gradient decent 를 기반으로 한 Differentiable architecture search(DARTS)는 한 번의 Architecture Search 로 모든 후보 연산 중 가장 가중치가 높은 연산 하나를 선택한다. 이 때 비슷한 종류의 연산이 가중치를 나누어 갖는 "표의 분산"이 나타나, 성능이 더 좋은 연산이 선택되지 못하는 상황이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 상황을 막기위해 Architecture Parameter 가중치의 gradient 를 기반으로 연산들을 클러스터링 하여 그룹화 한다. 그 후 그룹별로 가중치를 합산하여 높은 가중치를 갖는 그룹만을 사용하여 한 번 더 Architecture Search 를 진행한다. 각각의 Architecture Search 는 DARTS 의 절반 epoch 만큼 이루어지며, 총 epoch 이 같으나 두번째의 Architecture Search 는 선별된 연산 그룹을 사용하므로 DARTS 에 비해 더 적은 Search Cost 가 요구된다. "표의 분산"문제를 해결하고, 2 번으로 나뉜 Architecture Search 에 따라 CIFAR 10 데이터 셋에 대해 2.46%의 에러와 0.16 GPU-days 의 탐색시간을 얻을 수 있다.
휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
도로건설사업에서 정책적인 의사결정이 필요한 경우, 다기준 평가방법인 AHP로 전문가 설문조사를 통한 정책적 분석을 시도하였다. 그러나 PI 제도 도입에 따라 도로관련 전문가뿐 아니라 지역주민, 환경단체 등 여러 관련 그룹의 다양한 의견이 제기되므로, 그룹간 의견을 종합하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 도로건설사업의 PI 제도 운영실태를 연구 사례로 하여, AHP모형의 가중치 계산과정에서 각 그룹별로 설문조사한 자료를 이용하여, 의사결정과정에서 그룹별로 어떤 요인들을 중요시하는지 그룹별 AHP 분석을 시행하고, 그룹별 가중치가 반영된 통합 결과와 비교평가하였다. 분석결과, 그룹간 평가항목에서 분산분석(ANOVA)에 유의한 차이가 있는 것으로 분석되어, 각 그룹마다 중요하게 여기는 평가항목의 우선순위가 상이함이 확인되었다. 종합평가 결과 평가대안은 동일한 결과를 보였으나, 첫째, 그룹간 AHP 분석결과 전문가 그룹과 주민 그룹간, 전문가 그룹과 시민단체 그룹간에 유의한 차이가 있어, 그룹별 평가 필요성이 제기되었다. 둘째, 통합평가를 위한 그룹간 평가가중치 산정결과에도 현저한 차이가 나타났으며, 가중치를 고려한 AHP분석방법이 다양한 그룹의 의사결정 지원도구로 활용될 수 있다고 판단된다.
본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.
다수의사결정그룹(MDMG : Multiple Decision-Making Croup)문제는 서로 의견이 상충하는 단위의사결정그룹(UDMG: Unit Decision-Making Croup) 문제로 구성되어 있다. 특히, 항만경쟁력 평가문제의 경우, 다계층$\cdot$복합$\cdot$다속성의 복잡한 평가특성을 가지며, 평가에 있어 선사, 포워더, 물류기업, 연구자 등 다수의 의사결정자들이 참여하는 대표적인 다수의사결정그룹문제가 된다. 이러한 복잡한 문제의 평가는 각 그룹간의 이질적인 선호도를 합리적으로 융합하는 가중치 보완과정이 필요하게 된다. 즉, 가중치 보완과정은 평가결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있는 매우 중요한 절차로써, 이를 위한 합리적인 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 여기에 주목하여 평가 문제에서 빈번히 발생하는 이질적인 선호도를 합리적으로 흉합하는 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 수립된 방안을 토대로 실제 다수 평가그룹이 참여하는 항만경쟁력 평가항목의 가중치 조정문제에 적용한 결과. 이질적인 선호도가 융합된 통합 가중치를 도출할 수 있었다.
본 연구에서는 수질오염 관리 측면에서 유역의 취약성을 평가하고 우선 관리가 필요한 지역을 선정하는 기법을 수립하고자 한다. 수질은 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 오염의 취약성을 평가하기 위해 다기준 분석 기법을 적용하였다. 다기준 평가기법은 다양한 평가 항목이 포함되는 의사결정 문제에 유용하다. 연구 절차는 평가 항목 및 가중치 결정, 항목별 평가자료 구축, 수질오염에 대한 취약성 평가 후 수질오염 관리가 필요한 유역 선정의 단계로 구성하였다. 평가 대상은 814개 소유역이다. 평가 프레임워크는 오염원, 확산 과정, 수자원 현황의 3개 그룹으로 구성되며, 각 그룹에 대한 하위 평가 항목을 선정하였다. 오염원 그룹은 중앙 및 지방 정부에서 제공하는 오염원 조사 결과, 농업 분야 자료, 토지 사용 현황 등을 적용하였다. 확산 과정 그룹은 강우, 토지 피복, 토양 등의 데이터를 사용하였으며, 수자원 현황은 하천의 흐름, 수질 및 수생 생태계 현황 등이 반영되었다. 유역 단위로 모든 항목에 대하여 가중치를 반영한 점수를 집계하고 취약지역을 선정하였다.
초보운전자와 일반운전자의 교통사고 유형별 위험도를 비교분석 하기 위해 우리나라에서 2005년부터 2006년까지 2년간의 발생한 교통사고 자료를 바탕으로 초보운전자에 의한 사고와 일반운전자에 의한 사고로 구분하여 분석하였다. 이를 위해 초보운전자와 일반운전자의 구분을 신규운전면허 취득 후 경과연도가 1년 이하인 운전자를 초보운전자 그룹으로, 1년이 초과한 운전자를 일반운전자 그룹으로 구분하였다. 두 그룹간의 위험도 비교는 사고발생 빈도와 심각도를 함께 반영할 수 있는 위험도 모형을 설정하여 비교분석 하였으며, 이 때 사고건수와 사망사고 건수의 적절한 적용비율 산정을 위해 가중치를 설정했으며, 가중치는 두 그룹간의 $x^2$값이 가장 작을 때의 값으로 도출하여 적용하였다.($\omega=0.6$) 교통사고 유형별 위험도 분석결과, 사고위험도가 높은 사고유형은 측면직각 충돌사고, 횡단 중 보행자와의 사고, 주정차 중 추돌사고로 분석되었고, 일반운전자 그룹에 비해 상대적으로 초보운전자 그룹의 위험도가 높은 사고유형은 공작물 충돌사고와 측면직각 충돌사고 등으로 분석되었다.
본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.
영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.
이미지 분석이나 데이터 베이스 인덱싱 또는 종이 문서를 전자 문서화 하는 문제는컴퓨터 비젼 응용분야에서 중요 관심사가 되어왔다. 이러한 문제들을 처리하기 위해서는 제일 먼저 이미지와 문자가 혼합되어 있는 문서에서 자동으로 문자와 이미지들을 분리해 내는 과정이 필수 적이다. 본 논문에서는 신문이나 광고등에서 볼 수 있는 이미지, 음각 문자와 양각 문자가 섞여 있는 문서에서 문자만을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Run-length code를 이용하여 문자나 이미지의 경계선(bound) 모양의 특징을 추출하여 음각 문자와 이미지, 양각 문자를 구분한다. 그리고 추출된 글자들을 3차원 공간상에 매핑한 후 3차원 면적 가중치 그래프를 이용하여 관련된 단어들로 묶어주는 3차원 그룹핑 알고리즘을 제시한다. 실험결과로는 추출된 문자와 그룹핑된 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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