• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1295-1298
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• 2001

멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 서버의 동적 부하분산을 위한 동적 가중치 기반 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존의 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량만을 이용하여 가중치를 부여하므로 요청이 폭주할 경우 동적 부하 불균형을 갖게 된다. 동적 부하 불균형을 해결하기 위해 제안한 동적 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량뿐만 아니라 서버의 동적 부하를 이용하여 가중치를 부여하므로 동적 부하 불균형에 잘 적응하여 부하를 균형있게 조절한 수 있다. 제안한 알고리즘은 각 서버의 처리용량을 기준으로 가중치를 계산하고 동적으로 변하는 서버의 부하값에 가중치를 적용한다. 그 결과 동적 부하 불균형 문제를 해결했으며, 더 세밀한 부하 조절 기능을 수행할 수 있었다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.440-442
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• 1999

본 논문에서는 가중치 3차원 공간을 가중치 8진트리를 이용하여 나타낸다. 가중치 8진트리는 가중치 영역을 계층적으로 나타내고 용이하게 분해능을 조절할 수 있게 한다. 즉 높은 가중치를 갖는 공간은 세밀하게 분해하고 낮은 가중치를 갖는 공간은 성길하게 분해하여 최적의 경로설정을 바른 시간에 할 수 있도록 한다. 이러한 8진트리를 바탕으로 하여 최적 경로 설정하는 종합틀(Framework)을 제시하고 실험을 통하여 그 결과를 제시한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.1 no.2
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• pp.83-87
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• 1995

본 논문에서는 이산시간 LQ 조절기의 안정도 강인성을 주파수 영역및 시간영역에서 고찰하고 그 향상책을 제시하낟. 주파수영역에서 강인성 척도인 궤환차행렬(return difference matrix) 의 최소특이치가 상태가중치 행렬과 제어가중치 행렬의 비와 반비례함을 보이고, 시간영역에서 매개변수의 변화에 대한 안정도 강인성 범위들을 얻는다. 이 범위들의 점근적 성질을 밝히기 위하여 LQ 궤환이득의 특이치들이 상태가중치 행렬과 제어기중치 행렬의 비의 증가함수 임을 보인다. 몇가지 조건하에서 시스템 행렬(입력행렬)에 대한 안정도 강인성 범위가 상태 가중치 행렬과 제어가중치 행렬의 비가 증가(감소)함에 따라서 증가함을 보이고, 이러한 사실들을 예제를 통하여 검증한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.12
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• pp.1193-1201
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• 2000

본 논문에서는 탐색 영역과 특징의 가중치를 동적으로 조절하여 블록 단위의 움직임 벡터를 추출하는 활동적 블록 정합 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 탐색 영역의 중심 위치를 결정하기 위해 시간에 따른 블록의 동작 변화는 작다고 가정한다. 그리고 탐색 영역의 크기는 공간적으로 인접한 블록들의 신뢰도에 따라 조절된다. 또한 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 다중 특징을 사용하는 블록 정합 알고리듬으로 블록 정합 시 특징의 기여 정도를 나타내는 가중치를 블록 안에서 각 특징이 가지는 구분력에 따라 자동으로 설정하는 정합 유사 함수를 사용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 정확하게 움직임 벡터를 추출함을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.546-551
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• 2023

일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.280-282
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• 1999

적응 횡단선 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합 한 새로운 LMSBP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 토해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.196-198
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• 2001

문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하기 위해 일반적으로 영어에서는 명사구를 색인하는 기법을 사용하지만 주제어 추출의 관점에서 영어의 명사구가 한국어의 복합명사에 해당하기 때문에 한국어에서는 복합명사 색인 기법을 중요시하고 있다. 본 논문에서는 한글 문서에서 추출된 용어의 가중치를 결정하기 위하여 경험적인 방법에 따라 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 구체적인 가중치 계산 방법으로 용어 자체의 특성에 의한 가중치를 부여한 후에, 복합명사의 경계를 인식하여 띄어쓴 복합명사의 가중치를 조절하고, 다시 용어의 조사 유형에 따라 가중치를 재계산하는 방법을 제안한다. 신문기사에 대한 실험결과에 의하면 제안한 방법이 단순 출현빈도에 의한 주제어 추출 기법보다 정확도가 더 높았다.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.15-29
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• 2018

This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.