일반적으로 자연하천에서는 횡방향 흐름저항 요소가 매우 다를 수 있다. 이러한 하천은 흐름저항 요인에 따라 몇 개의 소단면으로 구분될 수 있으며, 1차원 해석을 위해서는 단면 전체를 대표하는 복합 조도계수(composite roughness coefficient)를 사용함으로써 수위 또는 평균유속의 계산이 가능해 진다. 복합 조도계수는 각 소단면의 면적(A), 윤변(P), 또는 동수반경(R)을 적절히 조합하여 각 소단면의 조도계수에 가중치를 부여하면서 계산되는데, 각 산정식들의 개발과정에 도입된 가정 조건에 따라 상이한 가중치를 부여하게 되며, 일부 산정식들에서는 횡방향으로 동일한 재료로 구성된 조건에서도 복합 조도계수 산정 결과는 하상재료에 의한 조도계수와 다른 값을 산정하게 된다. 본 연구에서는 13개의 기존 복합 조도계수 산정식을 이론적으로 검토하였고, 소규모 실내 수리실험자료로부터 실측 복합 조도계수와 계산된 값을 비교 분석하였으며, 소단면 분할방법에 의한 기존 산정식의 적용성을 분석하였다. 분석결과, 윤변을 가중치로 사용하는 경우는 실측 복합 조도계수 그리고 각 산정식에 의한 계산 복합 조도계수의 차이가 비교적 작게 나타났으나 각 산정식의 가정조건에 유의하여야 하는 것으로 나타났다. 한편 단면적 또는 윤변과 동수반경을 조합하여 가중치로 사용하는 경우는 방법별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었고, 그 원인은 단면분할 방법에 기인하므로 이러한 방법을 적용할 경우에는 소단면 분할방법에 특히 주의하여야 함을 알 수 있다.
이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하나는 강인한 음성검출기를 설계하는 것이다. 상대적으로 간단하면서도 성능이 우수하여 대표적인 음성검출기로 사용되는 통계적모델기반 기법은 각 주파수 채널별 우도비를 이용하여 음성검출 검출식을 만들어내는 방식이다. 최근, 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training)을 이용하여 주파수 체널별 가중치가 인가된 우도비를 이용한 음성검출 결정식을 갖는 음성검출기가 제안 되었으며 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서는 기존의 변별적 가중치 학습의 입력벡터에 이전프레임의 결정식을 궤환구조형태를 바탕으로 추가하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 기법은 비정상 (non-staionary) 잡음 환경에서 객관적인 방법을 통해 상호비교 분석되었으며 결론적으로 우수한 성능을 보였다.
음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 중요한 구성 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색 성능을 제고하기 위해서, 크로마그램 벡터 별로 커버곡 검색 적합도를 구하여 음악 유사도 계산 시 가중치로 활용한다. 커버곡 검색 적합도는 확률 적합도 모델을 이용하여 구한다. 커버곡 검색에 도움이 될 수 있는 분별도가 높은 벡터에 높은 가중치를 부여하고, 흔하게 존재하여 분별도가 떨어지는 벡터에 낮은 가중치를 부여하는 방식으로 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
협력적 필터링은 추천시스템을 구축하는 알고리즘으로 고객별 선호도를 예측하는데 사용되고 있다. 이에 본 연구는 행복감에 영향을 주는 요인인 자존감과 생활여건을 사용하여, 협력적 필터링을 기반으로 한 예측정확도가 높은 모형을 연구하고자 한다. 이를 위해, 자존감과 생활여건에 대한 응답자 간의 유사도 가중치를 각각 계산한 후, 자존감 유사도 가중치를 적용한 모형으로 행복감을 예측하고, 자존감 유사도 가중치에 생활여건 유사도 가중치를 부여한 유사도 가중치를 적용한 모형으로 행복감을 예측하였다. 그 결과 전자의 모형이 후자의 모형보다 예측정확도가 높게 나타났다.
본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
본 연구는 시특법에 따른 비탈면 상태평가에 활용되는 절리암면비탈면의 가중치에 대한 수정안을 제안했다. 일반적으로 평가 항목수정 및 각 항목별 가중치 부여와 항목별 평가 기준에 대한 연구는 Delphi 방법 및 AHP 방법 등 전문가의 경험에 의존하는 의사결정기법으로 결정되어 왔다. 본 연구에서는 보다 합리적인 결과를 얻기 위하여 기존의 주관적인 방법뿐만 아니라 비탈면의 점검 및 진단 데이터를 활용한 통계적 기법을 함께 활용하여 객관적인 가중치를 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 절리암반 비탈면의 점검 데이터를 활용하여 엔트로피의 개념을 적용한 객관적인 가중치를 산정하고, AHP 기법에 의한 주관적 가중치는 전문가의 의견을 토대로 산정하였다. 그리고 두 가지를 결합하여 수정가중치가 제안하였으며, 그 결과, 도출된 절리암반 비탈면의 수정 가중치는 인위적 요인과 손상상태 항목들이 높은 가중치를 갖는 것으로 나타났다. 수정된 평가 기준을 향후 비탈면 세부지침 개정 등에 반영되면 보다 합리적인 절리암반 비탈면의 상태안정성 파악이 가능할 것으로 판단된다.
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 클러스터 시스템에 적용되는 새로운 부하할당 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교하여 분석하고자 한다. PWLC 알고리즘은 설정된 가중치 산정주기마다. 시스템의 부하를 감지하여, 각 서버에 가중치를 부여하여 다음 주기에 가중치에 의하여 부하를 분산시키는 알고리즘이다. PWLC 알고리즘과 DWRR 알고리즘을 가중치 산정주기를 변화시키면서 분산과 대기시간 등에 비교하였다. 가중치 산정주기가 너무 짧으면 시스템은 부하를 감지하는데 잉여부하가 소요될 수 있으며, 이와 반대로, 가중치 산정주기가 너무 길면 알고리즘 적용에 의한 부하할당이 비효율적으로 될 수 있다. PWLC 알고리즘이 DWRR 알고리즘보다. 더 효율적임을 알 수 있다.
그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 한국어 특성을 적용하여 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제시한다. 기존에 제안된 명사 추출 시스템인 문법형태소 네트워크를 확장하여 단일 명사 뿐만 아니라 복합 명사를 색인어로 추출한다. 복합 명사는 단일 명사에 비해 보다 한정적 개념을 가지므로, 색인어로 추출될 때 문헌의 식별력을 높일 수 있다. 복합 명사를 구성하는 각각의 단일 명사를 인식함으로써 복합 명사를 분해하고, 간단한 구단위 구문분석을 수행하는 명사 결합 규칙에 따라 단일 명사들을 복합 명사로 합성하는 방법을 제시한다. 마지막으로 이와 같이 추출된 복합 명사에, 복합 명사를 구성하는 단일 명사간의 연관성을 고려하여 보다 정확한 가중치를 부여할 수 있는 새로운 가중치 부여 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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