 제안된 트랜잭션 모델을 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.10a
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• pp.131-134
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• 1996

본 연구의 목적은 수업의 효과를 측정할 때 수업평가 설문을 통하여 각 질문의 단순한 결과를 나열하여 비교하기보다, 수업평가 설문의 모든 질문에 대한 요인분석 (Factor Analysis)과 AHP (Analytic Hierarchy Process) 방법을 이용하여 수업효과의 측정을 보다 효과적으로 할수 있는 방법을 제시하고자 한다. 따라서 본 연구는 미국 경영학부 학생들의 수업평가 설문에 대한 요인분석 결과와 동일한 수업평가 설문을 이용하여 숭실대학교 경영학부 학생들의 요인분석 결과를 분석, 비교하였다. 또한 AHP를 이용하여 한국학생들의 수업효과에 대한 이들 요인들의 상대적 가중치를 조사함으로써, 수업효과 향상을 위한 주요한 요인들을 찾고자 하였다. 본 연구의 수업평가 측정에 사용된 설문지는 조지아 주립대학에서 사용하고 있는 UC-Berkely Instrument로 1(전혀 그렇지 않다)부터 5(매우 그러하다)의 5점 척도를 이용한 33개의 질문항목으로 이루어져 있다. 미국 조지아 주립대학 경영학부 학생들의 요인분석 결과는 다음과 같은 6개의 요인으로 나누어져 있다. (Appendix A): (1) Organization and Clarity, (2) Communication Ability, (3) Grading and Assignment, (4) Interaction with Student, (5) Intellectual/Scholarly, and (6) Student Motivation. 숭실대학 경영학부 학생들의 요인분석 결과는 미국의 경우와는 달리, (1) 수업준비 및 강의방법, (2) 시험 및 성적평가, (3) 비주입식 교육방법, (4) 교수-학생간의 인간적인 관계, (5) 숙제 및 과제물과 같은 5가지의 요인으로 구성되어진 것으로 분석되었다. 특히 한국학생을 대상으로 하여 AHP를 이용하여 각 요인들의 수업효과에 대한 상대적 가중치를 조사하였다. 특이한 결과는, 미국학생의 경우 수업준비 및 강의 방법이 상대적으로 중시된 반면, 한국학생들은 미국학생들이 비교적 덜 중시하는 교수-학생간의 인간적인 관계가 수업효과를 높이는데 가장 큰 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국 문화의 특징이라 할 수 있는 교수-학생간의 인간적인 관계가 중시되는 교육환경하에서, 정보화 사회의 한 수업형태인 재택수업을 외국(특히 미국)의 방법을 그대로 따라 실시할 경우, 많은 부작용이 있을 수 있다는 것을 암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.152-152
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• 2020

가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하는 특징으로 인해 자연재해뿐만 아니라 사회·경제적으로도 큰 피해를 야기한다. 즉, 가뭄으로 인한 댐의 용수 공급 부족은 공업·농업뿐만 아니라 국민들의 생활에도 상당한 피해를 미친다. 하지만, 가뭄으로 인한 지역의 피해정도는 해당 지역의 특성 또는 가뭄에 대한 지역의 대처 능력에 따라 매우 상이하게 나타난다. 따라서, 가뭄에 의한 피해를 저감시키고 안전한 용수공급이 이루어질 수 있도록 지역의 특성 및 용수 공급 체계를 고려한 위험 정도를 분석하는 것이 필요하며, 사람들과 직접적인 연관성이 높은 물수급 관련 인자들을 고려하여 가뭄의 잠재적 영향 및 피해정도를 파악할 수 있는 가뭄 위험도 평가가 수행되어야 한다. 그러나 용수공급 및 수요 현황을 반영한 가뭄 노출성 및 취약성 평가는 아직 부족한 실정이며, 각 인자에 대한 가중치를 산정하는데 설문조사 또는 단순평균방법이 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 용수공급 체계 및 지역적 특성을 고려하고 객관적인 가중치 산정방안이 적용된 확률·통계적 가뭄 위험도를 평가방법을 제시하였다. 먼저, 용수공급 실패 사상의 발생 확률이 적용된 결합가뭄관리지수(Joint Drought Management Index, JDMI)를 통해 가뭄노출성지수(Drought Hazard Index, DHI)를 산정하고, 각 인자에 대한 영향정도를 객관적으로 판단할 수 있는 가우스 혼합 모델을 활용하여 가뭄취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였다. 이 두 지수를 결합하여 가뭄위험도지수(Drought Risk Index, DRI)를 계산하고 위험도 평가를 수행하였다. 충청지역에 적용한 결과, DHI는 용수공급 실패 사상의 발생확률이 큰 보령시가 가장 높게 나타났으며, DVI는 농업적 요소의 가중치가 크게 산정됨에 따라 청주시가 가장 높게 산정되었다. DHI와 DVI가 결합된 DRI의 경우는 청주시가 가장 위험한 것으로 나타났다. 따라서, DRI가 가장 높은 청주시는 충정 지역의 가뭄 위험 경감을 위한 대응 수립시 우선적으로 고려되어야 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.12
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• pp.1793-1803
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• 2010

