본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 LQ-서보구조를 부분적 상태 피드백을 갖고 있는 PI제어기로 해석하여 LQ-서보형 PI 제어기를 제안하고 이를 설계하기 위하여서 종전의 LQ-servo 설계 기법의 설계 매개 변수에 가중치를 도입하여 설계 앨고리즘을 보다 유연성 있게 개발하는데 있다. 제안된 앨고리즘은 설계 루프 전달 함수의 최대 및 최소 특이값을 저주파와 고주파에서의 일치를 향상시킬수 있을 뿐만 아니라 성능 향상을 위해 루프 형상을 유연성 있게 설계할 수 있었다.
본 논문에서는 BNN, 블록기반 신경망 모델을 재구성가능 하드웨어(FPGA)로 설계한다. 블록기 반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬 수 있다. 블록기반 신경망의 구조와 가중치를 표현하는 바이너리 스트링을 오프라인으로 진화시킨 후, 재구성가능 하드웨어로 구현한다. FPGA로 구현된 블록기반 신경망의 성능을 확인하기 위하여 간단한 성능시험에 사용되는 대표적인 패턴들을 사용하여 블록기반 신경망의 패턴분류 성능을 알아본다.
최근 여러 분야에서 필요성이 증대되고 있는 최적제어, 최적설계 및 최적추정에 대하여 신경회로망을 이용하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 3점 탐색 알고리즘을 사용하여 성능지표의 최소값을 찾아내어 이 때의 가중치를 신경회로망의 가중치 초기값으로 설정하여 다시 학습시킴으로서 보다 효율적인 학습결과를 얻을 수 있었다. 제안한 방식을 최적제어에 대하여 시뮬레이션하여 유용성을 확인하였다.
우리나라는 기상관측 이래 연평균 강수량과 변동성은 점진적으로 증가하는 추세이고, 지역 간 편차가 크다. 또한, 최근의 이상기후로 인하여 재해에 대한 위험도가 증가되고 있는 실정이다. 풍수해의 피해는 주로 하천주변에서 발생하기 때문에 하천기본계획을 수립하기 위해서는 우선적으로 적정한 설계빈도를 결정하는 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 설계빈도 결정에 대한 기존 방법론을 분석하여 문제점 및 개선 방향에 대해 제시하였다. 충청남도에 위치한 지방하천 중 자료구축이 가능한 하천인 413개소를 대상으로, 7개의 평가인자(유역면적, 형상계수, 하도경사, 수계차수, 배수영향 구간, 이상강우 발생빈도, 시가화 침수면적)를 선정하고, 베이지안 추론을 통해 가중치를 산정하였다. 그 결과, 이상강우 발생빈도 및 시가화 침수면적의 가중치가 각각 18로 가장 크게 산정되어, 하천 설계빈도 결정에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 이러한 가중치를 통해 설계 빈도를 추정한 결과, 기수립 설계빈도보다 본 연구에서 추정된 설계빈도가 증가하는 하천은 255개이고 감소하는 하천은 158개로 나타났다.
그래프가 주어져 있고 각 노드에 가중치가 주어져 있다고 가정하자. 두 노드가 에지로 연결되어 있는 경우에 두 노드는 인접한다고 정의한다. 주어진 그래프의 부분그래프 중에서 k개의 노드로 이루어지고 부분그래프의 각 노드별로 하나 이상의 인접하는 노드가 부분그래프에 존재하면 이러한 부분그래프를 고립된 노드가 없는 k-노드 부분그래프라고 부른다. 본 논문에서는 고립된 노드가 없는 k-노드 부분그래프 중에서 부분그래프에 포함된 노드들의 가중치의 합이 최대가 되는 부분그래프를 선택하는 문제를 다룬다. 이 문제는 CDMA를 기반으로 하는 멀티캐스트 네트워크 설계에 응용 예를 갖고 있다. 본 논문에서는 대상문제의 복잡성을 규명하고, 상한과 하한을 구하는 해법을 개발한다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
현재, 웹의 정보는 사용자들이 원하는 모든 정보를 담고 있다고 할 수 있으나, 방대한 웹에서 사용자가 원하는 정보를 정확히 추출하기란 어려운 문제이다. 이러한 정보 추출의 어려움은 방대한 정보량과 정보추출 방식과 직결된다. 웹에서 정보를 정확히 추출하여도 일반적인 검색엔진들의 웹 페이지 순위 결정 방식을 따르게 되면, 사용자에게 중요한 페이지를 상위에 위치시키기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의어의 모호성을 해결하기 위해 워드넷 기반 사용자 인터페이스를 설계하고, 웹 페이지의 가중치에 의미 카테고리 빈도 확률과 하이퍼링크 가중치를 이용한 웹 페이지의 가중치 결정 방식을 제안한다.
상권 분석은 유통 구조의 개선, 운영 원가의 절감 등의 이유로 많이 활용되고 있다. 특히, 상권 분석을 통해 매출 증가의 효과를 기대할 수 있기 때문에 경영 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 상권 분석 시스템은 유동 인구 및 주변 상점들의 환경 분석을 통한 것이 대부분이다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 상품 배치를 위한 경로 가중치 데이터 분석 시스템을 설계하였다. 이는, 기존 매출 중심의 상권 분석 방식을 적용하지 않고, 매장 안에서 고객 경로 이용 형태에 가중치를 적용한 데이터 분석 시스템이다. 기존의 POS 시스템과의 연동으로 백화점, 대형마트, 편의점 등 매장내의 효율적인 상품 배치를 제공하는 시스템이다. 이를 위해, 경로 데이터를 수신하고 가중치를 적용한 통계 데이터로 변환하여 관리자에게 시각화 모니터링 시스템으로 출력함으로써 매장에서 상품 배치의 효율성을 극대화시키는 시스템을 설계하였다.
그린 청정에너지인 LNG는 1969년 상업 생산을 시작한 이래로, 지속적인 수요증가로 LNG 플랜트 산업은 성장일로에 있으며, 많은 투자가 이루어지고 있다. LNG 플랜트 프로젝트의 진행단계는 타당성 검토 및 개념설계 단계, 기본설계 단계 (FEED, Front End Engineering Design), 그리고 플랜트 건설이 포함되는 상세설계 단계로 나누어진다. 사업투자 의사결정은 기본설계 완료시점과 상세설계의 시작 전에 이루어지는 것이 일반적이다. LNG 플랜트 프로젝트 추진 시, 경제성, 안정성, 생산성, 환경영향, 기술파급효과, 운전 및 정비 등 고려하여야 할 요인이 매우 다양하다. 아직까지 국내에서는 LNG 플랜트의 각 설계단계에 대한 효과적인 평가기법이 개발되어 있지 못하며, 다만 소수 경험자의 의견중시, 일부 기술 항목 비교 등 일부 요인에 대하여만 가중치를 부여하는 방법이 이용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LNG플랜트 기본설계에 대한 평가를 통하여 상세설계단계로의 원활한 사업 이행을 위한 평가방법론을 제안 및 분석하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는, 기본설계 평가를 위한 영향변수인, 평가요소 및 세부요소 항목들에 대한 가중치 값의 설정 및 가중치 값들의 일관성 검증과정, 등급 배수 방법의 추가 적용하는 평가 방법론은, 다양한 산업분야에 실용적인 가이드라인이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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