• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.365-369
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• 2002

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.5
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• pp.2251-2258
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• 2012

This study compared the unweighted sample design, frequency weighted sample design and complex sample design to using 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey in an effort to identify whether or not there is any difference in potential risk factors. Pearson chi-square test and Rao-scott chi-square test were applied to the analytic methods. As a result of analyses, all the variables were overestimated as significant risk factors in case of the unweighted sample design to which only the frequency weights were applied. In addition, there were differences in the confidence levels and results from the simple random sampling analysis and complex sample design to which no weight was applied. It is necessary to carry out the complex sample design rather than the analysis to which the frequency weights are applied, in order to ensure the findings to represent the whole population when our national statistics data is used.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.450-450
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• 2011

최근 유역의 급속한 도시화, 농업의 근대화, 홍수로 인한 수해 증가, 극심한 홍수, 물이용 형태의 변화, 수질 오염 등 하천관련 다양한 문제가 제기되고 있으며, 물 관련 정보화를 추진하기 위하여 유역조사를 통한 수문 및 하천 정보의 기초자료 관리 체계를 구축하고 있다. 이를 기반으로 유역에 대한 수자원 현황을 평가하고 국가수자원계획의 정책지표로서 활용할 수 있는 통합지수들을 사용하고 있다. 지표 및 지수를 통해 한 분야를 평가하기 위해서는 객관적인 관측 값 또는 기초자료들 중에서 현상을 잘 기술해줄 수 있는 대표적인 값들을 선별하여 표준화를 거치고 각각의 세부지표들을 통합하는 과정에서 가중치를 부여한다. 기존 수자원관리를 위해 개발된 지표 및 지수에 사용된 가중치 방법은 동일가중치 방법이나 전문가들의 설문조사를 통한 계층분석법(AHP) 등이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 지표 및 지수개발에 있어 사용되는 가중치 산정방법에 대해 알아보고 각 세부지표나 대리변수 사이의 가중치 산정방법에 따른 평가결과의 변화와 결과에 미치는 영향을 분석하여 가중치 부여 방식에 따른 지수변화의 민감도 분석을 실시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.1
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• pp.17-27
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• 2010

Feature selection and feature weighting are useful techniques for improving the classification accuracy of k-Nearest Neighbor (k-NN) classifier. The main propose of feature selection and feature weighting is to reduce the number of features, by eliminating irrelevant and redundant features, while simultaneously maintaining or enhancing classification accuracy. In this paper, a novel hybrid approach is proposed for simultaneous feature selection, feature weighting and choice of k in k-NN classifier based on Genetic Algorithm. The results have indicated that the proposed algorithm is quite comparable with and superior to existing classifiers with or without feature selection and feature weighting capability.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.3
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• pp.215-221
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• 2012

In this paper, we introduce an optimization method to improve pursuit performance of a pursuer in a pursuit-evasion game (PEG). Pursuers build a probability map and employ a hybrid pursuit policy which combines the merits of local-max and global-max pursuit policies to search and capture evaders as soon as possible in a 2-dimensional space. We propose an episodic parameter optimization (EPO) algorithm to learn good values for the weighting parameters of a hybrid pursuit policy. The EPO algorithm is performed while many episodes of the PEG are run repeatedly and the reward of each episode is accumulated using reinforcement learning, and the candidate weighting parameter is selected in a way that maximizes the total averaged reward by using the golden section search method. We found the best pursuit policy in various situations which are the different number of evaders and the different size of spaces and analyzed results.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.45 no.6
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• pp.788-805
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• 2010

The present USN (Ubiquitous Sensor Networks) node deployment practices have many limitations in terms of positional connectivity. The aim of this research was to minimize a redundancy of USN route nodes, by integrating spatially weighted parameters such as visibility, proximity to cell center, road density, building density and cell overlapping ratio into a comprehensive GIS database. This spatially weighted approach made it possible to reduce the number of route nodes (11) required in the study site as compared to that of the grid network method (24). The field test for RSSI (Received Signal Strength Indicator) indicates that the spatially weighted deployment could comply with the quality assurance standard for node connectivity, and that reduced route nodes do not show a significant degree of signal fluctuation for different site conditions. This study demonstrated that the spatially weighted deployment can be used to minimize a redundancy of USN route nodes in a routine manner, and the quantitative evidence removing a redundancy of USN route nodes could be utilized as major tools to ensure the strong signal in the USN, that is frequently encountered in real applications.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.35 no.1
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• pp.188-197
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• 2012

DEA 모델중 널리 사용되는 교차평가모델(cross efficiency model)은 가중치에 제한을 두지 않고 어떤 특정분야에 탁월한 성과를 내는 DMU(Decision Making Unit)보다는 보다 전반적인 분야에서 두각을 나타내는 DMU를 선발함으로써 많은 연구자들이 DEA문헌에서 적용하여 왔다. 본 연구에서는 이러한 교차평가모델이 실제에 있어서는 암묵적으로 고정 가중치를 사용한다는 것과 동일한 결과를 나타낸다는 것을 분석적으로 밝혔다(one input, multi output case). 또한 multi-input, multi-output case의 경우에도 overall performer의 cluster에 근접한 대다수 DMU의 경우에는 고정 가중치를 사용한 경우와 거의 차이가 없음을 보였다. 교차평가 모델에 적용된 변수의 가중치를 보다 명확히 함으로써 연구자들이 모델의 평가결과를 이해하는데 도움이 될 수 있을 것이다. 또한 교차 평가의 가중치 도식을 더 명확히 보여주기 위해 biplot을 제안한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.1
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• pp.167-175
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• 1997

확률화 블럭 계획법에서 동위회귀를 이용하여 우산형 대립가설에 대한 비모수검정법을 제안하고자 한다. 제안된 검정통계량은 Mack과 Wolfe (1981)의 통계량에서 처리들에 가중치를 준 형태가 되며, 동위회귀를 이용하여 확률변수인 가중치를 구하고 붓스트랩을 이용한 소표본에서 모의 실험을 통하여 몇가지 사례 및 분포에 대해 제안된 통계량의 검정력을 알아본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.4
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• pp.237-242
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• 2012

Web information service needs a document classification system for efficient management and conveniently searches. Existing document classification systems have a problem of low accuracy in classification, if a few number of feature words is selected in documents or if the number of documents that belong to a specific category is excessively large. To solve this problem, we propose a document classification system using 'Modified ECCD' feature selection method and 'Category Weight for each Document'. Experimental results show that the 'Modified ECCD' feature selection method has higher accuracy in classification than ${\chi}^2$ and the ECCD method. Moreover, combining the 'Category Weight for each Document' feature value and 'Modified ECCD' feature selection method results better accuracy in classification.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.2
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• pp.625-633
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• 2013

Multiple response surface optimization (MRSO) aims at finding a setting of input variables which simultaneously optimizes multiple responses. The minimization of mean squared error (MSE), which consists of the squared bias and variance terms, is an effective way to consider the location and dispersion effects of the responses in MRSO. This approach basically assumes that both the terms have an equal weight. However, they need to be weighted differently depending on a problem situation, for example, in case that they are not of the same importance. This paper proposes to use the weighted MSE (WMSE) criterion instead of the MSE criterion in MRSO to consider an unequal weight situation.