• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.842-853
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• 2017

Streaming data is a sequence of data samples that are consistently generated over time. The data distribution or concept can change over time, and this change becomes a factor to reduce the performance of a classification model. Adaptive incremental learning can maintain the classification performance by updating the current classification model with the weight adjusted according to the degree of concept drift. However, selecting the proper weight value depending on the degree of concept drift is difficult. In this paper, we propose a dynamic ensemble method based on adaptive weight adjustment according to the degree of concept drift. Experimental results demonstrate that the proposed method shows higher performance than the other compared methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.450-454
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• 2015

In this paper, when points with weights are given in a plane, for an arbitrary constant r, we shall find a square area S such that the sum of weights of points belonging to S is maximized. If the length of the side of S is not given, the problem to find arbitrary rectangular area has been studied. In this paper, we will consider the problem to find a square area with a side of a length r when a constant r is given. We will solve the one dimensional problem in dynamic environment and propose an algorithm with the time complexity of O(nlogn+rn).

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.261-264
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• 2007

유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.18A no.5
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• pp.215-224
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• 2011

In this paper, a mechanism connecting all weighted migration routes with minimum cost with EGOSST is proposed. Weighted migration routes may be converted to weighted input edges considered as not only traces but also traffics or trip frequencies of moving object on communication lines, roads or railroads. Proposed mechanism can be used in more wide and practical area than mechanisms considering only moving object traces. In our experiments, edge number, maximum weight for input edges, and detail level for grid are used as input parameters. The mechanism made connection cost decrease average 1.07% and 0.43% comparing with the method using weight minimum spanning tree and weight steiner minimum tree respectively. When grid detail level is 0.1 and 0.001, while each execution time for a connecting solution increases average 97.02% and 2843.87% comparing with the method using weight minimum spanning tree, connecting cost decreases 0.86% and 1.13% respectively. This shows that by adjusting grid detail level, proposed mechanism might be well applied to the applications where designer must grant priority to reducing connecting cost or shortening execution time as well as that it can provide good solutions of connecting migration routes with weights.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.2
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• pp.99-110
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• 2010

An event means a flow which has a time attribute such as a symptom of patient. Stream data collected by sensors can be summarized as an interval event which has a time interval between the start-time point and the end-time point in multiple stream data environment. Most of temporal mining techniques have considered only the frequent events. However, these approaches may ignore the infrequent event even if it is important. In this paper, we propose a new temporal data mining that can find association rules for the significant temporal relation based on interval events in multidimensional stream data environment. Our method considers the weight of events and stream data on the sensing time point of abnormal events. And we can discover association rules on the significant temporal relation regardless of the occurrence frequency of events. The experimental analysis has shown that our method provide more useful knowledge than other conventional methods.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.3D
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• pp.263-270
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• 2010

This research has reviewed the ways to improve the benefits of shortening of transit hours among the benefit items in analysis of economic efficiency. The existing way of calculating the benefits of shortening the transit hours in analysis of economic efficiency has been using O/D in peak to multiply by 365. This method has a problem of not considering the change of traffic according to the month and the day of the week. To improve such problem, the volume of traffics at 361 regular research branches of the chronological statistics of traffic volume was used to analyze the pattern change of traffic volume per day of the week and per month by t-test and cluster analysis. The results show a difference in traffic volume according to the day of the week and the month. In the research example, a supposed O/D and network were used to apply weight per day of the week and per month to see a slight difference with the existing method of calculating benefits of shortening the transit hours. This signifies the necessity to study about the weight to consider the change pattern of traffic volume.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.7 no.2
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• pp.219-226
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• 2003

It takes a lot of time to classify official documents in schools and educational institutions. In order to reduce the overhead, we propose an automatic document classification method using word information of the titles of documents in this paper. At first, meaningful words are extracted from titles of existing documents and Inverse Document Frequency(IDF) weights of words are calculated against each category. Then we build a word weight dictionary. Documents are automatically classified into the appropriate category of which the sum of weights of words of the title is the highest by using the word weight dictionary. We also evaluate the performance of the proposed method using a real dataset of a middle school.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.381-388
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• 2003

This paper presents a method of giving weights to garbage class clustering and Filler model to improve performance of keyword spotting system and a time-saving method of dialogue speech processing system for keyword spotting by calculating keyword transition probability through speech analysis of task domain users. The point of the method is grouping phonemes with phonetic similarities, which is effective in sensing similar phoneme groups rather than individual phonemes, and the paper aims to suggest five groups of phonemes obtained from the analysis of speech sentences in use in Korean morphology and in stock-trading speech processing system. Besides, task-subject Filler model weights are added to the phoneme groups, and keyword transition probability included in consecutive speech sentences is calculated and applied to the system in order to save time for system processing. To evaluate performance of the suggested system, corpus of 4,970 sentences was built to be used in task domains and a test was conducted with subjects of five people in their twenties and thirties. As a result, FOM with the weights on proposed five phoneme groups accounts for 85%, which has better performance than seven phoneme groups of Yapanel [1] with 88.5% and a little bit poorer performance than LVCSR with 89.8%. Even in calculation time, FOM reaches 0.70 seconds than 0.72 of seven phoneme groups. Lastly, it is also confirmed in a time-saving test that time is saved by 0.04 to 0.07 seconds when keyword transition probability is applied.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.505-508
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• 2011

본 논문에서는 MPEG-7 비주얼 디스크립터를 기반으로 Digital Image의 효과적인 검색이 가능한 시스템의 개발하였다. MPEG-7에 포함되어 있는 비주얼 디스크립터 툴은 컬러, 텍스처, shape, motion, localization, 얼굴 인식 등을 포함한다. 이들 MPEG-7에서 제공하는 비주얼 디스크립터를 그대로 이용하여 Digital Image의 검색 시스템을 구현하기에는 시스템이 불필요하게 커질 수 있으며 Digital Image의 검색 성능이 그다지 높지 않다는 문제점이 발생한다. 구체적으로는 모든 디스크립터를 이용하여 데이터베이스에 존재하는 모든 Digital Imag에 대한 검색을 수행하기에는 많은 처리시간이 요구된다는 것과 어떠한 디스크립터를 이용해야 정확한 검색이 이루어질지 알 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문에서는, MPEG-7 비주얼 디스크립터의 특성을 저작권위원회에서 제공받은 데이터베이스를 이용하여 분석하고 이들 디스크립터의 효과적인 결합 기술을 개발하였다. 기존의 디스크립터 결합 방식은 각각의 디스크립터에 동일한 가중치를 부여하고 검색을 수행하는 방식이었으나 본 논문에서는 정보이론을 기반으로 디스크립터의 가중치를 자동으로 부여하는 방식으로 검색 시스템을 구성하였다. 개발된 시스템은 기존의 동일한 가중치를 부여한 시스템에 비해서 데이터베이스에 대한 각 디스크립터의 특성을 반영하여 가중치를 결정하도록 구성하였다.