• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.275-284
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• 2016

원자력분야에서 사용되는 안전관련 소프트웨어는 계획단계부터 설치단계까지의 전 생명주기 공정을 통해 개발과 확인검증, 안전성 분석, 그리고 품질보증 활동을 수행해 소프트웨어의 안전성을 보장하고 있다. 그러나 이러한 개발과 검증공정을 통한 평가는 시간과 비용을 많이 필요로 한다. 또한, 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 다양한 활동을 수행했다고 주장하지만, 어느 정도의 품질이 향상되었는지 확인하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 정량적인 평가를 수행할 수 있는 소프트웨어 신뢰도 계산 방법을 제안한다. 특히, 소프트웨어가 사용하는 메모리 공간에 고장을 주입하여 소프트웨어의 고장을 모사하고, 주입된 고장에 가중치를 부여하여 고장 민감도에 차이를 두고, 감지능력을 평가하여 소프트웨어 고장율을 계산한다. 이러한 고장율을 활용하여 소프트웨어 신뢰도 계산을 수행하면 정량적인 평가결과를 획득할 수 있게 된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-6
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• 2019

모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권2호
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• pp.21-29
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• 2018

본 연구는 하회와 양동마을 내 식생경관의 진정성 유지를 위한 가치평가 항목을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 먼저, FGI를 실시하여 선정된 43개의 항목에 대해 적합성 검증을 하였으며, AHP 전문가 설문을 통해 가중치를 산정하여 평가항목 개발을 위한 지표의 중요도를 설정하였다. 전문가 분석결과 대분류 2개 항목, 중분류 6개 항목, 세부 분류 11개 주요 항목을 도출하였으며, 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 하회와 양동의 식생경관 진정성 유지를 위한 평가항목 선정과 상대적 중요도를 분석한 결과 문화적 가치가 생물학적 가치에 비해 상대적으로 높은 것으로 평가되었다. 특히 수목의 생물학적 가치 중에서 수종의 특수성과 수목의 형태 항목을 제외한 세부항목은 상대적으로 낮은 값이 도출되었다. 둘째, FGI에서 우선 선정된 43개 항목에 대한 적합성 검증 결과 근원직경, 수관폭, 수령, 수세, 수형, 특수성, 민속성, 기록성, 기념성, 시간성, 기관관리 여부 총 11개의 세부항목이 선정되었다. 셋째, AHP분석기법을 통한 산정된 식생경관 평가항목의 가중치는 생물학적 가치의 특수성(0.187), 수형(0.094), 수관폭(0.076), 근원직경(0.073), 수세(0.071), 수령(0.052)의 순서로 평가되었다. 가장 높은 가중치를 보인 특수성과 가장 적은 값이 도출된 '수령' 항목을 제외한 '수관폭', '근원직경', '수세' 항목에서는 상대적으로 큰 차이가 없었다. 넷째, 역사적 가치에 목표한 가치 속성의 중요도 평가 결과는 기관관리 여부(0.134), 기록성(0.092), 시간성(0.088), 기념성(0.063), 민속성(0.050)의 순서로 나타났다. 하회와 양동을 구성하는 식생경관의 역사적 가치 중요도 평가항목은 지정관리 여부에 대한 선행작업이 문화와 역사를 포함하는 식생경관의 유지에 중요한 것으로 평가되었으며, 식생경관 유지에 있어서 수목이 갖는 민속성은 상대적으로 낮은 가중치로 평가되었다. 본 연구의 AHP기법을 통하여 산정된 세계문화유산 하회와 양동마을의 식생경관 가치평가 항목과 가중치 값은 마을 내 수목에 대한 실질적인 진정성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 도출된 하회와 양동마을 식생경관 가치평가 항목과 가중치 값을 적용한 평가기준 마련을 위한 후속 연구는 추후 과제로 남기고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1450-1454
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• 2005

수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.471-477
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• 2018

