• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.440-449
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• 2002

본 연구는 최근 그 시장규모와 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대하여 고찰하여, CMS의 평가항목을 크게 "솔루션 특성", "공급벤더역량", "구매업체 환경적합성"의 대항목으로 분류하구 "컨텐츠 관리기능", "비즈니스지원기능", "기술성", "경제성", "벤더수준", "서비스", "사후관리", "정보화계획적합성", "정보화설비적합성", "조직/인적자원적합성"의 총 10가지 세부항목을 정의하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 가중치를 결정하고, 과거 단순가중치 법을 이용하여 도입된 CMS구매과정에 대한 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 각 솔루션의 순위는 똑같이 결정되었으나, 과거 단순가중치 법에 의해 산출된 각 솔루션의 득점비율과 본 사례연구를 통하여 도출된 상대적 선호도는 수치상 큰 차이가 존재하였다. 그 차이는 평가항목과 방법상의 차이에 의한 당연한 결과이지만, 솔루션의 선정이라는 중차대한 의사결정문제를 해결함에 있어, 보다 객관적이고 과학적인 방법론을 이용하여야 함을 시사하고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5C호
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• pp.276-285
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• 2011

본 논문에서는 한정된 자원에 여러 개의 연결이 혼재해 있는 상황에서 협력적으로 제한적인 피드백을 사용하여 성능을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 코드북에 있는 각 프리코더의 성능 우선순위에 따라 가중치를 부여하여 각 연결로부터 피드백 받은 가중치 데이터로부터 가중치의 합이 가장 높은 프리코더를 선택하는 방식이다. 시뮬레이션 결과 기존의 비협력적 방식에 비해 전송도 뿐만 아니라 시스템의 안정성에 관여되는 프리코더 선택의 수렴 정도 또한 향상됨을 알 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.68-69
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• 2020

해상에서는 선박의 안전한 항해를 위해 각종 항로 표지가 이용되는데, 과학 기술이 발전함에 따라 환경적 요소 등의 이유로 항로표지를 설지 할 수 없는 지역에서는 가상항로 표지를 필요로 하고 있다. 선행연구에서는 가상항로 표지의 최적 배치를 위해 선박 항해의 물리적 항해 제한 및 항해 장애물요소, 선박 교통 위험도 등을 격자 단위로 파악하였다. 이에 본 연구는 격자별로 나눈 해역의 위험도 지수를 통합하여 통합 위험도 평가 지수를 개발하고자 한다. 이에 요소별 가중치를 설정하고, 레이어를 통합한 뒤 위험도를 산정하여 통계데이터 기반 위험도를 평가하였다. 요소별 가중치 설정을 위해 위험도 레이어 통합 가중치를 설정하였으며, 실제 해역에 적용하여 위험도를 평가하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.279-280
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• 2022

연구실안전법에 따라 모든 연구실은 주기적으로 안전점검과 정밀안전진단을 통해 안전을 확보하고 안전환경 상태에 따라 미흡한 평가등급을 받으면 연구 활동에 제약을 받는 제도가 시행되고 있다. 하지만 현재의 점검 및 진단제도는 안전분야별 각 점검항목에 대해 양호, 주의 및 불량 등 이상 3가지로만 평가하고 있으며 각 점검항목에 대해서도 안전에 미치는 영향에 따른 가중치가 고려되지 않아 평가 대상 연구실에 대한 종합적인 안전수준을 확인하는 데 한계가 있다. 이에 연구실 안전전반에 관한 점검항목을 추가하고 평가기준도 가중치를 고려하여 평가결과가 정량적인 점수로 도출될 수 있도록 개선하여 연구주체자가 평가점수를 향상해감으로써 연구실 안전수준을 향상해 갈 수 있도록 방법을 제안해 보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.326-338
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• 2006

본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.724-729
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• 2013

최근, 디지털 영상 장치들이 대중화되면서 화질에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 영상이 열화되며, 주로 잡음에 의한 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 완화하기 위해 공간 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 공간적 거리에 따라 가중치를 설정하였으며, 기존의 방법들과 각각 비교하였다. 새로운 알고리즘은 효과적으로 AWGN의 영향을 완화시킬 뿐만 아니라, 영상 세부정보도 보존하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.359-366
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• 2016

유비쿼터스 환경에서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 시간과 공간을 기반으로 사용자의 행동과 선호 패턴을 고려하여 가장 적합한 데이터를 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 실세계에서 사용자의 관심은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있다. 그러므로 서비스 관심도의 변화를 중요도에 반영하여 정보를 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자에게 필요한 서비스 정보를 온톨로지로 설계하고 시간에 따라 동적으로 변화하는 사용자의 서비스 이용 패턴이나 데이터의 중요도를 동적 가중치로 표현하여 빈발 패턴을 찾는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 동적 가중치를 고려하는 빈발 서비스 패턴 마이닝 기법은 시간의 변화에 따라 필요로 하는 사용자의 관심을 서비스의 중요도로 반영하므로 실시간의 최적화된 서비스 제공이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.207-209
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 이의 기반이 되는 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 변형된 공간 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 AWGN을 제거하기 위해 마스크 매칭을 사용하였으며, 변형된 공간 가중치의 출력을 가감하여 필터의 출력을 구하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.163-164
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• 2022

본 연구는 최근 2년(2019.12.1.~2021. 11.30)간 빅카인즈를 이용하여 '메타버스 AND 비대면 교육' 키워드가 포함된 뉴스 검색 결과 1148건을 바탕으로 관계도 분석, 연관어 키워드 빈도수 및 연관어 가중치 분석을 하였다. 첫째, 관계도 분석에서 가중치 '5'로 적용한 12개의 키워드 가중치로 코로나19(64), 아바타(43), 코로나(22), 유니버스(21), 게더타운(15), 패러다임(12), 신입사원(12), 로블록스(7)로 나타났다. 둘째, 연관어 키워드 월간 빈도수로는 2019.12~ 2020.9(0건), 2020.10(1건), 2021.3(19건), 2021.4(34건), 2021.6(72건), 2021.9 (196건), 2021.11애는 233건으로 급격하게 증가하였다. 셋째 키워드와의 연관성(가중치/키워드 빈도수)으로 코로나19(113.96/515), 가상세계(67.75/ 344), 메타버스(58.36/103), 메타(49.8/5730), 가상공간(45.57/380) 순이었다. 이 분석 결과에서 위드코로나 시대의 비대면 교육으로 메타버스에 기반을 둔 가상공간 활용 교육은 더욱 증가될 것으로 예상된다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.194-198
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• 2007

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.