본 논문에서는 다양한 부품에 대한 적당한 분류 방법을 찾기 위해 일반적으로 많이 사용되는 신경망을 이용하는 분류 방법과 템플리트 매칭을 이용한 분류 방법을 실험에 사용하였다. 본 연구에서는 부품 분류 방법을 부품의 분류율과 인식에 사용될 수 있는 최대 부품 수를 고려하여 비교 분석하였다. 실험결과 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 템플리트 매칭 방법이 다양한 부품을 인식하는데 있어 가장 뛰어난 분류율을 보였다.
양재천에서 관리방법이 상이한 3개의 지방자치구역(강남구, 서초구, 과천시)이 속해있는 8.7km 구역을 매월 1~2회 2005년에 22회, 2010년에 11회에 걸쳐 식물상을 조사하였다. 2005년과 2010년에 조사된 전체초본식물은 85과 534 분류군이 조사되었다. 2005년에는 81과 478분류군, 2010년에는 73과 424분류군으로 2005년에 비하여 2010년에 54분류군이 감소하였다. 아종 10품종 총 424분류군으로 2005년에 비하여 2010년에 54분류군이 감소하였다. 그중 2005년에 발생한 식물분류군 중 자생식물이 74과 429분류군(90%), 재식식물이 24과 49분류군(10%)이었던 반면 2010년에 발생한 식물 분류군은 자생식물이 56과 318분류군(75%), 재식식물이 42과 106분류군(25%)으로 2005년에 비하여 2010년에 자생초본이 감소하고 재식식물 분류군수가 크게 증가한 것을 확인하였다. 2005년에 비하여 2010년에는 전체 발생 분류군중 벼과의 발생비율이 증가하였으며, 상위 10과의 전체식물 분류군중 비율이 증가하였다. 또한 소발생종의 비율이 감소하였고, 광발생종의 비율은 증가하였다. 적은 면적의 관상식물 재식과 나머지 자연식생에서의 위해식물, 덩굴식물 제거를 하고 있는 생태적 식생관리구간(강남구)에서만 발생하는 식물 수가 식물재배구간(서초구), 무관리구간(관악구)에만 발생하는 분류군수의 2배 이상에 달하여 종다양성 측면에서 하류(강남구)가 월등함을 확인 할 수 있다. 2005년에 소발생이거나 미발생종 중에 2010년에 다발생종으로 급격하게 발생량이 증가된 분류군 중 외래식물과 덩굴식물의 비율이 상대적으로 높게 나타났다.
본 연구는 DMZ일원에서 생육하고 있는 자생식물에 대하여 우선순위를 설정하고, DMZ일원 종다양성의 지속적인 건강성 유지 및 보전을 위한 중장기 모니터링 기술을 개발하기 위하여 중점관리종을 선정하고자 하였다. 또한, 이를 토대로 DMZ지역과 북방계지역에 대한 생물자원을 연구할 수 있는 기본틀을 마련하고 생물권보전지역을 지정함으로써 국제교류 및 이해에 기여하는 연구를 수행하였다. 현재 DMZ일원의 관속식물상은 157과 754속 2,047종 12아종 340변종 105품종 총 2,504분류군이 생육하고 있다. 이 중 희귀식물은 총 285분류군, 특산식물은 총 124분류군, 침입외래식물은 130분류군이 분포하고 있다. 전체 2,504분류군 중 희귀식물, 특산식물, 침입외래식물을 대상으로 전국분포정보 및 DMZ일원 분포정보를 수집하였다. 이를 토대로 희귀 특산식물에 해당하는 보호종 선정을 위한 평가지표는 IUCN 적색목록기준 의 국내수준 및 DMZ일원의 희귀 특산식물의 등급을 CR종 3점, EN종 2점 VU종 1점으로 점수를 평가한 뒤 국내 분포 지역수(IUCN red list criteria B)에 대한 가중치를 적용하여 보호우선순위를(I$10,576.9km^2$) 대비 종 분포면적의 0~20% 1점, 21~40% 1.5점, 41~60% 2점, 61~80% 2.5점, 81~100% 3점으로 분포등급을 평가한 뒤 생태교란종(14분류군) 및 산림침입종(181분류군)에 대한 가중치를 적용하여 관리우선순위를(I
대규모 지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄이기 위해서 지문분류는 필수적인 과정이다. 최근 이진분류기인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 지문분류 기법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다중부류 지문분류에 적합하도록 자기 구성 지도(Self-Organizing Map:SOM)를 이용하여 OVA(One-Vs-All) SVM들을 결합하는 지문분류 기법을 제안한다. SOM을 이용하여 OVA SVM들을 동적으로 결합하기 위한 결합 지도를 생성하여 지문분류 성능을 높인다. 지문분류에 있어 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 Jain이 구축한 FingerCode 데이터베이스에 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.5\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 승자독식(Winner-takes-all)과 다수결 투표(Majority vote)보다 높은 성능을 확인하였다.
한국산 다모환충류의 분류에 관한 연구의 일환으로서 1978넌 남해수역의 중심지역인 거문도와 백도에서 채집한 저서성 갯지렁이류를 동정 분류한 결과 11과 19속 24종의 다모환충류를 얻었기에 그 형태적 특징을 바탕으로 과와 종의 분류검색료를 작성하였다. 이 가운데 Syllis sclerofaema 흰점염주발갯지렁이, Amphitrite cirrata 유령꽃갯지렁이, Salmacina dysteri 가는관덮개꽃갯지렁이, Dexiospira foraminosus 동그라미관덮개꽃갯지렁이 등의 3과 4종은 한국 미기록종으로 우리나라 동물상에 최초로 기재된다.
고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.
현재의 자동 문서 분류 시스템에서는 문서분류는 지식베이스를 구축하고 전문가가 클레스의 분류 주제어를 수동 입력함으로써 이루어진다. 이것은 대단히 어렵고 번거로운 일이며 많은 시간과 노력이 소요되고 지속적으로 이루어지기 힘들다. 본 논문에서는 지식베이스와 문서의 구조적 정보, 통계적 정보, 키워드 간의 응집도를 이용하여 자동 문서 분류를 위한 분류 주제어의 자동 증식 방법을 제안한다.
컴포넌트 시장이 활성화됨에 따라 컴포넌트의 수는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 컴포넌트들을 효과적으로 재사용하기 위해서는 컴포넌트 분류체계가 잘 정의되어질 필요성이 있다. 현재 컴포넌트 유통시장의 현황을 살펴보니, 대체적으로 구현과 관련된 실행가능모듈로서의 컴포넌트 들이 언어, 기능성, 플랫폼정도로 분류가 되어 사용되어지고 있었다. 앞으로 다양한 컴포넌트들이 많이 개발되어질 것이며, 이들을 위한 체계적인 분류방법이 필요하다고 생각되어, 본 논문에서는 효과적인 컴포넌트 재사용을 위한 컴포넌트 분류체계를 제시하였다. 또, 이를 컴포넌트 모델링에 적용하기 위해 제시한 분류체계를 UML의 스테레오타입으로 정의하여 시각화하였다.
문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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