• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.237-242
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• 2012

웹 문서 정보 서비스는 관리자의 효율적 문서관리와 사용자의 문서검색 편의성을 위해 문서 분류 시스템을 필요로 한다. 기존의 문서 분류 시스템은 분류하고자 하는 문서 내 선택된 자질어의 개수가 적거나, 특정 범주의 문서 비율이 높아 그 범주에서 대부분의 자질어가 선택되어 모델이 생성된 경우 분류 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 'Modified ECCD' 기법 및 '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 사용한 문서 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법인 'Modified ECCD' 기법이 ${\chi}^2$ 및 ECCD 기법에 비해 높은 분류 성능을 보였으며, '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 'Modified ECCD' 기법으로 선택된 자질어 변수에 추가하여 학습하였을 경우에 더 높은 분류 성능을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.43-55
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• 2007

생산 공정 제어방법들 중에서 이동평균 제어와 지수가중치 이동평균 제어는 가장 널리 사용되는 제어이다. 두 제어는 모두 정확한 제어식을 알고 있다는 전제 하에 최적화된 제어들이다. 이 논문에서는 제어식의 잘못된 예측으로부터 발생하는 문제점에 대해 다루었다. 추정한 모수의 정확도와 가중치 $\lambda$의 범위에 의해 결정되는 각각의 제어방식의 제어한계에 대해서 확인하고 제어 간의 성능을 평가하였다. 또한 잘못 추정된 모델이 존재하는 공정에서 Shift가 발생하였을 때 최적의 제어와 그것을 실제 공정에서 어떻게 적용할지에 대해서 연구하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 효용성을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1270-1274
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• 2016

로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.174-181
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• 2007

정보 검색의 결과로 나타나는 요약문을 스니펫(snippet)이라 한다. 사용자는 자신이 원하는 정보를 얻기 위해 문서를 검색하는데, 이 때 스니펫은 사용자가 원하는 문서를 찾는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 정보검색 분야에서 높은 성능을 보이는 유사 적합성 피드백을 자동 문서 요약에 맞게 적용하여 높은 성능의 스니펫 생성 시스템을 구현한다. 우선, 사용자의 질의가 포함된 문장들을 일차적으로 요약 문장 후보로 추출한다. 그리고 추출된 문장 후보로부터 명사들을 질의 후보로 고려한다. 각 문장이 질의의 포함 여부에 따라 문장의 적합성을 판단하게 되고, 유사 적합성 피드백 확률 모델에 적용한 후 질의 후보들의 가중치를 추정하여 가중치 순위를 통해 확장할 질의들을 결정한다. 확장된 질의들과 기존의 질의들의 가중치를 합산하여 각 문장의 순위를 매기게 되고 가장 높은 순위의 문장들이 스니펫으로 제시된다. 논문에서 제안한 기법은 추가적인 핵심 질의들을 자동으로 확장하여 중요한 문장을 추출할 수 있다. 이 연구를 위해서 일반 상용 정보 검색 서비스에서 제공하는 스니펫을 수집하였고 이들의 정확도와 시스템의 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 살펴본 제안된 시스템의 성능은 상용 정보 검색기에서 제공되고 잇는 스니펫의 정확도 보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1706-1718
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• 1997

다양한 소프트웨어 제품의 급격한 증가로 인하여 소프트웨어 제품의 평가·선정을 위한 체계적이고 객관적인 방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품의 효과적 평가·선정을 위해 평가 과정의 핵심인 가중치 부여와 모형의 선정에 중점을 둔다. 이를 위해 첫째, 계층적 분석 과정을 이용하여 평가 속성에 일관적 가중치를 부여한다. 둘째, 소프트웨어 제품의 선정 문제의 성격에 알맞은 모형을 조사${\cdot}$분류하여 모형별 장${\cdot}$단점을 분석한다. 적용 모형은 4개의 보상모형과 7개의 비보상모형으로 구성되어 있다. 선정된 모형은 특정 소프트웨어 제품(데이터베이스 모델러)에 응용되어 모형별로 제품을 평가한다. 본 연구는 가중치 부여 및 모형의 장·단점 분석과 응용 절차를 통하여 사용자의 다양한 요구사항에 대한 모형의 적용성을 제고하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.650-657
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• 2011

본 논문은 매크로 블록 레벨에서 인간의 시각적인 특성을 고려한 새로운 H.264 스케일러블 확장을 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 우선, 인간의 시각적인 특성에 기초한 관심영역을 중심으로, 각 매크로 블록에 대한 공간 주파수(spatial frequency)의 분석을 위한 시각적 가중치 모델을 제안한다. 두 번째 단계에서는, 제안된 모텔을 기초로 각각의 화질 계층에 존재하는 관심영역의 크기를 조절하여 주어진 비트 량에서, 최적의 비디오 화질을 얻기 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 주관적 및 객관적 화질 평가에서 기존의 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.145-146
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• 2021

본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.93-108
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• 2011

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-30
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• 2005

강건 예측 기법은 오류 자료(outliers)를 제거하고 정상 자료(non-outliers)만으로 모델의 파라미터를 구하는 통계적인 방법으로 잘 알려져 있다 기존의 문헌에 소개된 많은 강건 예측 알고리즘들이 있으나 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 가장 많이 사용되는 알고리즘은 M-estimators와 LMS(least-median of squares) 방법이다. 이 중 M-estimators는 어파인 모델(affine model)의 파라미터 측정에 있어 최적의 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 M-estimators는 통계적인 효율성이 높지만 초기화가 적절히 수행되지 않으면 오류 자료를 제거하는 데 문제점을 가진다 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 연속적인 시그모이드(sigmoid) 가중치 함수를 사용하여 오류 자료와 정상 자료를 효과적으로 분리하면서 어파인 모델의 파라미터를 효과적으로 측정하는 적응적인 M-estimators 강건 예측 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 기존의 강건 예측 방법과 제안된 적응적 강건 예측 방법의 성능을 비교 및 분석하여 제안된 방법의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1386-1399
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• 2004

본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.