• Title/Summary/Keyword: 동시 분류

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An Analysis of Patent Co-Classification Network for Exploring Core Technologies of Firms: An Application to the Foldable Display Sector (기업별 핵심기술 탐색을 위한 특허의 동시분류 네트워크 분석: 폴더블 디스플레이 분야에 대한 적용)

  • Yun, Namshik;Ji, Ilyong
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.20 no.4
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    • pp.382-390
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    • 2019
  • As there is severe competition in the global foldable display market, strategic technology planning is required. Patent analysis as a tool for technology planning has frequently been used due to data characteristics such as openness, formality, and detailed information. However, traditional patent analysis has various limitations such as quantitative approaches are limited in evaluating contents of patents and identifying core technologies of firms as they rely on number of patents, and qualitative approaches have time and cost problems as researchers have to investigate each patent on a case-by-case basis. In this research, we analyze core technologies of firms in the foldable display sector analyzing patent co-classification Network. Results show that the number of patent applications has rapidly increased since 2014, and 92% of these patents are held by two panel manufacturers, SDC and LGD, and two device manufacturers, SEC and LGE. Network analysis shows that the two panel manufacturers' core technologies are similar and two device manufacturers are notably different. This research provides implications to the sector. Moreover, this study provides unique results drawn from co-classification network analysis, and therefore, our research suggests patent co-classification analysis as an effective tool for technology planning.

The Flora of Forest Wetland in the Chungcheongbuk-do (충청북도 일대 산림습원의 관속식물)

  • Shin, Jae-Kwon;Byun, Jun-Gi;Kim, Ju-Yeong;Choi, Seung-ho;Kim, Dong-Kap
    • Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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    • 2018.04a
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    • pp.48-48
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    • 2018
  • 본 연구는 우리나라 산림습원의 식물종 다양성을 보존하기 위한 일환으로 충북지역 산림습원 34개소에 분포하는 관속식물 현황을 파악하고자 수행하였다. 현지조사는 2017년 4월부터 10월까지 7개월 동안 수행하였다. 조사 결과 충북지역 산림습원에 분포하는 관속식물은 총 98과 312속 502종 5아종 71변종 587분류군으로 충북지역 전체 식물상 약 1,241분류군의(국립수목원 한국관속식물분포도, 2016) 47.3%로 나타났다. 습지에 출현하는 빈도에(수생태사업단 우리나라습지생태계 관속식물의 유형분류, 2012) 따라 구분한 결과 절대습지식물은 물꽈리아재비, 큰고양이수염, 통발, 벗풀, 올챙이고랭이, 택사 등 27분류군, 임의습지식물은 버드나무, 쉽싸리, 물억새, 이삭사초, 부처꽃, 비녀골풀, 솔발울고랭이, 양뿔사초, 진퍼리새 등 51분류군이다. 또한 습원과 육지에서 동시 출현하는 양생식물은 모시물통이, 왕미꾸리광이, 물양지꽃, 좀고추나물, 감자개발나물, 참삿갓사초 등 29분류군, 임의육상식물은 쇠뜨기, 고비, 고추나물, 방동사니, 강계큰물통이, 오리새, 처녀바디 등 25분류군, 절대육상식물은 애기탑꽃, 좀진고사리, 옥잠난초, 물들메나무, 뻐국나리, 진범, 범꼬리 등 88분류군으로 확인되었다. 특히 절대습지식물 중 애기물꽈리아재비, 큰고양이수염, 개쉽싸리, 통발, 송이고랭이, 올방개아재비, 흰고양이수염 등 11분류군은 충북내에서 새롭게 분포가 확인되었다. 산림청 지정 희귀식물은 양뿔사초(CR), 애기물꽈리아재비(VU), 통발(VU) 등 16분류군, 한국특산식물은 키버들, 강계큰물통이, 물들메나무, 넓은잎각시붓꽃 등 19분류군이다. 식물구계학적 특정식물로는 V등급 통발 등 3분류군, IV등급 왜방풍 등 9분류군, III등급 음양고비 등 18분류군, II등급 12분류군, I등급 30분류군이 확인되었다. 외래식물은 큰닭의덩굴, 미국자리공, 붉은서나물 등 27분류군으로 나타났다.

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Assessing the Utilization and Interrelatedness of Scopus Subject Categories (Scopus에 설정된 주제분류 활용도 및 상호 연관성에 대한 고찰)

  • Kim, Eungi
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.50 no.1
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    • pp.251-272
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    • 2019
  • This study investigated the utilization and interrelatedness of Scopus subject categories. To conduct this study, major and minor subject categories of journals listed in the 2017 Scopus index were used. The results showed varying degrees of interrelatedness of subject categories. At the major subject category level, the utilization was the highest in Medicine, while Social Sciences showed a greater degree of interrelatedness in comparison to Medicine. Yet, at the minor subject level, 2700 General Medicine was particularly dominant in terms of utilization and interrelatedness. Moreover, co-occurrences of minor subject categories showed varying degrees of interrelatedness between pairs of minor subject categories. Pairs of minor subject categories showed the following characteristics: a) two subject categories having identical or closely identical descriptions, b) two different categories having an interrelationship by subject areas, and c) one category conceptually encompassing another category. Due to varying degrees of utilization and interrelatedness among subject categories, minor subject categories that may greatly influence the major subject categories in conducting research studies should be investigated in detail.

