• Land and Housing Review
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• v.2 no.1
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• pp.35-46
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• 2011

This paper aims at examining the indices and their weights for the evaluation of local government to allocate reconstruction charge and reviewing the availability of them simulating local governments' evaluation. There has been no specific evaluation criteria existed, while central government has to allocate the reconstruction charge to local governments by the provision 3 of Restitution of Housing Reconstruction Gains Act. The results as follows : According to a survey on evaluation indices weight and AHP analysis, the weight of 'the housing welfare improve effort' is the highest with 25.1% among 5 upper-classification indices. Following this, each weight of 'housing welfare conditions(22.7%)', 'housing SOC establishment(22.5%)', 'the achievement and planning on reconstruction charge use(15.8%)', and 'housing sector achievement such as Bogeumjari(13.9%)' are ranked. Meanwhile, Among 16 lower-classification indices, 'the rate of minimum housing standard households(11.5%)', 'public rental housing supply(8.9%)', 'reconstruction charge use achievement(8.3%)', 'reconstruction charge use planning submit(7.5%)', and 'rate of water and sewage(6.3%)' hold high rank. The analysis results show the weight of 'housing sector achievement such as Bogeumjari' on the existing provisions should be decreased(30%${\rightarrow}$13.9%) as others' weight has to be slightly increased. According to the result of the simulation, Jeonbuk, Gyeongbuk, Jeonnam, Jeju, Gyeonggi received higher scores in the comprehensive evaluation, while Daejeon, Seoul, Incheon, Daegu and Gwangju, where the housing conditions are relatively good, received lower scores. These results of the analysis correspond with the direction of reconstruction charges allocation and indicate that the evaluation criteria used in this simulation is acceptable.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.257-260
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• 2001

내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.229-232
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• 1996

본 논문에서는 공간적 보간을 응용하여 손상된 영상 구획의 데이터를 복원하는 기법을 제시한다. 이러한 기법은 손상된 영상을 부가 정보 없이 복원하는 오류 은폐의 핵심으로 Park[3], Wang[4], Sun[9], Lee[7], Hemami[8] 등에 의해서 여러 가지 기법들이 제안되었다. 그러나 이러한 기법들은 단순히 주변 구획과의 경계면에서의 연속성만을 고려하여 복원하므로 구획 내부의 데이터를 복원하는데 한계가 있으며 계산량도 많은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 기법들의 단점을 극복하기 위하여 Non-Unform Rational B-Spline(NURBS)을 응용한 복원 기법을 제안한다. 제시된 주변 구획의 오류 유무와 윤곽선의 방향에 따라 주변 구획의 화소 정보에 할당되는 가중치를 적절히 변경하여 NURBS를 적용한다. 따라서 윤곽선의 방향을 더욱 견실하게 복원함으로써 주관적, 객관적 관점에서 기존의 기법보다 우수한 영상 구획 복원 성능을 얻을 수 있다. 정지 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 제안하는 알고리듬을 기존의 기법보다 30% 구획 손실율에서 0.5 dB이상 성능 향상을 얻을 수 있음을 관찰하였다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.57-67
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• 2018

The ensemble is a unified approach used for getting better performance by using multiple algorithms in machine learning. In this paper, we introduce boosting and bagging, which have been widely used in ensemble techniques, and design a method using support vector regression, radial basis function network, Gaussian process, and multilayer perceptron. In addition, our experiment was performed by adding a recurrent neural network and MOHID numerical model. The drifter data used for our experimental verification consist of 683 observations in seven regions. The performance of our ensemble technique is verified by comparison with four algorithms each. As verification, mean absolute error was adapted. The presented methods are based on ensemble models using bagging, boosting, and machine learning. The error rate was calculated by assigning the equal weight value and different weight value to each unit model in ensemble. The ensemble model using machine learning showed 61.7% improvement compared to the average of four machine learning technique.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.3
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• pp.413-427
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• 2008

In sample design, it is usually planned by purpose and the range of the announcing statistics from the survey. After survey, getting a proper and decent statistics, applying the proper weights on the results of survey is very important and necessary. Therefore in this study, three estimation methods which are raking, BLS and general linear regression method are compared with MSE, Coverage, CV, LE and NC.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

In the new generation of Web, commonly called "Web 2.0", blogging has facilitated the publishing information or his/her opinion on the web. Various blog retrieval algorithms have been proposed to search for blogs more effectively. However, actually keyword-based searching or link-analysis blog ranking system cannot satisfy the user's requirement. In this paper, we suggest a topic-based weighting blog retrieval system in which the links between blog writings and searching words are considered to improve the search results. Our system extracts topics from each blog and weights them much higher than other guide words. In the comparison with other systems, we see that the proposed topic-base system has better recall rate of search results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.56-56
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• 2016

