• Title/Summary/Keyword: 분류(分類)

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Summary of igneous rocks and lava caves in CHEZU-ISLAND (화성암과 제주도의 용암동굴 연구)

  • 권동희
    • Journal of the Speleological Society of Korea
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    • v.44 no.45
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    • pp.49-63
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    • 1996
  • 암석에는 그 분류기준에 따라 여러 가지 분류방법이 있으나 일반적으로 그 성인에 의한 분류방법이 통용되고 있다. 이 분류방법은 화성암, 퇴적암, 변성암의 세분류로 되고 있다. 이는 1862년에 독일의 콜타(B. von Cotta)가 분류 제창한 것으로 현재까지 전세계에서 널리 사용되고 있는 분류기준이다.(중략)

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확률 벡터를 사용한 전자 문서의 개념적 분류 기법

  • 조완섭;김영렬;강원석;강현규
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.53-62
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    • 1997
  • 본 논문에서는 전자문서의 개념적 분류기법을 제안한다. 기존의 문서분류는 대부분 문서에 나타난 용어를 기반으로 분류하므로 개념적인 분류가 불가능하다. 제안된 기법에서는 한국어 시소러스를 사용하여 문서에 나타난 용어 뿐 아니라 용어의 상하위 개념을 기준으로 문서를 분류할 수 있다. 특히, 제안된 방법은 확률 벡터를 사용하는 방식으로써 점진적인 학습이 가능하다는 장점도 가진다.

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Integrating Classification Method using PCM Algorithm and Bayesian Method (PCM 알고리즘과 베이시안 분류의 통합기법)

  • 전영준;김진일
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.790-792
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    • 2004
  • 본 논문은 PCM(Possibilistic C-Means) 알고리즘과 베이시안 분류 알고리즘을 통합한 고해상도 위성영상의 효과적인 분류방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 학습데이터를 참고로 하여 PCM 알고리즘을 반복적인 과정 없이 수행한다. 각 분류항목별로 분류된 데이터에서 평균내부거리 내부에 해당되는 데이터들을 선정하여 각 항목별 비율을 구한 후 베이시안 분류기법의 사전확률로 적용하여 분류를 수행한다 PCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터와의 거리에 소속도를 부여하는 퍼지 C-Means 알고리즘과 달리 소속도를 각 데이터와 클러스터 중심간의 절대거리에 의존하는 방법으로 퍼지 C-Means 알고리즘이 가지는 상대성 문제를 해결하였다. 제안된 분류 기법을 고해상도 다중분광 데이터인 IKONOS 위성영상에 적용하여 분류를 수행한 후 최대우도 분류기법과 비교한다.

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Document Autoclustering for Web Agent (웹 에이전트를 위한 문서 자동 분류)

  • 양찬범;박영택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.54-56
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    • 1999
  • 웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

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A Study on the Hyperspectral Image Classification with the Iterative Self-Organizing Unsupervised Spectral Angle Classification (반복최적화 무감독 분광각 분류 기법을 이용한 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 관한 연구)

  • Jo, Hyun-Gee;Kim, Dae-Sung;Kim, Yong-Il
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2005.11a
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    • pp.41-45
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    • 2005
  • 분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 새로운 접근의 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 원격탐사 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다. 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 해결하지 못한 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였으며, 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적인 면에서도 우수한 결과를 도출함을 확인할 수 있었다.

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Dynamic Classifier Selection Using Self-Organizing Maps (자기조직화지도를 이용한 동적 분류기 선택(1))

  • 이관희;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.250-252
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    • 2003
  • 패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.

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E-Mail Classification Using Text and Domain Name (텍스트와 도메인 네임을 이용한 메일 분류)

  • 김원화;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.256-258
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    • 2003
  • 정보화 시대에는 사람들의 모든 활동이 인터넷을 통해서 대부분 이루어진다. 이중에서 전자 메일이 차지하는 비중은 매우 크다. 고객 유치를 위한 기업들의 광고와 배움을 위한 강의, 자신의 관심 분야에 대한 정보 등을 전자 매일로 받아보게 되는 것이 더 많아 질것이다. 이러한 상황에서 사람들은 자신이 필요로 하는 메일과 필요로 하지 않는 메일을 분류하는데 많은 시간을 낭비한다. 사람들은 이러한 시간 낭비를 줄이기 위해서 메일 분류 시스템을 사용한다. 현재 사용되고 있는 매일 분류 시스템은 스팸 매일을 기준으로 하고 있다. 그러나 오분류되는 메일들이 있어 사용자가 스팸 메일을 다시 보는 경우가 있어 한계를 보인다. 본 논문에서는 사람들이 자신이 원하는 메일과 그렇지 않은 메일을 분류하기 위해서 1차 분류로 긍정어와 부정어를 이용하여 전자 메일을 분류하고 2차 분류로 도메인 네임을 이용하여 분류한다.

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A Study on the Arrangement of Archives in China (중국의 기록물 정리분류의 원칙과 사례 분석)

  • 김유리
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.34 no.3
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    • pp.297-316
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    • 2003
  • Classification of archival collections in China is usually divided into two approaches, arrangement classification and retrieval classification. Focusing on arrangement of archives, this paper reviews what is the content and principle of arrangement, and how these principles are applied to actual arrangement of records and archives in China. The review examines the historical archives of Rep. of China, in the Second Historical Archives of China. It is expected that current review could enlighten studies on arrangement of historical archives created by Government-General of Chosun.

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An Analysis of Cartographic Materials Area in LCC and Some Suggestions on Their Applicable Principles into KDC (LCC 지도자료 분류의 특성과 KDC에서의 적용 방안)

  • Lee, Chang-Soo
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.38 no.3
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    • pp.161-181
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    • 2007
  • This study examined the changes, development and characteristics of the cartographic materials field in LCC as a suggestion of an ideal classification scheme which is necessary for classily the cartographic materials in libraries. The main purpose this study is to suggest how to apply the examination results to the related subject field in KDC focused on the integration and subdivision of area table and developing subject subdivision table.

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Developing an Automatic Classification System for Botanical Literatures (식물학문헌을 위한 자동분류시스템의 개발)

  • 김정현;이경호
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.32 no.4
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    • pp.99-117
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    • 2001
  • This paper reports on the development of an automatic book classification system using the faced classification principles of CC(Colon Classification). To conduct this study, some 670 words in the botanical field were selected, analyzed in terms [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC 7, and included in a database for classification. The principle of an automatic classification system is to create classification numbers automatically through automatic subject recognition and processing of key words in titles through the facet combination method of CC. Particularly, a classification database was designed along with a matrix-principle specifying the subject field for each word, which can allow automatic subject recognition possible.

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