• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.69.1-69.1
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• 2010

본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.528-531
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• 2001

Finding a shortest path on a graph is a fundamental problem in the area of graph theory. In an application where we cannot exactly determine the weights of edges fuzzy weights can be used instead of crisp weights. and Type-2 fuzzy weight will be more suitable of this uncertainty varies under some conditions. In this paper, shortest path problem in type-1 fuzzy weighted graphs is extended for type 2 fuzzy weighted graphes. A solution is also given based on possibility theory and extension principle.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.255-256
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• 2007

In case of inappropriate stacking position of the container taking in container yard, the working time for the container would be delayed in taking out because of the occurrence of the re-handle and the increase of the crane moving time. We have to take into account a variety of elements like the crane interference, the container group and stacking height in order to determine the optimal stacking position and decide the weight reflecting the importance of these criteria. We propose the dynamic weight adjustment algorithm for the stacking policy criteria employing the online search in this research.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.217-219
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• 2013

본 논문은 다양한 값의 가중치간 적용한 두 포인트 보간 필터를 제안한다. 기존 방법은 선행 보간 필터에 변형 함수와 가중치를 적용한 일반선행 보간 공식을 이용해 영상의 화질을 향상시켰지만 제안된 보간법은 일반 선형 보간 공식에 가중치 값을 다양하게 적용하여 2 점 보간법에서 실질적인 가중치 결정을 제공한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존 보간법보다 더 우수한 성능을 보여주는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.333-335
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• 1998

에러 역전파 신경망에서 학습속도와 수렴률은 초기 가중의 분포에 따라 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 위하여 비교사 학습 신경망(Hebbian learning rule)을 이용한 새로운 초기 가중치 결정 방법을 제안한다. 또는 비교사 학습 신경망이 에러 역전파 신경망 학습에 적당하도록 은닉층의 각 뉴런과 연결된 가중치의 norm을 이용하여 학습하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존 에러 역전파 신경망 학습과 그 성능을 비교한 결과 제안한 초기 가중치 표현이 학습속도와 수렴능력에서 우수함을 나타낸다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.3
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• pp.437-454
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• 2000

본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.3 s.99
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• pp.439-446
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• 2005

XML is the standard that can manage systematically WWW documents and increase retrieval efficiency. Because XML documents have the information of contents and that of structure in single document, users can get more suitable retrieval result by retrieving the information of content as well as that of logical structure. In this paper, we will propose a method to calculate the weights of XML tags so that the information of XML tag is used to index decision. A proposed method creates term vector and weight vector for XML tags, and calculates weight of tag by reflecting user's retrieval behavior (user's query). And it decides the weights of index terms of XML document by reflecting the weights of tags. And we will perform an evaluation of proposed method by comparison with existing researches using weights of paragraphs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.583-583
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• 2016

다양한 평가지표가 반영된 복합 지수(Composite Index)는 물관리 정책의 우선순위 결정 및 정책성과의 모니터링에 유용한 도구로 사용되고 있다. 각 지표별 중요도를 나타내는 가중치는 최종 지수의 산정에 영향을 미칠 수 있으며, 그 결정방법도 Data Envelopment Analysis(DEA), Benefit of doubt Approach(BOD), Unobserved Component Model(UCM), Budget Allocation Process(BAP), Analytic Hierarchy Process(AHP), Conjoint Analysis(CA) 등 다양하다. 본 연구에서는 여러 가지 가중치 결정방법 중 통계적 방법인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하여 Park et al.(2016)이 제시한 물관리 탄력성 지수(Water Management Resilience Index, WMRI)에 대한 가중치를 산정하여 동일 가중치를 적용한 기존 결과와 비교하였다. 물관리 탄력성 지수는 자연조건상 물관리 취약성(Vulnerability), 기존 수자원 인프라의 견고성(Robustness), 물위기 적응전략의 다양성(Redundancy)의 3가지 부지수(sub-index)는 각각 13개, 11개, 7개의 지표(Indicator)로 구성되어 있으며, 117개 중권역을 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용되었다. 각 부지수별로 추출된 3개, 5개, 3개의 주성분이 전체 자료의 76.4%, 71.2%, 63.2%를 설명하는 것으로 분석되었으며 부지수별 주성분의 고유벡터(Eigenvector)와 고유값(Eigenvalue)를 계산하고 각 지표의 가중치를 산정하였다. 주성분 분석에 의한 가중치와 동일 가중치를 적용하였을 경우와 비교해보면 취약성 부지수 1.9%, 견고성 부지수 1.9%, 다양성 부지수 2.1%의 차이가 나타나며 물관리 탄력성 지수는 0.4%의 차이를 보임에 따라 Park et al.이 제시한 연구결과의 적정성을 확인할 수 있었다. 주성분 분석은 객관적인 가중치 설정을 위한 통계적 접근방법의 하나로써 다양한 물관리 정책지수 산정시 활용될 수 있을 것이며, 향후 다른 가중치 산정방법을 적용함으로써 각 방법에 따른 지수 결과의 민감도 및 장단점을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.854-858
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• 2004

수자원 계획 및 관리 분야에서는 여러 상반된 기준들을 고려하여 의사결정을 내려야 하는 상황이 매우 빈번하게 발생한다. 따라서 이러한 상충되는 기준들에서 최적의 대안들을 찾고 이를 결정하기 위해 다기준 의사결정 분석과 같은 방법을 고려할 필요가 있다. 다기준 의사결정의 중요한 특징은 목적과 기준을 설정, 상대적 가중치들을 추정, 개별 성능 기준에 대한 대안들의 기여도를 결정하는데 있어서 의사 결정자의 판단에 중점을 두는 것이다. 주관적인 견해가 너무 많이 산재할 경우는 문제가 될 수 있지만, 원칙적으로 다기준 의사결정은 목적, 기준, 가중치 및 목표 달성 평가에 내한 의사결정자의 선택을 중시하며, 이를 과학적이고 명확한 방법으로 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 다기준 의사결정방법들은 비용-편익 분석의 실무적인 한계를 초월하는 의사결정 사안들을 위한 구조, 분석 방법, 융통성을 가지고 있기도 한다. 본 연구에서는 최근 국내 수자원 계획 및 관리 분야에 적용되는 계층화분석방법 이외에 유럽 등지에서 많이 활용되고 있는 가치함수법, Outranking 방법 등을 소개하고자 기준에 대한 대안들의 점수를 부여하는 방법과 가중치 산정 방법을 소개하였다. 또한 수자원 분야에 적용되었던 다기준 의사결정분석 방법을 소개함으로써 국내 수자원 분야에서 발생할 수 있는 여러 상반된 기준을 고려시 최적의 대안을 찾아내는데 중요한 정보를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.73-76
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• 2012

본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.