클러스터 환경에서 최근의 다양한 서비스의 증가로 인해 단순한 부하의 균등화만으로 적절한 지연 시간을 기대할 수 없게 되어, 내용-기반 맵핑(content-based mapping)이 제안되었다. 본 논문에서는 요구되는 내용을 기반으로 맵핑하며, 이질적 서버들에 대해 능력에 따라 우선 순위를 부여하여, 내용-기반 맵핑 방식을 이질적 환경에 적합하도록 개선시킨 우선순위 최상임의 가중치 맵핑(Prioritized Highest Random Weight Mapping, PHRW Mapping)을 제안하였다.
본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.
최근 인터넷을 대상으로 하는 정보검색의 방법 중 하이퍼링크 정보를 이용한 방법이 각광받고 있다. 그리고 하이퍼링크 정보이외에 문서내에 존재하는 다양한 정보를 이용하여 검색 성능을 향상시키고자 하는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 문서와 문서 사이의 유사도를 이용하여 하이퍼링크의 가중치를 부설하여 검색 성능을 향상시킨 방법을 개선하여 문서내의 주제정보를 추출하고 주제 단위의 유사도를 이용하여 하이퍼링크의 가중치를 새롭게 부여하여 링크분석 알고리즘에 적용하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 문서사이의 유사도를 이용한 방법보다 뛰어난 성능을 나타내고 있음이 입증되었다.
정보검색에서 궁극적으로 지향하는 바는 질의에 대한 정확률과 재현률을 동시에 높이는 것이다. 본 논문에서는 [중심어, 종속어]로 이루어지는 키팩트를 그 유형에 따라 9가지 형태로 분류하였으며, 이 유형들의 주요도를 반영하여 키팩트의 가중치를 계산하는 방법을 개발하였다. 키팩트 유형들에 주요도 값들을 할당한 방법을 검정하기 위한 실험은 질의문들을 이용하여 평균 정확률와 평균 재현률을 계산함으로써 수행되었다. 9개의 키팩트 타입에 6가지의 주요도 값을 할당하는 방법을 실험하였고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 결과는 기존의 키워드 기반 정보검색에서 문제시되고 있는 정확률을 키팩트 기반 정보 검색에서 향상할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.
댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.
일반적으로 정보화 수준을 측정할 때 많이 사용되는 방법은 산술평균의 개념에 의한 대표값 산출방식이다. 그러나 이는 항목간의 통합문제의 관점에서 각 항목의 정보화 기여도가 무시되고, 급격한 정보화의 구조변화를 적절히 반영하지 못하며, 기본지표의 측정항목이 많아질 경우에는 해당 측정항목이 상대적으로 작은 기여도를 갖는 것으로 나타나는 등 여러 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 새로운 정보화 수준 측정방법을 제안하고 이에 따른 정보화지수의 측정.비교.분석을 통하여 새로운 측정방법을 검증하는 데에 있다. 본 고에서는 서로 상관된 국가정보화 지표들을 결합하여 하나의 가중치를 구하는 인자분석 및 대표성분점수화법 등 세 가지 방법을 이용하여 방법별로 정보화지수를 산출한 결과를 비교.분석하여 보았다. 세 가지 방법들에 의한 가중치 및 지수는 다소 값의 차이를 보이고 있지만 전체적인 추이는 같음을 보았다. 방법 1과 방법 2는 요인분석에 의한 분석 결과로서 가중치나 지수에서 다소의 차이를 보이고 있지만 유사성이 매우 크며, 방법 3에 의한 분석결과는 앞의 방법들과는 가중치 및 지수에서 차이를 보이고 있다. 특히 방법 3은 다른 측정 방법과는 달리 상관성이 높은 변수들에게 가중치를 부여하게 된다. 따라서 방법 1과 방법 2보다 더 객관적으로 각 지표의 가중치를 반영한다고 볼 수 있어 어느 정도 이 방법에 의한 분석이 유의함을 보여주었다.
본 논문에서는 핵심어 검출기의 성능 향상을 위해 가베지 클라스 클러스터링과 함께 필러 모델에 가중치론 부여하는 방안 및 태스크 도메인 이용자들의 발화 음성의 성향 분석을 통해 핵심어 천이 확률을 계산하여 핵심어 검출기반 대화 음성처리 시스템의 처리 시간 단축 방안을 제안한다. 제안한 방법은 음성학적으로 유사한 음소끼리 묶어서 사용함으로써 하나의 음소는 잘 표현하지 못하지만 비슷한 음소 그룹의 표현에는 유용한 방법으로 본 논문에서는 한국어 형태론과 태스크 도메인으로 선정한 증권거래 대화음성처리 시스템에서 활용되는 발화 문장을 분석하여 5 음소군을 제시한다. 또한 이들 음소군에 태스크 종속적인 필러 모델 가중치를 부여하며, 두 번째로는 시스템의 처리시간 단축을 위해 연속 발화 문장 속에 포함되어 있는 핵심어 천이 확률을 계산하여 시스템에 적용 실험한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 태스크 도메인에 활용되는 4,970 문장의 코퍼스를 구축하고, 이용자 중 20대∼30대 5명이 발성하게 하여 실험한 결과, 제안한 5 음소군에 가중치를 부여한 방법의 FOM은 87.5%로 Yapanel[1]의 7음소군 85.5%보다 우수한 성능을 보였으나, LVCSR의 89.8%보다는 약간 뒤지는 성능을 확인하였다. 계산시간에 있어서도 0.70초로 7음소군의 0.72초보다 우수한 성능을 보였다. 핵심어 천이 확률 분석을 통한 인식 시간 단축 실험에서는 천이 확률을 적용했을 때 약 0.04초∼0.07초의 처리 시간을 단축하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원전해체 시 적용 가능한 제염기술을 조사하여 분석하였다. 이를 기반으로 최적의 제염기술을 선정하기 위해 의사결정 기법(EXPERT-CHOICE)을 사용하여 기술성을 평가하였다. 이 평가방법은 해당 분야의 전문가로 이루어진 전문가 집단에 의해 수행되는 것이 일반적이다. 가중치를 고려한 결과는 각 기준에 대한 가중치에 평가점수를 곱한 총합을 구하는 식으로 수행하였다. 평가 점수를 3단계로 하여 High, Medium, Low로 구분한 후 가중치를 부여하여 차별화 시킬 수 있다. 하위분류 기준의 세분화와 각 기준 별 가중치의 추가 정량화를 통하여 기술성 분석의 수준을 제고할 수 있고, 좀 더 설득력 있는 결과의 도출을 예상할 수 있다. 평가의 기본 가정은 각 기준 별 가중치를 전문가 조사에 의해 부여하며, 평가 기준은 High에 좀 더 비중을 주는 식으로 차별화 하였다. 이를 반영하면 H, M, L는 대략 "10:5:1"의 비율로 평가 점수를 부여받는데, 이는 EXPERT-CHOICE 기법의 최적화 분석에 따른 것이다. 최고 및 최저값을 제외한 나머지 결과값의 평균을 평가치로 고려하였다.
본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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