• The Journal of Engineering Geology
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• v.16 no.1 s.47
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• pp.85-96
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• 2006

This study was conducted to suggest a method to determine weighting values of each parameter of the RMR system considered with geologic characteristics of a study area. This study reviewed the weighting values of the RMR system for the Cretaceous sedimentary rocks distributed in Ulsan area. Based on the data of field survey at the study area, a multiple regression analysis was used to set up an optimal weighting values of the RMR parameters. For the multiple regression analysis, each parameter of the RMR and the slope gradient were regarded as the independent variable and the dependent variable, respectively. The analysis result suggested a modified weighting values of the RMR parameters as follows; 30 for the intact strength of rock; 18 for RQD; 8 for spacing of discontinuities; 32 for the condition of discontinuities; and 12 for ground water.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.470-475
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• 2012

In Q-algorithm of EPCglobal Class-1 Gen-2 RFID system, the initial value of $Q_{fp}$, which is the slot-count parameter, is not defined in the standard. And the values of weight C, which is the parameter for incrementing or decrementing the slot-count size, are not determined. Therefore, if the number of tags is small and we let the initial $Q_{fp}$ be large, the number of empty slot will be large. On the other hand, if we let the initial $Q_{fp}$ be small in spite of many tags, almost all the slots will be collided. Also, if the reader selects an inappropriate weight, there are a lot of empty or collided slots. As a result, the performance will be declined because the frame size does not converge to the optimal point quickly during the query round. In this paper, we propose a scheme to allocate the optimal initial $Q_{fp}$ through the tag number estimation and select the weight based on the slot-count size of current query round.

• Survey Research
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• v.11 no.1
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• pp.19-41
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• 2010

Although it is possible to provide statistically reliable estimators of the entire population parameters based on each independent rolling sample, estimators of the small areas may not have the required statistical efficiency. Thus, in general, small area estimators are calculated based on the combined rolling sample after entire rolling sample survey is finished. In this study, we considered the construction of weights that is necessary in the analysis of the combined rolling sample. Unlike the past studies that provided the empirical results for the corresponding specific rolling sample survey, we considered linear models that depends only on design variables and rolling period and provided the corresponding Best Linear Unbiased Predictor(BLUP). Through a simulation study, we proposed the estimators for the population parameters that are robust to model failure and the BLUP under the assumed model. The results are applied to the 4th Korea National Health and Nutrition Examination Survey.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.9
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• pp.77-81
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• 2016

Logistic regression (LR) has been widely used for predicting the relationships among variables in various fields. We propose a new logistic regression model with a fine-grained weighting method, called value weighted logistic regression, by assigning different weights to each feature value. A gradient approach is utilized to obtain the optimal weights of feature values. We conduct experiments on several data sets and the experimental results show that the proposed method shows meaningful improvement in prediction accuracy.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.557-560
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• 2003

어떠한 소유역에서 구하여진 함양율에 대한 영향을 주는 지역화 변수가 있을 때, 이들 변수를 구성하는 인자들에 대한 기여도를 분석하고자 하여 최적화 기법을 이용하였다. 지역화 변수들을 구성하는 각 인자들의 기여도에 면적 가중치를 적용찬 합이 주어진 함양율에 대한 값을 나타낸다고 하면, 함양율이 주어져 있는 여러 개의 소유역에 대하여 방정식을 만들 수 있고, 선형기법(LP)을 이용하여 인자들의 기여도를 계산할 수 있다. 이러한 방법에 의하여 계산된 각각의 지역화 변수들의 인자별 기여도를 통하여 미지의 소유역의 함양율을 추정할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.5C
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• pp.486-492
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• 2003

