• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.35-40
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• 2015

The paper proposes a meta-learning approach for building multi-classifier systems in a GA-based inductive learning environment. In our meta-learning approach, a classifier consists of a general classifier and a meta-classifier. We obtain a meta-classifier from classification results of its general classifier by applying a learning algorithm to them. The role of the meta-classifier is to evaluate the classification result of its general classifier and decide whether to participate into a final decision-making process or not. The classification system draws a decision by combining classification results that are evaluated as correct ones by meta-classifiers. We present empirical results that evaluate the effect of our meta-learning approach on the performance of multi-classifier systems.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.73-76
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• 2012

본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.227-231
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• 2008

최근 국내에서 USN(Ubiquitous Sensor Network) 연구가 활성화 되면서 GIS 분야에서도 USN을 연동한 실시간 GIS 시스템이 구축되고 있다. GIS 분야 중 지하시설물은 그 중요성에 비해 관리 감독의 어려움에 의해 정량적 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물을 획기적으로 정밀하게 관리 감독할 수 있는 UFSN(Underground Facility Sensor Network) 기반 지하시설물 관리시스템을 구축하기에 앞서 요구되는 지하시설물 관리데이터를 분석하였다. 또한 이 관리데이터를 구조화하는데 필요한 메타데이터를 USN 메타데이터 표준과 국토해양부 3차원 공간정보 메타데이터 표준을 조합하여 지하시설물 관리시스템에 필요한 메타데이터로 분류하였고, 분류된 메타데이터를 작성할 수 있는 지하시설물 메타데이터 편집도구를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 UFSN 기반 지하시설물 메타데이터는 개발된 편집도구에 의해 작성되어 실제 관리시스템에 적용될 예정이며, 향후 USN 기반 GIS 시스템 개발에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.223-226
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• 2003

정보통신기술을 활용한 교수-학습자료가 만들어지고 효율적인 공유 유통을 되기 위해서 국제 표준을 기반으로 하는 메타데이터 구조가 만들어지고 교수-학습자료 분류체계가 정립되었다. 이를 바탕으로 한 교수-학습자료 메타데이터 입력기를 개발하면서 기존의 교육용 컨텐츠 및 메타데이터 입력기의 단점을 SOAP 프로토콜을 적용하여 개선하였으며 사용자 입력항목을 동적으로 구성할 수 있는 XML 환경파일을 관리자가 만들 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.127-130
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• 2014

이 연구에서는 도서관의 주요 장서에 해당하는 단행본 도서에 대한 자동 분류를 적용가능한지 알아보고자 하였다. 분류자질로 메타데이터인 서명, 목차, 책 소개를 사용하였으며, 다양한 자질 가중치를 적용하여 581건의 단행본 도서를 통해 kNN 분류기의 분류성능을 파악하였다. 실험 결과 이들 메타데이터를 모두 사용하였을 때 가장 좋은 분류성능을 가져왔으며, 실험문헌집단의 규모가 작은 한계가 있지만 로그 TF를 취한 가중치 방법이 좋은 성능을 가져왔다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.5
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• pp.545-554
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• 2004

Combining multiple classifiers to obtain improved performance over the individual classifier has been a widely used technique. The task of constructing a multiple classifier system(MCS) contains two different Issues how to generate a diverse set of base-level classifiers and how to combine their predictions. In this paper, we review the characteristics of existing multiple classifier systems : Bagging, Boosting, and Slaking. For document classification, we propose new MCSs such as Stacked Bagging, Stacked Boosting, Bagged Stacking, Boosted Stacking. These MCSs are a sort of hybrid MCSs that combine advantages of existing MCSs such as Bugging, Boosting, and Stacking. We conducted some experiments of document classification to evaluate the performances of the proposed schemes on MEDLINE, Usenet news, and Web document collections. The result of experiments demonstrate the superiority of our hybrid MCSs over the existing ones.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.27 no.4
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• pp.229-249
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• 2016

This study was conducted to create a digital archive for local cultural contents compiled from the records of westerners who stayed in Korea during the Enlightenment Period of Chosun. The compiled information were gathered from 22 records, and 10 main subjects, 40 sub-subjects and 239 mini-subjects were derived through the subject classification scheme. Item analysis was conducted through 38 metadata and input data types were classified and databased in Excel. Finally, a web-based digital archiving system was developed for searching and providing information through various access points. Suggestions for future research were made to expand archive contents through continuous excavation of westerners' records, to build an integrated information system of Korean digital archives incorporating individual archive systems, to develop standardization of classification schemes and a multidimensional classification system considering facet structure in cultural heritage areas, to keep consistency of contents through standardization of metadata format, and to build ontology using semantic search functions and data mining functions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.551-553
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• 1999

This paper explores the utility of a new classifier fusion approach to discrimination. Multiple classifier fusion, a popular approach in the field of pattern recognition, uses estimates of each individual classifier's local accuracy on training data sets. In this paper we investigate the effectiveness of fusion methods compared to individual algorithms, including the artificial neural network and k-nearest neighbor techniques. Moreover, we propose an efficient meta-classifier architecture based on an approximation of the posterior Bayes probabilities for learning the oracle.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.361-364
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• 2004

인터넷의 급격한 보급으로 다양하고 많은 종류의 유용한 정보를 이용할 수 있게 되었다. 이와 같은 정보의 바다에서 원하는 정보를 검색하고 이를 관리하고 사용하는 것은 매우 어렵다 이러한 문제를 해결하기 위해 검색엔진, 메타검색 엔진, 스파이더, 지능 에이전트 혹은 웹 에이전트와 같은 여러 종류의 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 시스템들은 지능 에이전트로써 정보의 과부하를 피하기 위해 사용되어지고 있다. 소프트웨어 에이전트들을 효율적으로 개선하기 위해서는 검색된 데이터를 표현하고 분류하는 것이 필요하다. 또한, 분류기를 생성할 수 있는 지능 에이전트들의 성능을 개선하기 위해 퍼지 이론을 적용하여, 웹으로부터 다른 검색 정보와의 적합성을 평가하고, 사용자에게 가장 적합한 정보를 분류하기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.637-640
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• 2004

e-Learning에 대한 관심이 높아지면서 e-Learning 표준화에 대한 다양한 연구들이 진행되어지고 있으며 ADL에서 주도하는 SCORM이 e-Learning의 실질적인 표준으로 자리잡고 있다. SCORM 메타데이터는 기존자료들에 대한 재사용성을 높이고 컨텐츠의 개발과 관리에 따른 시간과 비용의 감소를 가져온다. 기존의 E-Mail system에 메타데이터 생성기를 추가하여 E-Mail을 통해 전달받은 다양한 컨텐츠들을 재사용과 분류, 검색이 가능한 xml 파일로 바인딩 시키는 system을 제안하였다.