본 연구는 어린이도서 분류를 위한 KDC 6판의 개선 및 적용 방안을 마련하고자 문헌연구 및 설문조사를 실시하였다. 첫째, 어린이도서의 KDC 간략화 및 세분전개 방안으로 서울시교육청 20개 도서관 및 대표적인 C 도서관이 소장한 어린이도서 주제별 통계 분포를 바탕으로 중분류, 소분류로 간략화 할 분야를 제시하고, 세분화 전개가 필요한 항목은 도서관별 분류지침을 적용하여 확장할 것을 제안하였다. 둘째, 지식그림책과 동화는 내용과 주제에 따라 각 해당항목에 분류하고, 각 나라의 동화는 세목 추가 및 장르 구분을 추가하여 특정 기호에 편중된 자료를 분산시킬 것을 제시하였다. 셋째, 이용자를 위해 연령별, 독서수준별에 따른 배가 방안과 이를 위한 가이드라인의 배포, 분류와 관련한 이용자 교육 실시를 제안하였다. 본 연구는 향후 KDC 6판 개정 시 어린이도서의 간략판 개발 마련에 기여할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 공공도서관의 도서 분류를 위해 표제를 대상으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 조사하는데 있다. 데이터 분석은 아나콘다 플랫폼의 쥬피터 노트북을 통하여 파이썬의 싸이킷런 라이브러리를 이용하였다. 한글 형태소 분석을 위해 KoNLPy 분석기와 Okt 클래스를 사용하였다. 분석 대상은 공공도서관의 KORMARC 레코드에서 추출된 2,000건의 표제 필드와 KDC 분류기호(300대와 600대)이었다. 6가지 머신러닝 모델을 이용하여 데이터를 분석한 결과, 도서 분류에 머신러닝 적용 가능성이 있다고 판단되었다. 사용된 모델 중 표제 분류의 정확도는 신경망 모델이 가장 높았다. 표제 분류의 정확도 향상을 위해 도서 표제에 대한 조사와 표제의 토큰화 및 불용어에 대한 연구 필요성을 제안하였다.
본문에서는 김치관련 논문을 조사하여 기본적으로 저자, 국가, 연구기관별 분석을 통하여 연구분야 현황 및 기술 분류별 분석, 기술의 주요 분포도 등을 파악하였으며, 분석결과를 도식화된 그래프 및 맵핑(mapping)을 통해 체계적이며 다각적으로 나타내어 관련 분야 연구 및 기술 동향을 정리하였다. 단, 김치관련 관능 및 기호도 조사, 역사조사, 김치를 이용한 음식에 대한 연구논문들을 제외하고 김치자체의 제조공정, 원료 및 신소재에 대한 기술에 대한 연구문헌만을 조사하여 분석.정리하였다.
이 글에서는 우리나라 기계산업의 ICT(Information Communication Technology) 융합을 정의 분류하고, 이에 따른 대표적인 기술사례를 소개코자 한다. 또한 한국은행 산업 연관표를 활용하여 기계산업 중간투입에서의 IT 부문 비중을 의미하는 ICT 융합도(측정 평가 지표)를 제시하고, 변화 추이를 분석하였다. 아울러 기계산업 ICT 융합의 경제적 파급효과를 부가가치 유발효과의 관점에서 살펴보고 향후 기계산업의 기술방향을 제시코자 한다.
본 연구는 인터넷상에서 제공되는 지적콘텐츠에 대한 영속적이고 고유한 식별 체계인 DOI 상용 서비스의 일환으로 DOI 구문을 구성하고 있는 Prefix와 Suffix 식별코드를 개발하였다. 이를 위해서 현재 인터넷상에서 지적콘텐츠를 유통시키고 있는 기관들을 조사 분류하여 콘텐츠 보유기관 식별코드를 개발하였다. 또한 지적콘텐츠의 속성 및 유형 분석을 토대로 Suffix 코드의 구조 및 식별코드를 개발하였으며 관련 콘텐츠간의 연계를 위한 저작권 식별기호를 고려하였다.
백과사전 데이타베이스의 효과적인 검색을 위한 색인시스템을 설계하였다. 여기에서는 항목에 대한 각종 속성정보와 본문정보를 모두 포함한 색인표제어파일을 작성하고, 각 항목에 대한 참조항목을 별도로 두지 않고 시소러스파일의 BT, NT, RT, UF를 사용하여 그 항목과 연관된 항목을 참조하도록 한다. 시소러스파일은 각 색인표제어에 부여한 주제분류기호(DDC, 또는 KDC)의 계층구조를 이용하여 자동생성한 후 색인자의 수작업을 거쳐 작성된다. 이 색인시스템을 통해 백과사전에 포함되어 있는 모든 정보를 이용한 다양한 접근이 가능하며 시소러스를 사용하여 관련항목을 브라우징을 할 수 있어 포괄적인 검색이 가능하다.
In this paper, an approach for 3-D object segmentation and classification, which is based on eigen-values of polynomial function as their surface features, using neural network is proposed. The range images of 3-D objects are classified into surface primitives which are homogeneous in their intrinsic eigenvalue properties. The misclassified regions due to noise effect are merged into correct regions satisfying homogeneous constraints of Hopfield neural network. The proposed method has advantage of processing both segmentation and classification simultaneously.
Automatic recognition of seal imprint has been required in the oriental countries. In this paper, a hierarchical approach for seal imprint verification is presented. Global features are used for seal imprint description in the first step. In the second step, conventional and several proposed local features are used to detect useful informations such as size, distribution and relative position of stroke length from seal imprint. In the last step, seal imprints are classified into one of three categories 'accept', 'ambiguous' and reject', based on the hierarchical classification. Experimental results show good performance on classification and recognition.
대농갱이, Leiocassis ussuliertsis는 분류학상 메기목(Order Sluriformes), 동자개과 (Family Bagridae)에 속하는 종으로 전장이 50 cm에 이르는 대형 종이며 한강과 금강 등 우리 나라의 각종 하천에 서식하며 북한과 중국, 러시아에도 분포한다(In and Kim, 1990). 본 종은 매운탕으로 기호도가 높은 중요 식용어이나 근래 자연 자원의 감소와 수요의 증가로 양식의 필요성이 점차 요구되고 있다. (중략)
본 연구는 기업에서 로봇프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)의 실질적 적용가능성 확인을 위해 개념증명(Proof of Concept, PoC) 차원에서 RPA를 활용하여 법인카드 정산업무 자동화를 설계 및 구현하였다. 이를 위해 법인카드 정산업무 수행을 위한 프로세스 분류와 각 단계별 사용자 입력 요구사항을 상세분석하였으며, RPA 자동화영역 발굴을 통해 실제 시범운영 서비스로 구현하여 실효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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