• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.3 no.2
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• pp.65-76
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• 1997

본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.

• Survey Research
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• v.7 no.2
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• pp.53-69
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• 2006

Weights can be made and imposed in both sample design stage and analysis stage in a sample survey. While in design stage weights are related with sample data acquisition quantities such as sample selection probability and response rate, in analysis stage weights are connected with external quantities, for instance population quantities and some auxiliary information. The final weight is the product of all weights in both stage. In the present paper, we focus on the weight in analysis stage and investigate the effect of such weights imposed on the weighted mean when estimating the population mean. We consider a finite population with a pair of fixed survey value and weight in each unit, and suppose equal selection probability designs. Under the condition we derive the formulas of the bias as well as mean square error of the weighted mean and show that the weighted mean is biased and the direction and amount of the bias can be explained by the correlation between survey variate and weight: if the correlation coefficient is positive, then the weighted mein over-estimates the population mean, on the other hand, if negative, then under-estimates. Also the magnitude of bias is getting larger when the correlation coefficient is getting greater. In addition to theoretical derivation about the weighted mean, we conduct a simulation study to show quantities of the bias and mean square errors numerically. In the simulation, nine weights having correlation coefficient with survey variate from -0.2 to 0.6 are generated and four sample sizes from 100 to 400 are considered and then biases and mean square errors are calculated in each case. As a result, in the case or 400 sample size and 0.55 correlation coefficient, the amount or squared bias of the weighted mean occupies up to 82% among mean square error, which says the weighted mean might be biased very seriously in some cases.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.6
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• pp.521-528
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• 2007

The overall objective of this research was to investigate various combination of segmentation parameters and to improve classification accuracy of object-oriented classification. This research presents a method for evaluation of segmentation parameters by calculating Moran's I and Intrasegment Variance. This research used Landsat-7/ETM image of $11{\times}14$ Km developed area in Ansung, Korea. Segmented images are generated by 75 combinations of parameter. Selecting 7 combinations of high, middle and low grade expected classification accuracy was based on calculated Moran's I and Intrasegment Variance. Selected segmentation images are classified 4 classes and analyzed classification accuracy according to method of objected-oriented classification. The research result proved that classification accuracy is related to segmentation parameters. The case of high grade of expected classification accuracy showed more than 85% overall accuracy. On the other hand, low ado showed around 50% overall accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.703-706
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• 2007

보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그를 중요도에 따라 분류하고, 낮은 태그에서 추출된 용어 가중치를 계산하고, 그 가중치로 높은 가중치의 태그에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자가 중요하게 생각하는 태그를 실험해 보고 그에 따라 중요도를 분류하여 가중치 계산에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.336-338
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• 2000

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 질의로 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 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.143-143
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• 2020

수도권에 용수를 공급하는 팔당유역은 경제, 사회, 환경적으로 매우 중요한 공공의 자산이며, 이러한 자산을 누리는 데에 이어 국민 모두가 공평한 혜택을 받을 필요가 있다. 수량과 수질의 만족도는 곧 지역민들의 복지이며, 복지는 삶의 질을 높여주는 것을 의미한다. 팔당유역에서는 인간의 개발행위로 인해 하천과 생태계의 지속적인 훼손과 방치가 발생하며, 팔당유역에 대한 수도권과 지역주민들의 사회적, 문화적 요구가 증가함에 따라 수자원의 안정적인 확보와 하천의 자연성 회복을 위해 유역 건전성 평가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 팔당유역 수량과 수질의 평가지표에 대한 과거 10년 동안의 기초자료를 수집하여 SPSS를 통해 통계분석을 실시하였다. 통계분석을 통해 도출된 결과를 이용해 가중치를 산정한 후 각 하천에 대한 유역 건전성 지수산정과 등급평가를 하여 표준유역 규모의 하천 변화 정도에 대한 상세평가를 통해 지역별 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 수량에 대한 기초자료는 TANK모형을 통해 자연유출량을 산정 후 관측유량과의 차이를 이용하여 산출하였으며, 수질에 대한 기초자료는 물환경정보시스템을 통해 수집하였다. 기초자료를 기반으로 왜곡된 자료의 정규성 확보 및 표준화를 수행하고, SPSS 프로그램을 이용하여 요인분석을 실시한 후 적합성 검토를 통해 최종지표를 산정하였다. 산정된 지표를 주성분 분석에 의한 가중치, 엔트로피에 의한 가중치를 산정하여 비교 후 최종 가중치를 선정하였다. 유역 건전성의 최종평가를 위해 가중치와 지표를 이용하여 지수산정 및 등급화를 실시하였다. 유역 건전성의 등급화를 통해 연도별 하천환경의 변화를 모니터링 함으로써 하천의 가치 보전과 개발에 따른 영향을 최소화할 수 있으며, 하천기본계획 수립 시 기초정보로 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.415-415
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• 2012

