• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.117-120
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• 2001

In this work, we propose a new method of extracting and weighting representative keywords(RKs) from a few documents that might interest a user. In order to extract RKs, we first extract candidate terms and then choose a number of terms called initial representative keywords (IRKS) from them through fuzzy inference. Then, by expanding and reweighting IRKS using term co-occurrence similarity, the final RKs are obtained. Performance of our approach is heavily influenced by effectiveness of selection method of IRKS so that we choose fuzzy inference because it is more effective in handling the uncertainty inherent in selecting representative keywords of documents. The problem addressed in this paper can be viewed as the one of calculating center of document vectors. So, to show the usefulness of our approach, we compare with two famous methods - Rocchio and Widrow-Hoff - on a number of documents collections. The results show that our approach outperforms the other approaches.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.5
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• pp.9-19
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• 2001

In this paper. we develop associate knowledge extraction method for finding and expanding user preference knowledge automatically from web document database. To reflect user interest or preferences, agent explores and extracts relevant information to central term involving the intent of users from the example documents. To do so, we apply association rule exploration data-mining method to the extraction of the relevant objects in the web documents. Also, to give the weighted-value to the extracted and relevant information, we present associate tag block-based weighting method. We applied to bioinformatics above associate knowledge extraction method to find related keywords.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1995.02a
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• pp.84-98
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• 1995

Network-based model were developed to predict short term future traffic volume based on current traffic, historical average, and upstream traffic. It is presumed that upstream traffic volume can be used to predict the downstream traffic in a specific time period. Three models were developed for traffic flow prediction; a combination of historical average and upstream traffic, a combination of current traffic and upstream traffic, and a combination of all three variables. The three models were evaluated using regression analysis. The third model is found to provide the best prediction for the analyzed data. In order to balance the variables appropriately according to the present traffic condition, a heuristic adaptive weighting system is devised based on the relationships between the beginning period of prediction and the previous periods. The developed models were applied to 15-minute freeway data obtained by regular induction loop detectors. The prediction models were shown to be capable of producing reliable and accurate forecasts under congested traffic condition. The prediction systems perform better in the 15-minute range than in the ranges of 30-to 45-minute. It is also found that the combined models usually produce more consistent forecasts than the historical average.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• v.11 no.4
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• pp.351-359
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• 2010

This paper proposes a linear system control algorithm with collision avoidance in multiple satellites. Consideration of collision avoidance is augmented by adding a weighting term in the cost function of the original tracking problem in linear quadratic control (LQC). Because the proposed algorithm relies on a similar solution procedure to the original LQC, its inherent advantages, including gain-robustness and optimality, are preserved. To confirm and visualize the derived algorithm, a simple example of two-vehicle motion in the two-dimensional plane is illustrated. In addition, the proposed collision avoidance control is applied to satellite formation flying, and verified by numerical simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.196-198
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• 2001

문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하기 위해 일반적으로 영어에서는 명사구를 색인하는 기법을 사용하지만 주제어 추출의 관점에서 영어의 명사구가 한국어의 복합명사에 해당하기 때문에 한국어에서는 복합명사 색인 기법을 중요시하고 있다. 본 논문에서는 한글 문서에서 추출된 용어의 가중치를 결정하기 위하여 경험적인 방법에 따라 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 구체적인 가중치 계산 방법으로 용어 자체의 특성에 의한 가중치를 부여한 후에, 복합명사의 경계를 인식하여 띄어쓴 복합명사의 가중치를 조절하고, 다시 용어의 조사 유형에 따라 가중치를 재계산하는 방법을 제안한다. 신문기사에 대한 실험결과에 의하면 제안한 방법이 단순 출현빈도에 의한 주제어 추출 기법보다 정확도가 더 높았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.169-173
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• 2007

문장을 구성하는 단어들은 문장의 의미를 표출하는 데에 있어서 모두 같은 크기의 중요도를 갖지는 않는다. 따라서, 정보검색 분야에서는 오랫동안 단어에 부여할 서로 다른 가중치를 구하는 다양한 전략을 연구해 왔다. 매우 일반적인 기능어들은 불용어로 분류하여 고려 대상에서 제외하기도 하고, 개체명 추출기를 이용하여 고유명사에 높은 가중치를 부여하거나, TF-IDF와 같이 단어가 문서 집합에 출현하는 양상과 빈도를 고려하여 가중치를 구하는 전략을 사용하기도 한다. 이와 같은 연구들에서는 같은 단어라면 어떤 상황에서도 변하지 않는 가중치를 가지게 된다. 본 논문에서는 같은 단어라 할지라도 날짜에 따라서, 어떤 날짜에는 중요한 단어이므로 높은 가중치를 받지만, 다른 날짜에는 낮은 가중치를 부여하는 전략을 제안하고 있다. 이 방법은 모든 정보검색 작업에서 사용할 수 있는 범용적인 전략이다. 본 연구에서는 특히, 문서분류 작업에 제안 방법을 적용했을 때, 제안 방법을 적용하지 않은 기본 시스템보다 분류 정확성이 더 향상되는 것을 실험을 통해서 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.339-341
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• 1998

다양한 정보교환 수단의 하나인 유즈넷은 방대한 정보량을 가진다. 사용자는 유즈넷에서 필요한 정보를 쉽게 찾지 못하므로 뉴스그룹 전체와 본문에서 정보 검색의 필요성을 인식하고 있다. 이 논문에서는 정보검색시스템을 유즈넷으로 확장시 단어 가중치 적용방법의 개선을 통해 검색효율을 향상시키고자 한다. 정보검색에서 단어의 중요도에 영향을 미치는 tf, idf 이외의 다른 요소인 카테고리빈도(category frequency, cf)를 활용하여 tf*idf방법에 역카테고리빈도(inverted categoary frequency, icf)를 고려한 유사도 계산 방법을 제시하고 이를 검증하였다. 실험 결과에서 상위 30위 내의 평균 적합문서의 수가 tf*{{{{ SQRT {idf$^2$+icf$^2$} }}}}방법이 tf*idf 방법보다 4.6% 향상됨을 알 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.23 no.4
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• pp.480-487
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• 1999

In this paper we propose a neural network precompensated PID(NNP PID) controller for load frequency control of 2-area power system. While proportional integral derivative(PID) controllers are used in power system they have many problems because of high nonlinearities of the power system So a neural network-based precompensation scheme is adopted into a conventional PID controller to obtain a robust control to the nonlinearities. The applied neural network precompen-sator uses an error back-propagation learning algorithm having error and change of error as inputand considers the changing component of forward term of weighting factor for reducing of learning time. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional PID controller and an optimal controller in dynamic responses about load disturbances. The pro-posed technique can be easily implemented by adding a neural network precompensator to an existing PID controller.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.223-227
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• 2002

자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.11 no.4
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• pp.29-35
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• 2008

In this paper, a new guidance law to reduce sensitivity to the initial heading errors is proposed. In order for shaping the input weights over the flight, we introduce the distribution functions expressed in terms of time-to-go and its inverse term. By applying the optimal control theory with the synthesized weights, the homing guidance law is derived. Also the characteristics of the proposed law are examined. Various computer simulations show the good performance of the proposed guidance.