• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.161-164
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• 2004

You 와 Rao (2002)는 소지역 추정시 유사 최량선형 비편향 예측에서 설계 가중 값을 사용하는 방법을 발전시켰다. 특히 소지역 평균들을 추정하기 위하여 유사-최량선형 비편향 예측 추정량을 제안하였다. 우리는 소지역 추정에서 실용적으로 이용되는 몇 가지 추가적인 성질을 연구하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.581-584
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• 2000

웹사이트의 사용성에 영향을 미치는 요소들은 매우 많으며 또한 각각이 갖는 비중 또한 다르다. 이러한 점들을 고려한 웹사이트의 사용성을 예측할 수 있는 평가방법의 개발은 웹사이트 개발자 뿐 만 아니라 사용자들에게도 중요한 문제이다. 이러한 다중기준 평가에서는 대상 시스템의 전체적인 사용성을 효과적으로 정의할 수 있는 단일기준을 추출할 수 없기 때문에 다중기준을 고려하였고 그에 따라 가중치를 설정하기 위해 AHP 모형을 적용하였다. 본 연구의 목적은 웹사이트의 설계, 개발 단계에서 사용성을 평가, 개선할 수 있는 효율적인 사용성 평가방법을 제시하는 것이며 이를 위해 웹사이트의 사용성 평가항목 정의, 각 사용성 평가항목에 대한 세부평가기준 정의, 각 평가기준에 대한 쌍대비교, 가중치 산출, 가중치 종합에 의한 사용성 평가값 산출의 단계를 거쳐 연구가 수행된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.387-389
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.364-366
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• 2001

문서 범주화는 전자 정보환경에서 매우 유용한 정보처리 도구로서, 다양한 문서 범주화 기법 및 성능향상을 위한 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나, 대부분의 연구들은 문서 범주화의 대상이 되는 단어 자질 공간의 차원축소 문제에만 집중되었을 뿐, 학습단계에 큰 영향을 미치는 다범주 단어 자질의 범주 모호성은 고려하지 않았다. 본 연구에서는, 다범주 자질의 범주 모호성을 해소함으로써 문서 범주화의 성능향상을 유도하는 범주 모호성 해소 가중치 W를 제시하고 이를 실험을 통해 증명하였다. 실험에서는 Naive Bayes 분류기와 가중치 W를 적용한 Naive Bayes-W 분류기를 직접 구축하여 문서 범주화의 성능향상 여부를 비교하는데 사용하였다. 도출된 실험결과를 통해, 가중치 W는 현재의 분류기가 가지고 있는 자질 표현의 범주 모호성이라는 단점을 보완하고 분류기의 성능향상을 유도함으로써 정보검색시스템의 검색효율을 높이는 데 활용될 수 있음일 증명되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.234-237
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• 2021

최근 인공지능에대한 관심과 COVID-19의 영향으로 인공지능을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 인공지능 학습 방식 중 딥러닝에서는 학습 결과에 따라 가중치를 두며 지속적인 학습을 수행한다. 이때 사용하는 가중치에 따라 학습 능력이 향상되게 되지만, 과다 학습으로 인한 퇴화 현상과 잘못된 결과 도출이 되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 비연속적 PoW 합의방식을 사용한 블록체인에 가중치와 학습 결과를 지속적으로 보관하여 형상관리를 할 수 있는 시스템을 설계하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.102-110
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• 1999

본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정이없이 가중치 행렬 Q, R을 동시에 최적화함으로써 상태변수들의 결합과 동작점의 변화에 따른 시스템의 파라미터 변동 등에도 불구하고 기준모델의 출력을 최적으로 추종하는 모델 추종형 제어 시스템을 설계법으로 제시하고 이를 보일러-터빈 설비를 위한 모델 추종형 다변수 제어 시스템의 설계에 적용하고자 한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 모델 추종형 제어 시스템의 성능을 비교고찰하고 그 유용성을 확인하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5A호
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• pp.399-406
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• 2010

