본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.
본 연구에서 우리는 웹 사이트들에서 제품에 대한 사용자들의 리뷰 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 분석 및 정련하여 사용자들에게 보이는 서비스에 대해 논하고자 한다. 특정 제품에 대한 리뷰 정보들은 로봇 시스템에 의해 수집되고, 특정 제품에 대한 전체적인 평가 스코어는 두 가지 다른 종류의 스코어들을 고려하여 계산된다. 첫 번째 스코어는 정량적인 스코어(quantitative score)로 각 리뷰들로부터 얻어지는 이른바 별점 값들의 가중 평균값(weighted average)으로 계산된다. 두 번째 스코어는 정성적인 스코어(qualitative score)로, 본 연구에서 제안된 서비스는 각 리뷰들의 텍스트 설명을 자연 언어 처리 기법으로 분석하여 정성적 스코어를 계산한다. 우리는 이러한 스코어 계산 모델에 따라 MP3 플레이어와 Personal Digital Assistant (PDA)에 대해 서비스 시스템 RELLENOS를 설계 및 구현하였다. RELLENOS는 69 개에 달하는 온라인 리뷰 사이트들에서 수집된 정보들을 토대로 정량적인 값과 정성적인 값을 계산하여 서비스를 성공적으로 수행하였다.
본 논문에서는 렌티큘러 렌즈를 이용한 무안경 입체 디스플레이 환경에서 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성의 변화에 따라 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 적응적으로 하나의 다시점 입체 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 렌티큘러 렌즈의 기본 속성과 디스플레이 장치의 기본 속성값을 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상의 서브픽셀들의 가중 평균을 구하고 이를 다시점 입체 합성 영상의 서브 픽셀의 값으로 사용하도록 하였다. 여러 다시점 영상을 이용한 실험을 통하여, 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성이 정확히 하드웨어적으로 일치 하지 않은 상황에서도 본 논문에서 제안하는 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법을 통하여 3D 입체감이 안정적으로 제공됨을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.96-101
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2000
SAR(Synthetic Aperture Radar) interferometry 기술은 co-registration, 정밀궤도 계산, phase unwrapping, 지형보정과 같은 기술로 구성되어있다. 구속화된 위상값을 절대 위상값으로 변환하는 과정인 phase unwrapping 기술은 정밀지형고도를 얻는데 있어서 핵심기술이다. 본 연구에서는 JERS-1 SAR 영상으로부터 interferogram을 구하고, 이로부터 추출된 위상정보를 이용하여 branch cut(Goldstein et. al, 1988), minimum discontinuity(Flynn, 1997) 그리고 minimum $L^p$-norm(Ghiglia and Romero, 1996)방법 적용결과에 대한 비교 분석을 실시하였다. Goldstein 알고리즘은 수행속동가 매우 빠르지만 residue를 연결한 branch cut에 의해 분활된 영역 내에서, 서로 다른 적분 경로로 인해 위상이 단절되었다. 영상내의 모든 화소에서 절대 위상을 구한 minimum discontinuity와 minimum $L^p$-norm 알고리즘 수행 결과는 상관관계가 0.995로 매우 유사하였는데, 가중된 불연속선의 합을 최소화하는 minimum discontinuity 알고리즘이 minimum $L^p$-norm에 비해 영상 일부 지역에서 발생하는 위상 오차를 전파시키지 않는다는 장점이 있다. Minimum $L^p$-norm 방법은 다른 두 방법과 달리 위상정보 내에 많은 잡음이 있더라도 적절한 해를 구할 수 있다는 장점이 있다. 각 방법은 대상 자료의 특성에 따라 효율성이 있으나 Flynn의 알고리즘이 지역적 특성과 무관하게 가장 효과적임을 알 수 있었다.
시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.
본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.
목적 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소에 대한 조영증강 초음파의 진단능력을 평가하고 조영증강 초음파의 정량 분석을 사용하여 유방 동적 조영증강 자기공명영상과 유사한 운동 패턴 결과를 얻을 수 있는지 분석하였다. 대상과 방법 단일 센터 전향적 연구로 진행하였고, 총 71개의 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소가 포함되었다. 이러한 병소에 대해 조영증강 초음파를 시행하였고 Breast Imaging-Reporting and Data System (이하 BI-RADS)에 따라 분류하였다. 그리고 모든 병소의 BI-RADS 분류를 조직학적 결과와 비교하여 조영증강 초음파의 민감도, 특이도 및 진단 정확도를 계산하였다. 조영증강 초음파와 동적 조영증강 자기공명영상의 운동 패턴사이의 일치도는 가중 카파 분석을 사용하여 평가되었다. 결과 조영증강 초음파에서 총 46개의 병소가 BI-RADS 4B, 4C, 5로 분류되었고, 25개의 병소가 BI-RADS 3, 4A로 분류되었다. 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소에 대한 조영증강 초음파의 진단 능력은 84.9%의 민감도, 94.4%의 특이도 및 97.8%의 긍정적 예측값으로 우수하였다. 총 57/71 (80%) 병소는 조영증강 초음파와 동적 조영증강 자기공명영상 운동 패턴 결과가 일치하였고 가중 카파 값 0.66으로 좋은 일치도를 나타냈다. 부분 군 분석에서 양성 병소는 우수한 일치를 보였고(가중 카파 값 = 0.84), 관내암종은 좋은 일치를 보였다(가중 카파 값 = 0.69). 결론 MRI에서 추가 검출된 유방 결절에 대한 조영증강 초음파의 진단 능력은 우수했다. 양성 및 관내암종 병소에서 동적 조영증강 자기공명영상과 조영증강 초음파의 운동 패턴 결과는 좋은 일치도를 보였다.
