• 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 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.363-365
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• 2000

현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS[4]의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이 정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 SP, WSP, SDP[3] 알고리즘에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.10A
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• pp.938-948
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• 2005

Localization in wireless sensor networks is to determine the positions of all nodes based on the Down positions of several nodes. Much previous work for localization use multilateration or triangulation based on measurement of angles or distances to the fixed nodes. In this paper, we propose a new centralized algorithm for localization using weights of adjacent nodes. The algorithm, having the advantage of simplicity, shows that the localization problem can be formulated to a linear matrix equalities. We mathematically show that the equalities have a unique solution. The unique solution indicates the locations of unknown nodes are capable of being uniquely determined. Three kinds of weights proposed for practical use are compared in simulation analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.2-4
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• 2021

In a distributed machine learning system, sharing gradients was considered safe because it did not share original training data. However, recent studies found that malicious attacker could completely restore the original training data from shared gradients. Gradient Leakage Attack is a technique that restoring original training data by exploiting theses vulnerability. In this study, we present the image transformation method based on Discrete Cosine Transform to defend against the Gradient Leakage Attack on the federated learning setting, which training in local devices and sharing gradients to the server. Experiment shows that our image transformation method cannot be completely restored the original data from Gradient Leakage Attack.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.3
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• pp.159-178
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• 2001

This paper presents an automatic text summarization model which selects representative sentences from sentence clusters to create a summary. Summary generation experiments were performed on two sets of test documents after learning the optimum environment from a training set. Centroid clustering method turned out to be the most effective in clustering sentences, and sentence weight was found more effective than the similarity value between sentence and cluster centroid vectors in selecting a representative sentence from each cluster. The result of experiments also proves that inverse sentence weight as well as title word weight for terms and location weight for sentences are effective in improving the performance of summarization.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.877-885
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• 2011

A collaborative filtering(CF) is the most widely used technique in recommender system. However, CF has sparsity and scalability problems. These problems reduce the accuracy of recommendation and extensive studies have been made to solve these problems, In this paper, we proposed a method that uses a weight so as to solve these problems. After creating a user-item matrix, the proposed method analyzes information about users who prefer the item only by using data with a rating over 4 for enhancing the accuracy in the recommendation. The proposed method uses information about the genre of the item as well as analyzed user information as a weight during the calculation of similarity, and it calculates prediction by using only data for which the similarity is over a threshold and uses the data as the rating value of unrated data. It is possible simultaneously to reduce sparsity and to improve accuracy by calculating prediction through an analysis of the characteristics of an item. Also, it is possible to conduct a quick classification based on the analyzed information once a new item and a user are registered. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the accuracy, compared to item based, genre based methods.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.3
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• pp.91-97
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• 2014

In this paper, we propose weighted detection probability with distance between primary user and secondary users by using cooperative spectrum sensing based on energy detection. And we analysis and simulate the result. We suggest different distance between primary user and secondary users and the wireless channel between primary user and secondary users is modeled as Gaussian channel. From the simulation results of the cooperative spectrum sensing with weighted method make coverage bigger compared with non-weight, and We show higher sensing efficiency when we put weight detection probability than before method.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.237-240
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• 2008

본 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 2006년 전국을 대상으로 구축된 국토환경성평가지도의 환경 생태적항목에 대한 각 항목별 가중치를 결정하는 것이다. 기본 분석 도구로 지리정보시스템(GIS)가 사용되었다. 국토환경성평가지도의 환경 생태적항목은 다양성(생태자연도), 자연성(임상도, 녹지자연도, 생태자연도), 풍부도(생태계변화관찰 지역도), 희귀성(생태자연도), 허약성(수치지형도, 토지피복도), 군집구조의 안정성(임상도)등이 활용되어 구축되었다. 본 연구는 기 구축되어 사용되고 있는 국토환경성평가 지도의 환경 생태적항목을 공간 데이터베이스를 이용하고, 인공신경망 기법을 적용하여 각 평가항목간의 상대적 가중치를 구하였다. 인공신경망의 훈련 지역은 환경 생태적항목중 환경성이 높은 1등급 지역 및 환경성이 낮은 5등급 지역을 추출하였다. 그 결과 50번의 가중치를 산정하였을 경우 허약성이 다른 항목들에 비해 1.58배 정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 국토환경성평가지도 환경 생태적 항목의 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.155-158
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• 1998

본 논문에서는 2차원 평면 배열에서 소자들간의 간섭 영향을 빔 설계 기법을 제안한다. 실제적으로 빔을 구현할 때, 소자간 간섭이 전체 빔 패턴을 변화시키게 되어 성능을 저하시킬 수 도 있다. 따라서 보다 정확하게 빔을 설계하기 위해서는 소자간의 간섭 영향을 고려한 빔 설계 기법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 특성을 알고 있는 소자로 구성된 평면 배열에서 다른 소자에 의한 간섭을 예측한 후 이것을 각 소자의 가중치에 포함 시켜 원하는 사양의 빔을 설계할 수 있도록 한다. 빔 설계방법으로는 선형 최소자승법을 이용하여 빔의 부엽준위의 위치와 크기를 변화시키면서 원하는 조건의 빔 가중치를 얻어내는 알고리듬을 도입하였다.