검색된 문헌들에 대한 항해 시간을 줄이기 위해서 검색된 문헌들의 문헌 순위화가 필수적이다. 문헌 순위화를 위해서는 문헌 순위화를 위한 순위화 정보가 필요하다. 본 논문에서는 검색된 문헌들에 대한 순위화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 정보를 제공하기 위하여 HTML 문서에 대한 색인 과정에서 다양한 가중치를 가지는 색이어 추출 방법에 관하여 연구하였다. 웹문서들은 태그로 이루어지며 중요한 색인어들은 특정 태그 속에 포함되어 있다는 것에 착안하여 색인어의 중요도에 영향을 줄 수 있는 태그를 선별하고, 선별된 태그들에 대해 휴리스틱 정보를 이용하여 중요도를 부여한 후 선별된 태그에 영향을 받는 문장들에서 추출된 색인어에 대하여 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 색인어 추출을 형태소 분석기를 이용하였다. 색인어들이 다양한 가중치를 가지므로 검색 과정에서 검색된 문헌들에 대하여 효율적인 순위화가 가능하여 관련 문헌을 보다 빠르게 찾을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
정보 검색 시스템의 중요한 목적중의 하나는 단순히 사용자 질의를 만족하는 문서들의 집합을 검색하는 것이 아니라, 질의를 만족하는 정도에 따라 검색된 문서들에 순위를 부여함으로써 사용자들이 필요한 정보를 얻는데 소모되는 시간을 최소화시키는 것이다. 순수한 부울 검색 시스템은 검색 전략이 이진값에 근거하여 순위 구분 없이 연관/비연관 중의 하나로 결정된다. 딸서 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 백터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
최근 이미지 검색은 검색의 정확성을 높이고자 사용자의 요구를 반영하는 적합성 피드백에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이미지 검색 시 나타나는 고수준 개념과 저수준 특징 사이의 의미적 격차를 줄이기 위하여 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색의 가중치 기법에 대해서 논의하고 새로운 가중치 기법을 제안한다. 새롭게 제시된 가중치 기법은 한 이미지에 존재하는 영역들의 공간적 위치에 따라 영역의 중요성을 결정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제시된 가중치 기법이 평균 재현율에 있어서 크기 백분율 가중치 기법에 비해 약 18%, 역 이미지 빈도수를 적용한 영역 빈도수 가중치 기법에 비해 약 11% 가량 높게 나타나는 것을 보이고 있으며, 검색 시간에 있어서도 영역 빈도수 가중치에 비해 약 1/10인 것을 보이고 있다.
방송 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는 가시청시간율을 안정적으로 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 수신단에서 ToV SNR 부근에서의 추가적인 margin을 확보하는 기술이 요구된다. 기존 방송 시스템은 안테나를 하나만 사용하는 수신 환경을 가정하고 있으므로, 본 논문에서는 하나의 안테나로부터 수신된 신호를 서로 다른 equalizer 기법 2가지를 동시에 적용하여 마치 2개의 수신 안테나부터 신호를 수신한 효과를 얻었고, 그 출력을 weight combining 하여 최종 SNR 이득을 높이는 기술을 제안하였다. 특히, equalizer 기법은 기존에 성능이 우수하다고 알려져 있는 MMSE-DFE 기술과 최근 큰 주목을 받고 있는 compressed Sensing 기반 sparse-DFE 기술을 동시에 사용하였다. Simulation을 통해서 MMSE-DFE 또는 sparse-DFE를 단독으로 사용하는 것보다 두 기법을 가중치 결합을 통해서 사용함으로써 가시청시간율이 크게 향상되는 것을 확인하였다.