유역의 홍수위험도를 평가하기 위하여 선행 연구로서 DPSIR framework를 적용한 인자를 선정하였다. 이때 인자의 범위를 사회적, 경제적, 환경적 분야로 구분하고 각 분야에 대하여 홍수로 인하여 야기되는 유역의 다양한 영향요소를 포함하여 인자를 선정하였다. 본 연구에서는 이를 대상으로 각 인자의 가중치를 선정하기 위하여 패널식 조사연구기법인 Delphi 방법을 적용하였다. Delphi 기법은 델파이 절차가 반복되는 동안 조사 참여자에게 전회의 조사 결과, 즉 통계적 집단 반응을 피드백하며 참여자는 이를 참고하여 자신의 판단을 수정 보완 할 수 있는 방법이다. 따라서 1차 설문조사를 통하여 각 패널은 홍수위험도 평가 인자에 대해서 주관적인 가중치를 선정하고 이를 분석한 결과를 피드백 받아 참고한 후 2차 설문조사에 응하여 가중치를 재선정하게 된다. 조사에 참여할 패널의 선정은 수자원분야의 전문가를 대상으로 하였다. 또한 각 인자에 대한 가중치를 수집하는 방법을 다양하게 설정하여 기법에 따른 영향을 검토하였다. 수집기법은 상대적 가중치 결정법 중에서 가장 많이 사용되는 순위법과 직접입력법, 절대적인 기준에 대한 가중치를 수집하기 위하여 Fuzzy 가중치 입력법을 사용하였으며 이 때 각 인자가 소속되는 분야와 DPSIR framework 요소에 대해서도 별도로 가중치를 수집하여 최종적인 인자의 가중치를 결정하였다. 본 연구는 추가 연구를 통해 남한강에 적용되며 인자의 자료는 문헌조사, 통계자료 조사 및 수리학적 수치모형 등의 분석을 통해 수집될 예정이다. 이를 통하여 사회, 경제, 문화, 환경적인 측면을 고려한 인자들을 반영한 하천의 구간별 상대적 홍수취약도를 정량적으로 제시할 수 있으며 하천 구간별 치수관리 우선순위를 결정하는데 적극적으로 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.4
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• pp.119-125
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• 2010

The most important part in the decision making is to decide the weight of attributes which indicate the relative importance of the properties to be estimated with different criteria respectively. In this study, the new MCDM method which consider typical preexisting methods all together is proposed. For doing those, Weighted Utopian Approach is newly suggested by combining typical 7 weighting methods and distance-based Utopian Approach which is one of the MCDM methods. The suggested method has the advantage of accomplishing representativeness and universality of the MCDM methods because it incorporates multiple weighting methods of diverse characteristics. It also yields not only the one final result but also the results calculated from each weighting method, broadening the options of the choice to the alternatives. The application of the new model to virtual engineering problems show that we can perform the decision making and the assessment of priority order more objectively with it and that it has high applicability to the practice, giving us simple calculation process.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.537-549
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• 2001

소프트웨어의 생산성과 유지보수 비용을 줄여줄 수 있는 기법으로 다양한 컴포넌트 기반의 개발 방법론이 제안되고 있다. 그러나 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성과 독립성이 높은 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 성공 요소 중의 하나임에도 불구하고, 대부분의 컴포넌트 기반 방법론들에서는 직관적이고 분석자의 경험에 의존적인 컴포넌트 식별 방법만을 제공하고 있을 따름이다. 본 논문에서는 분석 단계의 산출물인 시스템의 기능 모델 Use Case 모델과 자료 모델인 클래스 모델에 기반 하여 체계적인 컴포넌트 식별 기법과 지침들을 제안한다. 먼저 클래스에 대한 Use Case의 자료 접근값을 정의하고, 정의된 접근값을 기반으로 Use Case별로 접근되는 클래스의 가중치와 클래스별 동일 접근값을 가지는 Use Case들의 가중치를 계산하다. 두 가중치를 곱하여 최종적인 Use Case&클래스 가중치를 계산하여 후보 컴포넌트 식별의 기준으로 삼는다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.