하도 안정성에 민감하게 반응하는 대표적 하천 구역은 본류와 지류의 합류부이다. 이와 같은 합류부에서는 흐름과 하상변동 양상이 상대적으로 복잡하다. 이는 본류 및 지류 간 유사이송량, 유황, 흐름, 하도경사 등 수리특성이 서로 다르기 때문이다. 지류 합류부에서는 지류 자체의 하상 변동 영향뿐만 아니라 본류의 하상변동으로부터도 직 간접적으로 영향을 받는다. 즉 본류에서 자연적이든 인위적이든 어떤 원인으로 말미암아 하상저하가 갑자기 일어나면 지류의 하도 종단경사 변화가 현저하게 일어나는, 이른 바 두부침식 현상이 발생하기도 한다. 한편 본류와 지천 사이 흐름특성 유사거동 특성이 서로 다르기 때문에 합류뷰 주위에 지속적인 국지퇴적이 야기되기도 한다. 합류부에서 이와 같은 침식 또는 퇴적 현상으로 말미암아 하천관리상 여러 문제점을 야기한다. 이에 따라 지류 합류부에서 하천경사를 일정하게 유지하기 위하여 하상유지공 설치 등 적절한 하도안정화 대책을 모색해야 한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 하천정비기본계획에서 현안의 분석을 통해 개선 방안을 제시하였으며, 국가 및 지방 하천 3,836 개소에 대한 합류부 도상과 일부 현장 조사를 실시하였다. 조사?분석 결과를 바탕으로 합류부의 재해 유발 지표를 도출하고 전문가로부터 의견 수렴을 통해 가중치를 부가하여 합류부 재해 위험성 및 안정성 평가 기법을 정립하였다. 그 동안 관련 부처 및 지자체에서 하천계획을 수립하는 데, 중점 정비 및 관리가 필요로 하는 합류부를 선정 시 그 기준이 모호하였다. 그러나 본 연구에서 정량적으로 정립한 기준은 하천 합류부의 재해 위험성을 평가할 수 있어 고도의 하천관리를 지향할 수 있는 계기를 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.600-605
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• 2006

센서 네트워크는 데이터를 수집하는 싱크 주변에 있는 센서 노드가 극심한 에너지 소비를 보이는 문제가 있다. 이러한 싱크 주변 센서 노드의 에너지 소비 분산을 위해 모바일 싱크를 사용한 데이터 수집방법에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 모바일 싱크를 사용하여 데이터를 수집하기 위해서는 각 센서 노드별 데이터 수신 순서를 스케줄링하여 각 센서 노드에게 균등한 데이터 전송 기회를 부여하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 싱글 홉 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 이용한 균등한 데이터 수집을 위한 데이터 가중치 기반 스케줄링기법인 DWEDF를 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 여러 다른 스케줄링 기법들에 비해 약 1.5배에서 3배가량 높은 성능을 보임으로써 그 효율성을 검증하였다.

• Information Systems Review
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• v.6 no.2
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• pp.113-135
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• 2004

This paper defines appraisal items and weights of the items for the purpose of developing an appraisal instrument that objectively measures employee's effectiveness of knowledge contribution. Deductive research is used for the development of appraisal items and delphi method for the development of weights of the items. In the deductive research the term, "effectiveness of knowledge contribution" is first defined. Then knowledge contribution activities are classified as "dimension of explicit contribution" and " dimension of tacit contribution" due to the characteristics of knowledge. Each dimension is divided again by components. The dimension of explicit contribution is divided according to the content of knowledge, and the dimension of tacit contribution is divided according to the extent of tacitness of knowledge contribution. The total components of dimensions are 7. The dimension of explicit contribution is composed of factual knowledge and procedural knowledge. The factual knowledge is made up of "procedural knowledge outcome" and "other factual knowledge". The procedural knowledge is made up of "procedural knowledge manual" and "lessons-learned procedural knowledge". The dimension of tacit contribution is composed of "agency", "model" and "Q&A". The basic framework for measuring 7 components of knowledge contribution is quantitative and qualitative approach. This paper is premised on the assumption that the outcomes of employee's knowledge contribution activities are recorded in the knowledge management systems in order to evaluate them objectively. The appraisal items are defined as follows: at the dimension of explicit contribution, in quantitative approach, "the upload number" or "performance number", and in qualitative approach, other employee's "referred number" and other employee's "content and format satisfaction evaluation"; at the dimension of tacit contribution, "demanded number of performance" After the development of appraisal items by the deductive method, delphi method was used for the analysis of the weights of the items with the total degree of knowledge contribution, 100. This research does not include the standard marks of the appraisal items. It is because when companies apply this appraisal instrument, they could use their own standard appraisal marks of the appraisal items considering their present situations and companies' goals. Through this almost desert-like research about the appraisal instrument of employee's knowledge contribution effectiveness, it proposes a cornerstone in the research field of appraisal instrument, which provides a standard for employee's knowledge contribution appraisal, and appraisal items that make organizational knowledge to be managed more systemically in business sites.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.12
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• pp.83-93
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• 2012

This paper proposes an image segmentation framework that modifies the objective function of Fuzzy C-Means (FCM) to improve the performance and computational efficiency of the conventional FCM-based image segmentation. The proposed image segmentation framework includes a locally weighted fuzzy c-means (LWFCM) algorithm that takes into account the influence of neighboring pixels on the center pixel by assigning weights to the neighbors. Distance between a center pixel and a neighboring pixels are calculated within a window and these are basis for determining weights to indicate the importance of the memberships as well as to improve the clustering performance. We analyzed the segmentation performance of the proposed method by utilizing four eminent cluster validity functions such as partition coefficient ($V_{pc}$), partition entropy ($V_{pe}$), Xie-Bdni function ($V_{xb}$) and Fukuyama-Sugeno function ($V_{fs}$). Experimental results show that the proposed LWFCM outperforms other FCM algorithms (FCM, modified FCM, and spatial FCM, FCM with locally weighted information, fast generation FCM) in the cluster validity functions as well as both compactness and separation.