공공사업 타당성 평가나 대안 선정에서는 대부분 AHP 기법을 활용하여 대안별 가중합 방식으로 최종 점수를 산정하고 그 값이 가장 큰 대안을 선택하고 있다. 특히 타당성 분석과 같은 경우에는 최종 점수가 0.5보다 큰 대안을 선택하게 되는데, 그 값이 0.5보다 얼마나 커야 의사결정이 의미있고 설득력있는 판단이라고 할 수 있는지에 대한 합리적인 기준 없이 적용되고 있다. 한국개발연구원(KDI)에서 제시한 방법론에는 사업진행 대안의 종합 점수가 0.5 근처에 있는 경우를 회색 영역으로 구분하여 신중한 결정을 하도록 제시하고 있는데, 세부기준에 관한 이론적 검토는 빈약하다. 반면, 통계적 검정의 개념을 도입하여 시도된 분석사례에서는 가중합 평가 점수의 확률분포로서 정규분포 또는 베타분포를 가정하였으나, 이에 대한 분포적 타당성은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 현재 다양한 분야에서 적용되고 있는 가중합 평가 방식의 사례를 검토하여 그 결과의 통계적 검정의 필요성을 제기하고, 통계적 검정을 위하여 특정 분포를 가정하지 않는 비모수적 검정 방법을 제시한다. 그리고 본 연구에서 제시한 방법을 국방 분야의 사례에 적용하고 그 함의와 함께 향후 연구의 발전방향을 제안한다.
본 논문에서는 펄스 압축 방식을 사용하여 기본주파수 성분을 효과적으로 제거하는 새로운 고조파 영상 기법을 제안한다. 제안된 기법에 의한 시스템은 가중 쳐프 신호를 송신하고 각 어레이 소자에 수신된 RF 샘플은 송신신호의 고조파 성분에 정합된 상관기를 통과함으로써 고조파 성분만을 선택적으로 펄스 압축한다. 이 때. 기본주파수 성분과 고조파 성분의 상호상관 값은 -50㏈ 이하로 억제하였다. 제안된 기법은 한번의 송수시 과정으로 기본주파수 성분을 효과적으로 제거하여 프레임 율이 기존의 펄스 반전 방식보다 우수한 방식과 우수한 해상도와 신호 대 잡음비 (SNR : Signal to Noise Ratio)를 갖는 고조파 영상을 구현하기 위해 펄스 반전을 적용한 후 펄스 압축을 수행하는 방식으로 구성된다 일반적인 펄스 송신 방식에서는 고조파 성분은 송신음압의 크기가 어느 임계값 이상이 되면 더 이상 증가하지 않고 포화되기 때문에 SNR이 제한되는 단점이 있다. 그러나 제안된 기법은 송신 가중 쳐프 신호의 길이를 늘림으로써 고조파 영상의 SNR을 임의로 증가시킬 수 있다 새로운 시스템의 성능을 컴퓨터를 이용한 모의실험과 실제실험을 통하여 검증하였다
본 연구는 논으로부터 배출되는 오염물질항목별(COD, TOC, T-N, T-P, SS) 농도 분포에 적합한 확률분포모형을 분석하고 실측 평균 EMC와 확률분포 모형을 통해 추정된 중앙값 EMC(EMC50)값과 비교하였다. 이를 위해 2008년부터 2011년까지 전라남도 함평군에 위치한 논에서 모니터링을 수행하였다. 그 결과 COD는 3가지 확률분포모형(Normal, Log-Normal, Gamma), T-N은 4가지 확률분포모형(Normal, Log-Normal, Gamma, Weibull), T-P와 TOC는 3가 지 확 률 분 포 모 형 (Log-Normal, Gamma, Weibull), SS는 2가지 확률분포모형 (Log-Normal, Gamma)에서 적합한 것으로 나타났다. 특히, Log-Normal과 Gamma 확률분포모형은 모든 수질항목에 적합한 확률분포모형인 것으로 나타났다. 한편, 강우시 논 유출수의 수질항목별 평균값과 확률분포모형을 통해 추정된 EMC 중앙값과 비교한 결과 COD는 Gamma, TOC, T-N, T-P, SS는 Log-Normal 확률분포모형의 값과 비슷하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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