An Numerical Analysis of 2-Dimensional Surface Buoyant Jets by k-$\epsilon$ Turbulence Model (이차원표층방류밀도분류의 k-$\epsilon$ 모델에 의한 수치해석)

  • 최한기;허재영;강주복
    • Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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    • 1991.07a
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    • pp.93-97
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    • 1991
  • 수표면에 방류되는 온배수등의 흐름과 같은 표층방류밀도분류는 자유난류의 전단류 효과와, 방류수와 주위수의 밀도차에 기인하는 부력효과를 동시에 받는 흐름장을 형성한다. 또한, 이 흐름은 수표면 및 밀도계면에 의해 2 개의 자유경계에 둘러싸인 특이한 경계조건때문에 개수로 흐름으로 대표되는 자유전단류와 구별된다.(중략)

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Automatic Text Classification Using Hybrid Multiple Model Schemes (하이브리드 다중 모델 학습 기법을 이용한 자동 문서 분류)

  • 명순희;조형근;김인철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.253-255
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    • 2002
  • 본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

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국내.외 기술수준조사 및 기술수준평가 연구 동향 분석

  • Lee, Dong-Heon;Hong, Seong-Don;Kim, Yeong-Geon
    • ICROS
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    • v.20 no.1
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    • pp.24-27
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    • 2014
  • 본 논문은 최근 6년간 시행된 국내 외 기술수준조사(Technology level evaluation) 및 기술수준평가(Technology level assessment)의 동향을 정리한 것이다. 국내의 기술수준조사는 기술수준의 평가를 위해 기존의 기술분류 체계를 사용하거나, 평가 대상기술의 특성에 따라 새로운 분류체계를 작성하였다. 기술수준의 평가는 델파이(Delphi) 설문과 정량적인 특허 및 논문 분석 등이 동시에 수행되었다. 국외의 기술수준평가는 주로 특허, 논문, 연구원 수 등의 정량적인 평가를 중심으로 수행되었으며, 제한적으로 설문, 토론회 등의 정성적인 평가가 함께 수행되었다.

A Study on Optimized Customer-Classification Algorithm Using Web-Mining from eCRM (eCRM에서 웹마이닝을 이용한 최적화된 고객분류 알고리즘에 관한 연구)

  • 이재훈;이성주
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.439-442
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    • 2002
  • 고객을 중심으로 한 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)는 인터넷의 적용과 더불어 다양하게 발전하고 있는 분야 중 최근 가장 큰 이슈가 되고 있다. eCRU이란 CRM에서 인터넷을 이용해 기존의 시스템을 재구성하는 것을 말하는데 고객만족을 극대화하면서 동시에 관련 비용을 절감할 수 있는 새로운 고객관리라고 할 수 있다 본 논문은 웹 상의 고객 패턴을 마이닝을 통하여 고객 정보 추출을 최적화하는 알고리즘을 제시하고 이를 통해 고객분류를 자동으로 할 수 있음을 보였다.

Design of Pattern Classification for Face Image Using Feature Space and SVM (얼굴영상의 특징공간 추출과 SVM을 이용한 패턴분류 설계)

  • 김진숙;강진숙;차의영
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.146-149
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    • 2003
  • 개인의 신분을 확인하는 생체인식기술은 정보기술이 고도화된 사회 속에서 정보보안의 관점에서 더욱 중요한 문제로 인식되기 시작했다. 이러한 생체인식 영역 중에서 비교적 거부감을 덜 주면서 어느 정도의 인식율을 제공하는 얼굴인식 분야의 연구는 지난 수년간 활발하게 진행되었다. 보통 전통적으로 얼굴인식에는 우선 PCA가 적용되어 데이터를 축소하고 LDA가 얼굴 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 역할을 수행한다 본 논문에서는 이러한 이원적인 과정을 동시 대각화를 통해 하나의 과정으로 통합하고 기존의 유클리디언 디스턴스 대신에 SVM(Support Vector Machine) 패턴 분류기를 사용하여 얼굴인식을 수행하는 알고리즘을 제안한다.

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Truck Classification System Using HOG Feature - based SVM (HOG 특징 기반 SVM 을 활용한 화물차 분류 시스템)

  • Kang, Keon-Woo;Kang, Suk-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.345-346
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    • 2018
  • 차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.

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Loss-adjusted Regularization based on Prediction for Improving Robustness in Less Reliable FAQ Datasets (신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서의 강건성 개선을 위한 모델의 예측 강도 기반 손실 조정 정규화)

  • Park, Yewon;Yang, Dongil;Kim, Soofeel;Lee, Kangwook
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.18-22
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    • 2019
  • FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

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