본고에서는 현재 ISO/IEC JTC1에서 활발히 추진되고 있는 국제기능표준 제정 활동과 JTC1/SGFS에서 작성된 기술문서 TR10000을 기본으로 프로파일과 분류법, 상세분류사항, 적합성 요구사항 그리고 프로파일구조에 대하여 기술하고 있다. TR10000은 국제기능표준의 형식, 내용구조 및 분류체계를 정의함으로써 국제기능표준안 작성을 위한 지침을 제공한다.
특수 전문화된 정보를 자동으로 수집하기 위해서는 인터넷 상을 순회하면서 대규모 자료를 모아오는 현재의 웹 로봇의 기능만으로는 그 역할을 수행하기에 부족함이 있다 따라서 본 논문에서는 현재의 웹 로봇의 기능과 활용도를 분석하여 보고 전문정보를 수집하는데 있어서 한계점을 알아보았다 또한 특수화된 분야의 전문정보를 수집하기 위하여 웹 로봇인 갖추어야 할 기능들을 도출해 내고 이를 설계한 내용을 기술하였다. 웹 로봇에 접목된 주요기능은 문서를 유형기반으로 분류할 수 있는 장르기반 분류와 주제기반으로 분류하는 내용기반 분류이다. 특히 장르기반 분류는 웹 로봇이 목적 문서를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 주요 기능으로 작용하였다.
개별논문 평가를 위해 제안된 altmetric가 주목받고 있다. altmetrics에서는 개별 논문의 트윗의 건수를 평가요소 중 하나로 활용한다. 그러나 여러가지 목적으로 작성된 트윗을 단일하게 처리하는 것은 문제가 있다. 본 논문은 과학 논문에 달린 트윗들을 분석하여 기능의 범주를 정의하고 분류체계를 제시하였으며, 기존의 논문의 인용기능 분류 실험을 실시하여 그 결과와 비교 분석을 수행하였다. 향후 도출한 트윗 기능 분류에 대한 개선과 추가적인 연구를 수행할 계획이다.
최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.
기록의 분류체계는 기록을 조직화하고 내적인 질서를 부여하여 기록들 간의 유기적인 관계를 표현하기 위한 표를 말한다. 전통적인 기록관리 환경에서는 조직 분류의 원칙을 고수해왔으나, 현대에 이르러 '기능 및 업무'로 변화되고 있다. 이에 한국에서도 2008년부터 기능 및 업무에 기반한 정부기능분류체계(BRM)를 기록의 분류체계로 도입하여 운영하고 있다. 그러나 정부기능분류체계의 최하위 단위에 속하는 '단위과제'의 분석이 부실하여 기록의 분류체계의 역할을 하고 있지 못하다는 지적이 제기되고 있다. 이러한 지적에 따라 서울특별시 강북구에서는 단위과제의 업무분석을 실시하여 정부기능분류체계를 구축하였다. 우선 기록관리담당자가 단위과제의 원칙과 소기능 및 단위과제 분석을 실시하였고, 처리과 의견조회 과정과 시범운영을 통해 정부기능 분류체계 단위과제를 정비하였다. 이러한 서울특별시 강북구의 사례를 통해 단위과제의 분석 절차와 방법, 기초지방자치단체 기능분류체계의 구축에 따른 시사점을 글로 정리하였다.
국도의 분류에 대한 연구는 계속되어왔으나 도시간선도로의 분류에 대한 연구는 미진한 편이다. 교통량의 증가로 도시간선도로는 간선도로로서의 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 교통특성변수를 사용한 군집분석을 이용하여 도시간선도로의 기능을 정립하였다. 서울시내 55개의 간선도로의 기능을 정립하기 위해 교통량, 주말계수, 속도 계수 등 교통특성을 사용하였다. 본 논문의 결과와 AADT를 사용한 방법의 결과를 비교하였는데 AADT를 사용한 방법은 전체 차선의 교통량에 의해 특성을 분류하였으나 본 논문에서 실제 교통량을 반영한 차선당 교통량을 주요 변수로 사용하여 결과를 도출하였다. 또한 서울시 간선도로 기능분류와 본 논문의 결과를 비교하여 교통특성이 반영되었음을 증명하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 현재 간선도로 기능분류 방법보다 교통특성을 나타내는데 효과적이며 기능분류체계는 도로확장 및 계획 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.