본 논문에서는 내진설계되지 않은 교량의 내진보강에 사용될 수 있는 지진격리장치의 하나인 마찰받침의 설계최적화에 대하여 연구하였다. 강상형교와 콘크리트교에 대하여 El Centro지진파와 인공지진파를 적용하여 마찰받침을 가진 교량구조물의 비선형동적해석을 수행하고 유전자알고리즘을 사용하여 구조물의 응답을 최적화하였다. 이 때 마찰받침의 전단력과 변위를 동시에 고려할 수 있도록 목적함수를 작성하고 전단력과 변위의 가중치를 변화시키면서 최적화를 수행하였다. 그 결과 상대적으로 경량인 강교에서는 전단력에, 상대적으로 중량인 큰 콘크리트교에서는 변위에 큰 가중치를 주는 경우 최적의 응답을 얻을 수 있었다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제9권3호
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• pp.71-91
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• 2008

사업체패널조사는 상용근로자 30인 이상의 사업체를 대표하는 패널을 구성하여 전반적인 경영환경 및 인적자원 관리체계, 노사관계의 현황 및 임금교섭 과정 등에 대한 정보를 추적 조사하는 종단면 조사이다. 이 조사는 우리나라의 고용구조 및 노동수요를 체계적으로 파악하고, 전반적인 인적자원 관리체계를 평가하여 바람직 한 노동시장정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용하는 것을 목적으로 한다. 조사에서는 인사담당자 응답용, 노사관계 업무담당자 응답용, 근로자대표 응답용으로 구분된 세 종류의 설문지가 사용되었다. 사업체패널조사의 표본사업체는 지역, 업종 구분 및 사업장 규모 등을 층화변수로 하는 층화임의추줄법에 따라 추출되었다. 사업체패널조사의 가중치는 설계 가중치, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 거쳐 작성되었으며, 조사 실사과정은 조사데이터의 질을 높이고자 컴퓨터보조개별면접 (CAPI) 방법을 적용하여 진행되었다. 본 연구에서는 사업체패널조사에 대한 구조와 주요 설문내용, 표본설계, 실사과정, 응답률 현황, 무응답 대체방법, 가중치 작성과정, 조사결과에 대한 설계효과 분석 등에 대해서 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.75-86
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• 2010

건강에 대한 관심이 높아지면서 웰빙 관련 정보의 필요성이 중요해졌다. 웰빙 정보검색은 인터넷 검색 엔진이나 블로그, 개인 홈페이지 또는 대중매체를 이융한다. 하지만, 웰빙 식품에 관한 정보는 구하기 어렵다. 그래서 검색엔진은 웰빙식품에 대한 정보검색이 필요하게 되었다. 본 논문은 가중치기반의 웰빙식품 검색엔진을 설계하고 구현한다. 수많은 페이지를 탐색해 웰빙 식품 키워드가 포함되어있으면 이것을 식별하여 가중치를 추가하는 방식이다. 사용자가 키워드를 이용하여 검색하면 웰빙 관련 페이지가 우선적으로 나올 수 있게 구현했다. 웰빙관련 식품의 식별에 사용되는 키워드들은 사전형식으로 되어있다. 그래서 삽입, 삭제, 수정이 가능하다. 역 파일은 직접파일인 해싱 방식으로 저장한다. 본 논문의 엔진을 이용하여 성능평가를 한 결과 웰빙식품 키워드에 대하여 타 검색엔진에 비해 5~15%의 향상된 결과를 보였다. 본 논문에서는 검색엔진의 설계방식과 웰빙식품에 특화된 랭킹선정방식을 제안한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권12호
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• pp.1793-1803
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• 2010

가중치법이나 목표계획법을 이용하여 다목적함수 최적화를 수행할 때 설계자는 각 함수에 적절한 가중치나 목표값을 설정해 주어야 한다. 하지만 파라미터를 잘못 설정하게 되면 파레토 최적해를 얻지못하기 때문에 이는 설계자에게 큰 부담이 된다. 최근에 데이터의 분포특성만을 이용하여 데이터의 평균과 함수 사이의 거리를 표현하는 마하라노비스 거리(MD)를 최소화하는 MTS기법이 개발되었다. 이 방법은 파라미터를 설정하지 않아도 되는 장점이 있지만 최적해가 참고데이터의 평균으로 수렴하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 방향성이 없는 기존의 MD에 방향성을 부여한 새로운 거리 척도인 SMD를 제안하였다. 그리고 SMD법이 계산과정에서 각 함수의 가중치를 자동으로 반영하고 평균에서 가장 멀리 위치한 한 점을 항상 파레토 최적해로 제공한다는 것을 2개의 단순예제를 통해 검증하였다.