The weighting method and goal programming require weighting factors or target values to obtain a Pareto optimal solution. However, it is difficult to define these parameters, and a Pareto solution is not guaranteed when the choice of the parameters is incorrect. Recently, the Mahalanobis Taguchi System (MTS) has been introduced to minimize the Mahalanobis distance (MD). However, the MTS method cannot obtain a Pareto optimal solution. We propose a function called the skewed Mahalanobis distance (SMD) to obtain a Pareto optimal solution while retaining the advantages of the MD. The SMD is a new distance scale that multiplies the skewed value of a design point by the MD. The weighting factors are automatically reflected when the SMD is calculated. The SMD always gives a unique Pareto optimal solution. To verify the efficiency of the SMD, we present two numerical examples and show that the SMD can obtain a unique Pareto optimal solution without any additional information.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.30 no.3
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• pp.435-469
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• 2021

The main purpose of this study is to identify the determinants of electricity import and export in 26 European Union countries using the Spatial durbin model(SDM). In particular, we would like to mainly explain it based on the amount of power generated by each energy source. Not just the usual way of constructing a weighting matrix based on contiguity, we adopt a weighting method based on the proportion of trade among countries with connected electricity systems. Moreover, the electricity systems of European countries are directly and indirectly connected, which is reflected in the weighting matrix. According to the results, nuclear power has a positive effect on exports and a negative effect on imports, and an increase in wind and solar power has a positive effect on both exports and imports by increasing power system instability. While Korea is unable to trade electricity due to geopolitical conditions, the results of this study are expected to provide implications for energy policies.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.4 s.36
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• pp.385-396
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• 2005

In this paper, a new structural approach to on-line signature verification is presented. A primitive pattern is defined as a part segmented by a local minimal position of speed. And a structural description of signature is composed of subpatterns which are defined as such forms as rotation shape, cusp shape and bell shape, acquired by composition of the primitives regarding the directional changes. As the matching method to find identical parts between two signatures, a modified DP(dynamic programming) matching algorithm is presented. And also, variation and complexity of local parts are computed from the training samples, and reference model and decision boundary are derived from these. Error rate, execution time and memory usage are compared among the functional approach, the parametric approach and the proposed structural approach. It is found that the average error rate can be reduced from 14.2% to 4.05% when the local parts of a signature are weighted and the complexity is used as a factor of decision threshold. Though the error rate is similar to that of functional approaches. time consumption and memory usage of the proposed structural approach are shown to be very effective.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.55-75
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• 2010