센서는 어떤 물리 .center dot. 화학적량을 다른 물리 .center dot. 화학적량으로 변환시키는 기능의 소자를 통칭하는 용어로써 그 범위가 매우 넓으며, 현대 산업사회에서 전기 .center dot. 전자공학의 반전과 더불어 센서가 더욱 중요시되고 있다. 특히 대부분의 센서가 피측정 물리 .center dot. 화학적량을 전기적 신호로 변화 시키는 기능으로 정밀측정, 생산자동화 및 자동제어등에 다양하게 사용되고 있다. 센서는 원리적 측면에서의 분류와 센서의 기능적 측면으로 분류방법이 있다. 센서 관련 학문적 연구면에서 보면 센서의 원리적 측면에서의 접근이 용이하며 센서를 사용하는 산업체나 사용자의 입장에서는 센서의 기능적 측면 즉 피측정 물리 .center dot. 화학적량의 종류에 따른 분류가 편리하다.
판단 트리 분류는 데이터 마이닝의 중요한 문제의 하나이고, 데이터 마이닝은 대형 데이터베이스 기술의 중요한 과제가 되고 있다. 그러므로 데이터베이스와 데이터 마이닝 시스템의 결합 노력은 판단 트리 분류와 같은 데이터 마이닝 기능을 지원하는 데이터베이스 기초 기능의 개발로 이어지고 있다. 이런 기초 기능은 분류 알고리즘의 SQL 구현을 지원하는 특수한 데이터베이스 연산들로 구현되며, 특정 알고리즘을 구현하여 데이터베이스 시스템의 구성 모듈로 사용하고 있다. 데이터마이닝 기능을 제공하는 데이터베이스 기초 기능의 개발에는 두 가지 관점이 있다. 하나는 데이터 마이닝 기능을 분석해서 그런 기능들을 제공하는 데이터베이스 공통 기초 기능을 확인하는 것, 다른 하나는 데이터베이스 시스템의 인터페이스의 한 부분으로 이런 기초 기능의 구현을 위한 확장된 메커니즘을 제공하는 것이다. 데이터마이닝에서 어떤 기초 기능들을 DBMS에 저장할 것인가는 어려운 문제 중에 하나이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 최적화된 판단 트리 분류기를 만들고 데이터베이스 기초 기능에 대해서 기술한다. 판단 트리 분류 알고리즘의 유용한 연산들을 확인하고, 상업적 DBMS에서 이러한 기초 기능의 구현에 대해서 기술하고, 성능 비교를 위한 실험 결과를 제시한다.
이 연구는 대학기록의 효율적 관리와 편리한 이용을 위해 구축되어 있는 기록관리체계를 조사하여 분석하였다. 전남대학교의 기록물 현황, 단위업무, 기능과 조직에 대해 분석하였다. 그 결과 전남대학교 단위업무는 127개 처리과에 1,625개의 단위업무로 이루어진다. 교육과 관련된 단위업무가 85.91%를 차지하고 있다. 문제점으로는 단위업무 불균형적으로 편성되어 있다. 특정 분야에 단위업무가 너무 많거나 적은 것은 업무 분석 및 분류에 있어서 문제점을 내포하고 있다고 할 수 있다. 그리고 대학기능 분류가 불균형적으로 편성되어 있다. 대학에서 연구 분야에 대한 기능 분류는 적은 반면, 행정 분야에 대한 기능 분류가 세분화 되어 있다. 조직에 대한 기능과 업무가 적절하게 편성되어야 효율적인 기록물관리가 될 것이다.
자폐 스펙트럼 장애는 이질적인 신경 발달 장애로, 뇌기능영상에 기반한 기능적 연결성 행렬을 이용해 연구가 활발하게 진행된다. 기능적 연결성 행렬을 분석하기 위해 주성분 분석방법을 이용하며, 이를 통해 뇌의 기능적 경향성 패턴을 확인할 수 있다. 이 때, 서로 다른 연결성 성분 비율과 주성분 벡터를 이용해서 다양한 기능적 경향성 패턴을 얻을 수 있다. 패턴에 따른 랜덤 포레스트 분류 모델의 성능이 달라지는데 이를 비교해본 결과, 상위 50%의 성분을 이용하여 만든 기능적 경향성 패턴 1 이 데이터의 설명 비율도 높고, 우수한 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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