• Title/Summary/Keyword: 가중치부여

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Dynamic Weight Round Robin Scheduling Algorithm with Load (부하를 고려한 동적 가중치 기반 라운드로빈 스케쥴링 알고리즘)

  • Kim, Sung;Kim, Kyong-Hoon;Ryu, Jae-Sang;Nam, Ji-Seung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.1295-1298
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    • 2001
  • 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 서버의 동적 부하분산을 위한 동적 가중치 기반 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존의 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량만을 이용하여 가중치를 부여하므로 요청이 폭주할 경우 동적 부하 불균형을 갖게 된다. 동적 부하 불균형을 해결하기 위해 제안한 동적 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량뿐만 아니라 서버의 동적 부하를 이용하여 가중치를 부여하므로 동적 부하 불균형에 잘 적응하여 부하를 균형있게 조절한 수 있다. 제안한 알고리즘은 각 서버의 처리용량을 기준으로 가중치를 계산하고 동적으로 변하는 서버의 부하값에 가중치를 적용한다. 그 결과 동적 부하 불균형 문제를 해결했으며, 더 세밀한 부하 조절 기능을 수행할 수 있었다

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An Information-theoretic Approach for Value-Based Weighting in Naive Bayesian Learning (나이브 베이시안 학습에서 정보이론 기반의 속성값 가중치 계산방법)

  • Lee, Chang-Hwan
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.37 no.6
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    • pp.285-291
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    • 2010
  • In this paper, we propose a new paradigm of weighting methods for naive Bayesian learning. We propose more fine-grained weighting methods, called value weighting method, in the context of naive Bayesian learning. While the current weighting methods assign a weight to an attribute, we assign a weight to an attribute value. We develop new methods, using Kullback-Leibler function, for both value weighting and feature weighting in the context of naive Bayesian. The performance of the proposed methods has been compared with the attribute weighting method and general naive bayesian. The proposed method shows better performance in most of the cases.

A Gap-based Weighting Approach in Mining Sequential Patterns (순차패턴 마이닝에서 발생 간격 기반 가중치 부여 기법)

  • Chang, Joong-Hyuk;Shin, Mu-Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.300-303
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    • 2010
  • 순차패턴 마이닝에서 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려할 수 있다. 본 논문에서는 순차패턴 마이닝에서 가중치 순차패턴을 탐색하기 위한 가중치 계산 기법으로 발생 간격에 기반한 순차패턴 가중치 부여 기법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생 순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻도록 지원한다.

Development of A Digital Image Signature Based-on MPEG-7 Descriptors (MPEG-7 기반의 Digital Image Signature 개발)

  • Oh, Weon-Geun;Choi, Kyoung-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.505-508
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    • 2011
  • 본 논문에서는 MPEG-7 비주얼 디스크립터를 기반으로 Digital Image의 효과적인 검색이 가능한 시스템의 개발하였다. MPEG-7에 포함되어 있는 비주얼 디스크립터 툴은 컬러, 텍스처, shape, motion, localization, 얼굴 인식 등을 포함한다. 이들 MPEG-7에서 제공하는 비주얼 디스크립터를 그대로 이용하여 Digital Image의 검색 시스템을 구현하기에는 시스템이 불필요하게 커질 수 있으며 Digital Image의 검색 성능이 그다지 높지 않다는 문제점이 발생한다. 구체적으로는 모든 디스크립터를 이용하여 데이터베이스에 존재하는 모든 Digital Imag에 대한 검색을 수행하기에는 많은 처리시간이 요구된다는 것과 어떠한 디스크립터를 이용해야 정확한 검색이 이루어질지 알 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문에서는, MPEG-7 비주얼 디스크립터의 특성을 저작권위원회에서 제공받은 데이터베이스를 이용하여 분석하고 이들 디스크립터의 효과적인 결합 기술을 개발하였다. 기존의 디스크립터 결합 방식은 각각의 디스크립터에 동일한 가중치를 부여하고 검색을 수행하는 방식이었으나 본 논문에서는 정보이론을 기반으로 디스크립터의 가중치를 자동으로 부여하는 방식으로 검색 시스템을 구성하였다. 개발된 시스템은 기존의 동일한 가중치를 부여한 시스템에 비해서 데이터베이스에 대한 각 디스크립터의 특성을 반영하여 가중치를 결정하도록 구성하였다.

