The construction of composite indicators should be normalized and weighted to render them comparable and evaluable variables in the field, which undergoes absence of a distinct methodology and where the application of universally popular method is common. Constructing of indices does not compare and analyze applying various normalizing and weighting, but constructer generally use chosen method and develops indicators and indices in most research. In this study, indices are applied various normalization and weighting methods, thereby analyzing how much impact the index and identifying individual characteristics derive a more reasonable way to help other research in the future. 5 different methods of normalization and 4 different types of weights were compared and analyzed. There are different results depending applied normalized methods and Z-score method best reflects the characteristics of the variables. According to weighting methods, the calculated results show little difference, but the ranking results of indices did not changed significantly. It might be better to provide constructors with a set of normalization and weighting methods to reflect their characteristics in order to build flood indices through the result of this study.
In this paper, we propose a query expansion and weighting method for document filtering to increase precision of the result of Web search engines. Query expansion for document filtering uses ConceptNet, encyclopedia and documents of 10% high similarity. Term weighting method is used for calculation of query-documents similarity. In the first step, we expand an initial query into the first expanded query using ConceptNet and encyclopedia. And then we weight the first expanded query and calculate the first expanded query-documents similarity. Next, we create the second expanded query using documents of top 10% high similarity and calculate the second expanded query- documents similarity. We combine two similarities from the first and the second step. And then we re-rank the documents according to the combined similarities and filter off non-relevant documents with the lower similarity than the threshold. Our experiments showed that our document filtering method results in a notable improvement in the retrieval effectiveness when measured using both precision-recall and F-Measure.
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.
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.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.175-182
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2001
본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.328-331
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2007
많은 연구원들이 자신의 연구 과제를 수행함에 있어 선행 연구 자료로 참고하는 것이 관련 주제에 관한 학술 자료이다. 현재 많은 학교와 기관 그리고 단체에서 관련 학술 자료를 발간하고 있으며 이를 참조하는 방식도 다양하다. 그러나 학술 자료를 참조함에 있어 단어 기반 검색이 사용되고, 발간된 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 참조하는 데 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 이러한 기존 학술 자료 검색 방법을 보완하기 위하여 온톨로지를 기반으로 하는 가중치 부여 논문 검색 모델을 제안한다. 제안한 모델은 논문 관련 정보를 온톨로지로 구축하고, 검색 문서에 가중치를 부여하는 순위화 알고리즘을 적용한 것이다. 이는 기존 유사도 적용 기법에 시멘틱 개념을 적용한 것으로 효율적이고 정확한 논문 검색을 보장한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.153-155
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1998
본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 분류기TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.
In this paper, we apply a discriminative weight training to a support vector machine (SVM) based gender identification. In our approach, the gender decision rule is expressed as the SVM of optimally weighted mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) based on a minimum classification error (MCE) method which is different from the previous works in that different weights are assigned to each MFCC filter bank which is considered more realistic. According to the experimental results, the proposed approach is found to be effective for gender identification using SVM.
Park, Esther;Lee, Hyoung-Gyu;Kim, Min-Jeong;Rim, Hae-Chang
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.31-36
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2010
이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇 언어로 하여 단어 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류 전파 문제가 큰 단점이 된다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우, 단어 정렬 오류가 더 많고 이로 인해 잘못된 피봇 프레이즈가 선정되는 문제가 더욱 심각하다. 이런 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서, 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여 하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 추가적으로 적용했을 때, 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.103-105
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2004
본 논문에서는 XML 문서의 내용을 효율적으로 검색하기 위해 필요한 메타데이터의 스키마몰 개발하고 이론 바탕으로 구축되는 내용기반 인덱싱 모델을 제안한다. 제안하는 내용기반 인덱싱 모델은 엘리먼트타입에 따라 랭킹 검색과 불리언 검색을 지원한다. 랭킹 검색 결과의 재현도와 정확도를 높이기 위해, 검색 결과의 출력 기준 노드가 리프 노드와 내부 노드인 경우를 구별하여 색인어에 대한 가중치를 부여하고, 이를 이용하여 질의와 엘리먼트간의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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