정보검색 분야에서 시소러스 용어와 용어 사이의 관계를 나타내어, 질의어와 검색될 정보 사이에 존재하는 용어적 차이를 줄이는데 사용될 수 있다. 시소러스를 사용하는 방법 중 진보된 것은 용어 사이의 관계에 가중치를 주어, 소위 스프레딩 엑티베이션 방법을 이용하여 주어진 용어에서 다른 용어들 사이의 유사성을 측정하여 이를 검색에 이용한다. 그러나, 이러한 방법은 가중치를 어떻게 할당하느냐에 따라 그 결과가 달라지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 시소러스의 가중치를 사용자의 검색된 정보에 대한 적합성 반응에 근거하여 조절할 수 있는 신경망 기반 시소러스를 제안한다. 제안된 시소러스의 타당성을 위하여 프로토타입의 시소러스를 WordNet으로부터 추출하여 실험하였으며, 그 결과로 recall-precision 값이 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 기존 도로교의 합리적이고 일관적인 내진성능향상 방법 선정을 위한 가중치 평가기법을 제안하였다. 한반도의 증가하는 지진위험도를 반영하여, 현재 기존교량의 내진성능향상 작업이 다양한 공법을 이용하여 진행 중이나 최적의 공법을 선정하기 위한 적절한 판단기준이 부재한 형편이다. 이에 제안한 기존가중치 평가기법은 구조적 적합성, 경제성, 환경적 영향, 시공성, 유지관리 측면의 다섯 가지 영향인자의 가중치를 부여하여 최적의 내진 보강방안을 선정하는 방법이다. 제안된 가중치 평가기법을 공용중인 도로교 160개교에 적용한 결과 최고점수는 실제 최종 보강방안과 대부분 일치하여 적절한 가중치로 설정되었다고 판단된다. 제안하는 방법을 기존교량의 내진 보강방안 선정 시에 활용한다면, 사회적 비용을 최소화하는 보다 합리적이고 일관적인 보강이 가능할 것이다.
현대사회는 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론 등 넓은 분야에서 사용되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상을 효과적으로 복원하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 결합가중치에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값을 대상으로 공간적 거리에 따른 가중치와 화소값 차이에 따른 가중치를 각각 계산한다. 최종 출력은 두 가중치를 바탕으로 계산한 결합가중치를 마스크에 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존 필터 알고리즘과 비교하여 시뮬레이션하였다.
다중 대체법은 표본조사에서 결측값이 발생하였을 때 가장 흔히 사용하는 방법이다. 이 방법은 여러 요인에 의해 그 성능이 좌우되며 특히 이상점의 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 가중치 보정법을 이용하여 이상점의 영향력을 줄여 다중 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 가중치 보정법을 이용하여 얻어진 최종 가중치를 다중대체에 사용하였으며 SAS의 PROC MI가 다중 대체를 위해 사용되었다. 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 실제 자료 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
IoT 및 AI기술과 매체의 발전에 따라 다양한 디지털 장비가 사용되고 있으며, 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트 팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 하지만 영상에 존재하는 잡음은 에지 검출이나 객체 인식과 같은 과정에 영향을 미치고 있으며, 시스템의 정확성과 신뢰도 저하를 야기한다. 본 논문에서는 복합잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 퍼지 가중치를 사용한 필터링 알고리즘 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 기준값을 구했으며, 퍼지가중치를 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
영상처리는 인공지능과 스마트팩토리, IoT 산업 등 4차 산업혁명의 중요한 분야에서 다양한 형태로 사용되고 있다. 특히 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 스위칭 퍼지 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크의 표준편차에 저주파 영역과 고주파 영역을 구분하여 퍼지 함수를 스위칭하였으며, 퍼지 가중치에 따라 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 개선된 결과를 보였으며, 고주파 성분이 강하게 나타나는 영역에서 우수한 특성을 나타내었다.
본 연구는 삶의 질에 대해 평가할 수 있는 객관적인 평가지표를 마련하고, 지역별 인구구성에 따른 차별화된 삶의 질 정책 실현을 위한 기초자료를 마련하는데 목적이 있다. 삶의 질 평가지표를 개발하고, 연령별 삶의 질에 대한 가중치 차이가 있는지 분석하기위해, (1) 문헌 및 선행연구를 분석해 1차 평가지표를 선정한다. (2) 전문가 FGI를 실시하여 최종 평가지표를 도출한다. (3) 전문가를 대상으로 가중치 분석을 실시한다. 분석 결과, (1) 영역별 가중치는 가족안전, 경제안정, 주거문화, 보건복지, 교통환경 순서로 나타났다. 특히, 가족안전영역은 다른 분야보다 2배 이상 중요한 것으로 나타났다. (2) 연령별 가중치 분석결과, 연령이 높을수록 경제안정을 중요시하는 반면, 가족안전영역에 대하여는 연령이 많을수록 가중치가 떨어졌다. 소득수준이 높아지면서 1인당 주거면적과 도시공원면적, 전시공연의 중요성이 모든 연령에 걸쳐 주거 환경 문화에 관심이 높아지고 있음을 시사한다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.
최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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