비월주사(interlaced)에서 순차주사(progressive)로의 변환을 디인터레이싱(de-interlacing)이라 한다. 제안하는 방식은 움직임 검출을 통해 움직임이 없는 영역에서는 앞선 필드정보를 이용하여 별도의 계산량 없이 디인터레이싱을 하게 되며, 움직임이 있는 영역에서는 공간정보(spatial information)를 이용하여 디인터레이싱하는 ELA(Edge based line average) 방식과 양방향 움직임 추정(bi-directional motion estimation)을 통한 시간정보(temporal information)를 이용하여 디인터레이싱하는 움직임 보상방법 간의 가중합산(weighted summation)을 이용하여 디인터레이싱을 수행하는 방법을 제안한다. 이 때 가중치(weight)는 공간 및 시간 정보 모두를 사용하여 결정되어지며, 이렇게 결정되어진 가중치를 통해 각 방식의 단점을 극복하게 된다. 이러한 가중합산을 이용한 방법은 높은 계산복잡도 없이 단순한 구현을 통해 다양한 조건에서 높은 성능의 디인터레이싱이 가능토록 해주며, 그 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.
본 논문은 되먹임 집합 문제인 무방향 그래프의 정점과 간선, 방향 그래프의 노드와 호 문제들 중 간선 문제에 한정한 최소 원소개수 되먹임 간선 집합과 최소 가중치 되먹임 간선 집합 문제의 최적 해를 다항시간으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 집합은 최대신장트리 간선 집합과 최소 되먹임 간선집합의 합이 되는 특성을 적용하였다. 즉, 최소 되먹임 간선집합은 최대신장트리 간선 집합의 여집합인 특성이 있다. 제안된 알고리즘은 최소신장트리를 얻는 Kruskal 알고리즘을 변형시켜 간선들의 가중치를 내림차순으로 정렬시켜 사이클이 발생하지 않는 간선은 최대신장트리 간선 집합 MXST로, 사이클이 발생하는 간선은 되먹임 간선 집합 FES로 양분하는 방법으로 최적 해를 얻었다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 수 만큼 수행하는 선형시간 복잡도를 갖는 특징이 있다. 간선 가중치가 없는 경우와 가중치가 있는 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 100% 쉽게 최적 해를 얻는데 성공하였다.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
본 연구의 목적은 산사태 취약성 분석을 위하여 인공신경망을 이용하여 산사태 요인의 가중치를 결정하는 것이다. 산사태 발생 지역은 항공사진, 현장조사와 지형도 등으로부터 위치를 파악하였다. 용인 지역에 대해서 산사태에 영향을 주는 지형경사, 지형곡률, 토양배수, 토양 유효심도, 토양 종류, 식생 경급과 영급 등의 자료가 사용되었다. 이들 자료를 이용하여 인공신경망의 층간 가중치가 역전파 트레이닝 알고리즘에 의해 계산되었으며, 이는 산사태 요인의 가중치를 결정하는데 사용되었다. 죽, 트레이닝 후 층간 가중치를 해석하여 분류에 미치는 영향을 고려함으로서 각 산사태 요인의 가중치가 결정되게 된다. 가장 높은 값은 지형경사로서 5.33의 값을 나타냈으며 지형 곡률과 토질은 각각 1과 1.17로 낮은 값을 나타냈다. 역전파 알고리즘을 이용한 가중치 결정 방법은 분석에 중요하지 않은 요인을 제거함으로 계산시간을 단축시킬 수 있어 GIS를 이용한 중첩 분석 연구에 활용되 수 있다.
인터넷은 패킷의 지연시간과 손실에 대한 보장을 제공하지 않기 때문에 일시적인 네트워크 혼잡은 H.264/SVC 스트리밍에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 H.264/SVC 향상 계층을 제거하여 전송율을 제어함으로써 혼잡을 회피하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 중요도에 따라 스트림을 분류한 후, 스트림의 비트율-왜곡 특성을 이용한 가중치 기반 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. 즉, 제한된 대역폭을 가진 네트워드 노드에서 가중치를 고려한 PSNR의 합을 최대화하기 위해, H.264/SVC 향상 계층의 수를 제어하는 WNS(Weighted Near-Sighted), WFS(Weighted Far-Sighted) 알고리즘을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 가중치 기반 알고리즘의 효용성을 보이고 알고리즘의 특성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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