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Term Weighting Method by Postposition and Compound Noun Recognition (조사 유형 및 복합명사 인식에 의한 용어 가중치 부여 기법)

  • 강승식;이하규;손소현;홍기채;문병주
    • 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.

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Latent Semantic Indexing Analysis of K-Means Document Clustering for Changing Index Terms Weighting (색인어 가중치 부여 방법에 따른 K-Means 문서 클러스터링의 LSI 분석)

  • Oh, Hyung-Jin;Go, Ji-Hyun;An, Dong-Un;Park, Soon-Chul
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.7
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    • pp.735-742
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    • 2003
  • In the information retrieval system, document clustering technique is to provide user convenience and visual effects by rearranging documents according to the specific topics from the retrieved ones. In this paper, we clustered documents using K-Means algorithm and present the effect of index terms weighting scheme on the document clustering. To verify the experiment, we applied Latent Semantic Indexing approach to illustrate the clustering results and analyzed the clustering results in 2-dimensional space. Experimental results showed that in case of applying local weighting, global weighting and normalization factor, the density of clustering is higher than those of similar or same weighting schemes in 2-dimensional space. Especially, the logarithm of local and global weighting is noticeable.

Semantic Indexing Using Concept Space (개념 공간을 이용한 의미 인덱싱)

  • 강보영;김혜정;황선옥;이상조
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.380-382
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    • 2003
  • 본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할 수 있는 척도로 제시하였다.

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A Design of Important Sentence Extraction Method for Automatic Text Summarization System (자동 문서요약을 위한 중요문 추출 방법 설계)

  • Shin, Sung-Hyuk;Kim, Tae-Wan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.543-546
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    • 2001
  • 본 논문에서는 빠른 속도로 증가하고 있는 인터넷상의 정보와 서비스를 검색함에 있어서 기본적인 내용은 유지하면서 정보의 과부하(information overload)문제를 해결하기 위한 문서요약의 방법으로 통계적 접근 방법에서 Kupiec의 요약문이 가지는 특성을 이용하여 문서의 방법을 설계하였다. 요약문의 각 문장에 대하여 중요도에 따라 가중치를 부여 한 후, 주어진 임계값에 따라 가중치가 낮은 문장들을 제외한다. 제외 후 가중치 점수를 부여해서 요약문 문장의 개수를 조절하면서 중요문을 추출할 수 있다.

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Multi-sensor Data Fusion Using Weighting Method based on Event Frequency (다중센서 데이터 융합에서 이벤트 발생 빈도기반 가중치 부여)

  • Suh, Dong-Hyok;Ryu, Chang-Keun
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.6 no.4
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    • pp.581-587
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    • 2011
  • A wireless sensor network needs to consist of multi-sensors in order to infer a high level of information on circumstances. Data fusion, in turn, is required to utilize the data collected from multi-sensors for the inference of information on circumstances. The current paper, based on Dempster-Shafter's evidence theory, proposes data fusion in a wireless sensor network with different weights assigned to different sensors. The frequency of events per sensor is the crucial element in calculating different weights of the data of circumstances that each sensor collects. Data fusion utilizing these different weights turns out to show remarkable difference in reliability, which makes it much easier to infer information on circumstances.

A Study on how to configure Factor on the Power Planning (전원구성시 가중치 부여 방법에 관한 연구)

  • Kim, Tae-Young;Lee, Jung-In;Kim, Kang-Won;Kang, Dong-Joo;Kim, Balho-H.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.571_572
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    • 2009
  • 전력수요는 시시각각 변한다. 또한 첨두수요는 매년 증가하고 있다. 이러한 수요의 증가에 따른 발전용량도 증가하여야 한다. 발전용량의 증가를 위해서는 전원계획을 통한 신규 발전소를 건설하여야 한다. 신규발전소를 건설함에 있어서는 송전선 및 여러 가지 조건들을 고려하여 건설하여야 한다. 또한 우리나라는 부하가 집중되어 있는 수도권과 발전기가 집중되어 있는 비수도권으로 크게 구분되어 진다. 이러한 특성 때문에 북상조류의 발생과 송전선의 제약도 크게 걸린다. 이러한 문제를 해결하기 위해 신규발전소를 수도권 근처에 건설하도록 유도하여야 한다. 신규발전소의 수도권 유치를 위해 전원계획시 가중치를 부여하고 있다. 이 논문에서는 총발전비용과 비계량 지표를 이용하여 객관적인 가중치를 부여방법에 대해 논하고 있다.

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