웹사이트의 품질 평가는 기본적으로 품질과 관련한 개별 평가요소들에 대한 측정을 필요로 한다. 또 이러한 요소들은 웹사이트 유형에 따라 그 상대적 중요도가 다르기 때문에, 개별 웹사이트 유형에 따라 요소들의 중요도를 정확히 산출하는 것이 성공적 평가의 관건이다. 그러나 웹사이트 평가요소들의 가중치에 대한 합리적 산출방법에 관한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 평가요소들에 대한 가중치를 AHP기법을 이용하여 합리적으로 도출하기 위하여 인터넷뱅킹 이용자들을 대상으로 개별 평가요소들의 중요도에 대한 인식을 조사하여 분석하였다.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.
웹사이트 평가는 서비스의 대상과 방법이 서로 다르기 때문에 정확한 평가를 위해서는 웹사이트 간 특성을 파악하여 상대적인 중요도를 고려해야 한다. 그러나 평가 모형내의 요소에 대한 가중치를 과학적으로 산출하는 방법 및 웹사이트 사용자별 차이를 고려한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제인식을 가지고 3C-D-T 프레임워크내의 각 평가요소간의 상대적인 중요도를 일반사용자 및 업체사용자 측면에서, 과학적이고 체계적인 방법으로 요인간의 상대적인 중요도를 밝혀내어 정보제공 웹사이트 평가모형으로서의 신뢰성을 확보하고 웹사이트 구축, 운영, 관리시 중요하게 고려해야 할 요소를 제시하고는 것이 목적이다.
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.
이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하나는 강인한 음성검출기를 설계하는 것이다. 상대적으로 간단하면서도 성능이 우수하여 대표적인 음성검출기로 사용되는 통계적모델기반 기법은 각 주파수 채널별 우도비를 이용하여 음성검출 검출식을 만들어내는 방식이다. 최근, 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training)을 이용하여 주파수 체널별 가중치가 인가된 우도비를 이용한 음성검출 결정식을 갖는 음성검출기가 제안 되었으며 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서는 기존의 변별적 가중치 학습의 입력벡터에 이전프레임의 결정식을 궤환구조형태를 바탕으로 추가하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 기법은 비정상 (non-staionary) 잡음 환경에서 객관적인 방법을 통해 상호비교 분석되었으며 결론적으로 우수한 성능을 보였다.
최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.
본 연구의 목적은 지역사회에서 감염병 발생 및 확산에 영향을 미치는 감염병 취약지표의 상대적 가중치를 평가해보는 것이다. 이를 위해 선행연구 및 사례 고찰을 기반으로 감염병 취약지표를 확산취약시설, 감염취약 계층, 사회적 취약여건, 대응능력 4개의 부문으로 분류한 후, 각 부문별로 총 24개의 세부지표를 선정하였다. 그 후 22명의 전문가를 대상으로 계층분석과정(AHP)을 이용하여 각 지표들 간의 상대적 가중치를 산정하였다. 분석결과, 부문별 가중치는 확산취약시설이 가장 높게 나타났으며, 부문별 지표와 세부지표를 모두 고려한 종합 가중치는 병상확보율(1순위), 종교시설 밀도(2순위), 의료인력 비율(3순위), 고령자 비율(4순위), 유흥업소 밀도(5순위) 순으로 나타났다. 이러한 결과는 지자체의 감염병 대응정책 수립에 필요한 근거자료를 마련하는 데에 활용 가능할 것이다.
환경영향평가는 전과정평가(Life Cycle Assessment : LCA)의 인벤토리 분석과정에서 규명된 환경부하의 값으로 표현하고 상대적인 중용도를 측정하는 단계이다. 이러한 가중치를 측정하므로서 개별제품 또는 기술에 대한 환경부하의 영향을 평가하는데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 환경영향평가에 대한 분석에서 환경부하의 상대적인 중요도 혹은 가중치를 산출하기 위하여 일반적으로 이용되는 계층적 의사결정모형(Hierarchical decision model)의 한계인 요인들간의 독립성을 극복할 수 있는 즉, 의사결정요인간 상호영향력을 가지는 네트워크 구조(Network decision model)에서도 사용될 수 있는 의사 결정모형( Analytic Network Process : ANP)을 도입한다. ANP로부터 얻어지는 각 의사결정요인의 가중치는 환경부하의 수준을 결정하는데 용이하게 이용할 수 있다.
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.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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