The vigilance threshold of conventional fuzzy ART algorithm decide whether to permit the mismatch between any input pattern and stored pattern. If the vigilance threshold was large, despite of little difference among input and stored patterns, the input pattern may be classified to new category. On the other hand, if the vigilance threshold was small, the similarity between two patterns may be accepted in spite of lots of difference and the input pattern are classified to category of the stored pattern. Therefore, the vigilance threshold for the image recognition must be experientially set for the good result. Moreover, it may occur in the fuzzy ART algorithm that the information of stored patterns is lost in the weight-adjusting process and the rate of pattern recognition is dropped. In this paper, I proposed the enhanced fuzzy ART algorithm that supports the dynamical setting of the vigilance threshold using the generalized intersection operator of fuzzy logic and the weight value being adaptively set in proportional to the current weight change and the previous weight by reflecting the frequency of the selection of winner node. For the performance evaluation of the proposed method, we applied to the recognition of container identifiers from shipping container images. The experiment showed that the proposed method produced fewer clusters than conventional ART2 and fuzzy ART algorithm. and had tile higher recognition rate.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.413-433
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• 2009

질적인 측면을 충분히 감안하지 못한 양적 성과분석은 연구개발 과제의 성과를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 안고 있다. 따라서 양적 성과와 질적 성과를 함께 종합적으로 고려할 수 있는 종합적인 성과분석지수를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 주성분 분석과 동일 가중치를 부여하는 방식을 이용하여, 특허 출원 건수, SCI 게재논문 건수, 기술이전 건수라는 3가지 양적 성과지표와 이에 대응되는 특허 심사청구 항수, 논문게재 학술지의 IT, 총 연구비 대비기술료 비중의 3가지 질적 성과지표를 성과지표로 고려하면서 성과분석지수를 개발하고자 하였다. 주성분 분석의 적용 결과 특허 출원 건수(0.2160), SCI 논문게재 건수(0.1510), 기술이전 건수(0.1564), 특허 심사청구 항수(0.2257), 논문게재 학술지의 IF(0.2218), 기술료 비중(0.0291)의 가중치를 얻을 수 있었다. 이 6가지 평가지표는 종합평가지수라는 하나의 틀로 결합되어 개별 과제의 성과를 평가하는 데 활용될 수 있다. 더 나아가 양적 성과지표와 질적 성과지표로 구분하여 평가할 수 있다. 가중치 결정 방법에 따라 평가결과가 크게 달라지지는 않았지만, 가중치 결정 방법과 상관없이 양적 성과지표 평가결과와 질적 성과지표 평가결과는 크게 달랐다. 한 가지 흥미로운 점은 과제평가등급과의 상관관계를 따져보았더니 질적 성과지표와 과제등급과의 상관관계가 양적 성과지표와 과제등급과의 상관관계보다 더 크다는 것이다. 따라서 성과분석에 있어서 질적 성과지표를 반영한 질적 성과분석이 반드시 수행될 필요가 있다. 앞으로 특허 인용도 등 보다 다양한 질적 변수를 확보하여 성과분석지수를 보완할 필요가 있을 것이다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.27-31
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• 2011

차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.333-336
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• 2000

본 논문에서는 Monte-Carlo simulation과 deterministic simulation을 합성한 방법으로 특성허용 패턴을 만족하는 개별소자의 오차범위를 가중치에 따라 차별적으로 규정을 하였다. 일반적으로 사용되는 통계적인 방법은 불규칙한 특성을 갖는 랜덤오차를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링을 하여 허용 패턴으로부터 오차의 범위를 규정하는데, 이렇게 구해진 범위는 개별소자의 가중치의 영향을 고려하지 않고 일률적인 특성을 나타낸다는 단점이 있다. 이에 반해 deterministic simulation을 통해서 얻어진 오차의 범위는 가중치에 따라서 상대적인 범위를 결정할 수 있지만 해석 하고자하는 배열소자의 개수에 따라서 계산량이 지수승으로 증가하는 단점이 있어 10개 이상의 소자를 갖는 배열에는 적합하지 않다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 본 논문에서는 Monte-Carlo simulation과 deterministic simulation의 합성적 방법을 사용해서 배열소자의 증가에 따른 계산량의 증가를 줄이면서 각 가충치에 따라 상대적인 개별오차의 허용범위를 결정하였다. 그리고 이렇게 규정된 오차의 범위를 간단한 모의 실험을 통해서 검증하였다.