Sequential pattern mining aims to discover interesting sequential patterns in a sequence database, and it is one of the essential data mining tasks widely used in various application fields such as Web access pattern analysis, customer purchase pattern analysis, and DNA sequence analysis. In general sequential pattern mining, only the generation order of data element in a sequence is considered, so that it can easily find simple sequential patterns, but has a limit to find more interesting sequential patterns being widely used in real world applications. One of the essential research topics to compensate the limit is a topic of weighted sequential pattern mining. In weighted sequential pattern mining, not only the generation order of data element but also its weight is considered to get more interesting sequential patterns. In recent, data has been increasingly taking the form of continuous data streams rather than finite stored data sets in various application fields, the database research community has begun focusing its attention on processing over data streams. The data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. In data stream processing, each data element should be examined at most once to analyze the data stream, and the memory usage for data stream analysis should be restricted finitely although new data elements are continuously generated in a data stream. Moreover, newly generated data elements should be processed as fast as possible to produce the up-to-date analysis result of a data stream, so that it can be instantly utilized upon request. To satisfy these requirements, data stream processing sacrifices the correctness of its analysis result by allowing some error. Considering the changes in the form of data generated in real world application fields, many researches have been actively performed to find various kinds of knowledge embedded in data streams. They mainly focus on efficient mining of frequent itemsets and sequential patterns over data streams, which have been proven to be useful in conventional data mining for a finite data set. In addition, mining algorithms have also been proposed to efficiently reflect the changes of data streams over time into their mining results. However, they have been targeting on finding naively interesting patterns such as frequent patterns and simple sequential patterns, which are found intuitively, taking no interest in mining novel interesting patterns that express the characteristics of target data streams better. Therefore, it can be a valuable research topic in the field of mining data streams to define novel interesting patterns and develop a mining method finding the novel patterns, which will be effectively used to analyze recent data streams. This paper proposes a gap-based weighting approach for a sequential pattern and amining method of weighted sequential patterns over sequence data streams via the weighting approach. A gap-based weight of a sequential pattern can be computed from the gaps of data elements in the sequential pattern without any pre-defined weight information. That is, in the approach, the gaps of data elements in each sequential pattern as well as their generation orders are used to get the weight of the sequential pattern, therefore it can help to get more interesting and useful sequential patterns. Recently most of computer application fields generate data as a form of data streams rather than a finite data set. Considering the change of data, the proposed method is mainly focus on sequence data streams.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.109-113
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• 2011

수자원사업은 합리적이고 신뢰성 있는 의사결정이 필요한데 그동안 주로 경제성분석에 의존하여 왔다. 본 연구는 경제성분석위주의 기존 방법을 탈피하여 사업 필요성과 투자 타당성을 다양한 각도로 평가할 수 있는 합리적이고 객관적인 수자원사업 대안선정과 투자우선순위결정 방법을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 대안 간에 동일한 기준으로 종합평가점수를 산정하여 우선순위를 결정할 수 있도록 다기준의사결정모형을 개발하였다. 적용결과는 취약성 기준에 큰 영향을 받으며, 정책적 기준, 경제성 기준의 순으로 분석되었다. 이는 전문가 설문에 의한 평가기준별 가중치의 영향으로, 수자원사업은 단순히 경제성 분석만으로 평가를 해서는 안 됨을 의미한다. 본 연구는 대규모의 예산이 투입되는 수자원사업에 대한 효율성과 취약지역에 대한 형평성을 제고하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.275-278
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• 2021

영상 스티칭은 다수의 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하여 사용자들에게 몰입감과 현장감을 제공하는 기술이다. 그러나 영상에 시차(Parallax)가 존재하는 경우 스티칭된 영상에서 왜곡이 발생할 수 있는데 이는 사용자의 몰입을 방해할 수 있다. 따라서 스티칭 영상의 다양한 활용을 위해서는 시차로 인한 왜곡을 최소화하여 자연스러운 스티칭 영상을 만드는 것이 중요하다. 기존 호모그래피 추정 방법으로 발생할 수 있는 고스트 현상을 최소화하기 위해서 seam 기반 스티칭 방법이 사용되었지만, 단순히 작은 특징값을 따라 생성된 seam은 사물 영역 정보가 반영되지 않아 seam이 특징이 있는 부분을 지나가면서 시차 왜곡이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반의 MegaDepth를 활용한 depth 예측 정보를 에너지 함수 기반의 seam 생성 행렬의 가중치로 사용하여 seam이 사물을 피해 생성되면서 시차가 작은 영역으로 유도되도록 하는 seam optimization 기법을 제안한다.