시간의 변화에 따라 사용자의 관심도는 변화한다. 이 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 연령, 시기, 계절 등에 따라 변화하는 사용자의 서비스 관심도를 고려하기 위하여 서비스에 대한 관심도를 동적 가중치로 부여하여 사용자에게 적합한 서비스를 추천하기 위한 방법을 제안한다. 사용자에게 제공한 서비스 이력 데이터를 기준으로 시기나 연령에 따른 일반적인 서비스 규칙을 저장하고, 실시간으로 변화하는 서비스의 관심도를 고려한 최신의 서비스 규칙을 지속적으로 추가하여 사용자의 관심 변화를 반영하는 서비스를 제공하기 위한 방법이다. 이를 위해 사용자에게 제공하는 일련의 서비스는 트랜잭션으로 고려하고 서비스는 항목으로 고려하여 서비스의 연관관계를 그래프로 표현하고, 이를 기반으로 빈발 서비스 항목을 발견한다. 발견된 빈발 서비스 항목은 사용자에게 유용한 최신의 정보 서비스를 의미한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.66-71
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• 2007

급속도로 변화하는 환경에 적응하고 환경의 변화에 대한 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여, 사용자의 선호도와 선택(alternative)의 유도가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 에이전트들이 제안한 해를 가지고 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 이 방법은 가중치를 사용하여 최적의 선택을 생성하고 승자 에이전트의 속성 중요도를 계산한 다음 속성들의 우선순위를 나타냈다. 그리고 기존의 방법과 가중치를 사용한 방법을 분석해보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.431-434
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• 2001

단층 퍼셉트론이 처음 개발되었을 때, 간단한 패턴을 인식하는 학습 기능을 가지고 있기 장점 때문에 학자들의 관심을 끌었다. 단층 퍼셉트론은 한 개의 소자를 이용해서 이진 논리를 가중치(weight)의 변경만으로 모두 표현할 수 있는 장점 때문에 영상처리, 패턴인식, 장면인식 등에 이용되어 왔다. 최근에, 역전파학습(Back-Propagation Learning)알고리즘이 이진 공간내의 매핑 문제에 적용되고 있다. 그러나, 역전파 학습알고리즘은 연속공간 내에서 긴 학습시간과 비효율적인 수행의 문제를 가지고 있다. 일반적으로 역전파 학습 알고리즘은 간단한 이진 공간에서 매핑하기 위해서 많은 반복과정을 요구한다. 역전파 학습 알고리즘에서는 은닉층의 뉴런의 수는 주어진 문제를 해결하기 위해서 우선순위(prior)를 알지 못하기 때문에 입력층과 출력층내의 뉴런의 수에 의존한다. 따라서, 3층 신경회로망의 적용에 있어 가장 중요한 문제중의 하나는 은닉층내의 필요한 뉴런수를 결정하는 것이고, 회로망 합성과 가중치 결정에 대한 적절한 방법을 찾지 못해 실제로 그 사용 영역이 한정되어 있었다. 본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습방법을 제시한다. 훈련입력의 기하학적인 분석에 기반을 둔 이진 신경회로망내의 은닉층내의 뉴런의 수를 자동적으로 결정할 수 있는 NETLA(Newly Expand and Truncate Learning Algorithm)라 불리우는 기하학적 학습알고리즘을 제시하고, 시뮬레이션을 통하여, 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11B호
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• pp.981-988
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• 2008

본 논문에서는 MANET에서 효율적인 AODV 알고리즘을 제안한다. MANET에서는 전송 채널이 에러와 손실이 높기 때문에 홉 수를 절대적인 네트워크의 메트릭으로 볼 수 없다는 점이다. 제안된 기법은 크로스레이어 디자인을 이용하여 데이터 링크 계층에서 FER을 주기적으로 측정한 후, 각 노드는 링크 상태의 가중치를 AODV 프로토콜의 예약된 필드로 전송하는 방법을 사용하였다. 효과적인 경로 설정을 위해서 가중치의 합을 비교해서 채널 상태가 양호한 링크를 경로 설정에 사용하도록 설계하였다. 제안된 AODV는 기존 AODV 방식에 비하여 throughput, 라우팅 오버헤드 및 평균 전송 지연시간을 향상시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.191-194
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• 2011

문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf's law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.