• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.39-44
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• 2006

본 논문에서는 정지영상에 대해서 borda count 방법을 적용하여 MPEG-7 서술자기반 검색 결과 리스트의 조합에 대한 방법을 제한한다 대부분의 검색 엔진의 경우 MPEG극에서 정의하고 있는 서술자중 하나의 서술자만을 가지고 검색을 수행하고 있다. 이러한 경우 영상의 특성에 따라 검색 성능이 좋을 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있다. 따라서 여러 가지 기술자들의 검색 결과를 조합하여 결과 리스트를 작성하는 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 relevance feedback 알고리즘을 이용한 검색 시스템에 대하여, 여러 가지 서술자에 대한 검색 결과에 대한 결과 리스트를 borda count 방법을 이용하여 각각의 서술자에 의한 검색 결과를 조합하여 하나의 결과 리스트를 작성하는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.593-596
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• 1999

In this paper, we propose an image retrieval system using the MBCM(Modified Borda Count method) in CME(Combining Multiple Experts). It combines color-, shape- and texture-based retrieval sub-systems. CME method can complementarily combine results of each retrieval system, which uses different features. There are some problems when the Borda count method in pattern recognition is applied to image retrieval. Thus, we propose a modified Borda count method to solve these problems. In the experiment, our method reduces false positive errors and produces better results than that of each retrieval module that uses only one feature.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권2호
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• pp.99-109
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• 2013

유역 환경에 대한 복잡성의 증가는 단일 의사결정자들이 의사결정문제의 모든 부분을 고려하는 것을 점점 더 불가능하게 만들기 때문에 불확실성은 더욱 증가하게 된다. 따라서 본 연구는 그룹의사결정기법을 사용하여 우리나라 공간적인 홍수 취약성을 정량화하는 접근법을 제시하였다. 개인의 선호도를 분석하기위해 Fuzzy TOPSIS를 사용하였고 개인선호도의 통합을 위해 Borda count, Condorcet 그리고 Copeland 방법을 사용하였다. 마지막으로 도출된 결과를 Fuzzy TOPSIS 및 TOPSIS의 결과와 비교하였고 스피어만 순위상관계수와 켄달의 순위상관계수, Emond와 Mason이 제시한 순위상관분석을 이용하여 순위의 일치성을 검토하였다. 그 결과 일부 지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. 그룹의사결정 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 클 수 있으므로 홍수 취약성 산정시 본 연구에서 제시된 모델을 고려할 필요가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.192-201
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• 2002

디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 최근의 문서 자동분류는 k-최근접 이웃, 결정트리, Support Vector Machine, 신경망 등의 다양한 기계학습 기법을 이용하여 연구되고 있다. 그러나 많은 연구가 잘 조직된 데이타 집합을 이용하여 연구결과를 보여주고 있으며, 실제 문제에의 응용성에는 큰 비중을 두지 않고 있다. 본 논문에서는 문서분류의 응용시스템인 질의 자동응답시스템에 적용할 수 있는 다중분류기 결합 방법을 제안하고 실제 전자우편 문서의 분류문제를 해결한다. 첫째로, 다중신경 망을 이용한 문서분류를 제안한다. 제안한 방법은 최대값 결합, 신경망 결합을 통해 성능의 향상을 가져온다. 둘째로, 여러 분류기의 결합을 통해 문서분류의 성능을 개선한다. 본 논문에서는 투표 결합방법, Borda 결합, 신경망 결합방법 등을 적용하여 여러 분류기의 결합을 수행하였다. 실용 가능성을 분석한 실험결과 90%이상의 정확율을 보여 제안한 방법이 실용적일 수 있음을 알 수 있었다.