Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2005.07b
/
pp.592-594
/
2005
문서를 분류하기 위해서는 분류주제에 맞춰 미리 분류가 된 자료(labeled data)가 필요하다. 하지만 미리 분류가 된 자료를 만들기 위해서는 사람이 직접 그 문서의 의미를 해석하고 일일이 분류를 해야 하기 때문에 시간이 많이 소모가 된다. 본 논문에서는 비록 사랑이 직접 분류한 자료를 이용하는 것에 비해서 분류 정확도는 조금 떨어지지만, 대신 주제어와 미분류 문서(unlabeled data)를 이용해서 문서를 분류하는 방법을 제시하려고 한다. 이와 같은 주제어와 미분류 문서의 경우에는 구하기가 쉽고, 사랑이 일일이 분류하는 작업이 필요로 하지 않기 때문에 비용과 시간이 크게 절약이 된다는 장정이 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.04b
/
pp.724-726
/
2004
DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2019.05a
/
pp.239-241
/
2019
지식과 정보의 중요성이 강조되는 지식기반사회에서는 지식재산권의 대표적인 유형인 특허의 중요성이 날로 높아지고 있고, 그 수 또한 급증하고 있다. 특허 문서의 효과적 검색과 이용을 위해서는 새롭게 출원되는 특허 문서의 체계적인 분류 작업이 선행되어야 하고, 따라서 방대한 양의 특허 문서를 자동으로 분류해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Doc2Vec 모델을 이용하여 국내 특허 문서의 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 한 특허 문서의 자동 분류 모형을 제안한다. 먼저 국내에 등록된 31,495 건의 특허 문서의 IPC(International Patent Classification)와 요약정보를 바탕으로 Doc2Vec 모델을 구축하였다. 구축된 Doc2Vec 모델을 통하여 훈련데이터의 특징을 추출한 후, 이 특징 벡터를 이용하여 분류기를 학습하였다. 마지막으로 Doc2Vec 모델을 이용하여 실험데이터의 특징 벡터를 추출하고 분류기의 성능을 실험한 결과, 43%의 분류 정확도를 얻었다. 이를 통해, 특허 문서 분류 문제에 Doc2Vec 모델의 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2004.05a
/
pp.511-514
/
2004
현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되어지고 있고, 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있다. 그러나 클러스터링에 의한 방법은 단순히 유사도에 의해 메일을 묶는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 자동 문서요약 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 다원분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 분류하며 분류한 결과를 검색할 때 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 재분류하여 분류 빛 검색의 정확성을 높였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2018.11a
/
pp.46-48
/
2018
최근 수 년간 뉴럴 네트워크 기반 이미지 분류 기법의 성능이 눈에 띄게 향상되었다. 특히 CNN 은 딥 러닝기법을 도입하면서 이미지 분류 정확도가 향상되었으며, 이는 의학 분야 등 다른 분야에도 영향을 주게 되었다. 의학용 이미지의 분류 시스템의 경우, 오분류가 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 높은 정확도의 이미지 분류 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 CNN 기반 암세포 현미경 이미지 분류 기법에 대해 제안한다. 사전에 훈련된 뉴럴 네트워크의 가중치의 일부를 다시 계산하고, 재계산을 통해 얻은 가중치를 기반으로 암세포 현미경 이미지를 분류하며, 분류결과 높은 정확도로 이미지를 분류하는 것을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2010.11a
/
pp.751-753
/
2010
본 논문에서는 위상차 현미경 영상 내 U87 세포의 정확한 형태학적 분류를 위한 이진 분류기 구축 방법을 제안한다. 본 방법은 Fourier descriptor 기반 세포형상 표현을 SVM 이진분류기 구축에 사용함으로써 분류 대상인 원추형과 원형세포에 대해 영상 내 세포의 위치와 회전, 크기의 변화에 대해 강인한 분류성능을 제공한다. 본 실험을 통해 polynomial 커널에서 학습된 SVM 분류기가 linear, RBF, sigmoid 에 비교하여 가장 정확한 분류 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구는 논문상 기준인 두 종류의 세포 형태 분류기를 기반 프레임워크로 삼아 좀더 다양한 세포 형태를 분류할 수 있도록 개선된다면 악성뇌종양의 전이억제치료에 효과적인 전이행동분석에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2024.05a
/
pp.559-562
/
2024
자연어 기반의 분류모델을 개발할 때 높은 성능을 획득하기 위해서는 데이터의 품질이 중요한 요소이다. 특히 무역상품 국제 분류체계 HS-CODE에서 상품명을 기반으로 HS코드를 분류할 때, 라벨링 된 데이터의 품질에 의해서 분류모델의 성능이 좌우된다. 하지만 현실적으로 확보 가능한 데이터셋에는 데이터 라벨링 오류나 데이터로 활용하기에 특징점이 부족한 데이터들이 다수 존재하기도 한다. 본 연구에서는 분류모델 학습 데이터의 정제 방법론으로, 딥러닝 기반 노이즈 검출 알고리즘을 제안한다. 분류 대상의 특징점이 분류 경계값 주변에 존재한다면 분류하기 모호한 노이즈 데이터일 가능성이 높다고 가정하고, 해당 노이즈 데이터를 검출하는 방법으로 딥러닝 기술을 활용한다. 해당 경계값 노이즈 검출 알고리즘으로 데이터를 정제한 뒤 학습모델의 성능비교 결과, 기존 대비 우수한 분류 정확도를 기록하였다.
This paper proposes a classification model for systematical management of resources in educational repositories. A classification scheme should be provided to systematically store and manage, precisely retrieve, and maximize the usability of the resources. However, there is little research result on the classification scheme and classification model for educational repository resources. It causes several issues such as inefficient management of educational resources, incorrect retrieval, and low usability. However, there are different characteristics between the educational resource information and information of the previous fields. Therefore, a novel research on the classification scheme and classification model for the resources in educational repositories is required. To achieve the goal for efficient and easy use of the educational resources, we should manage consistently the resources according to the classification scheme accepting several views. This paper proposes a classification model to systematically manage and increase the usability of the educational resources. In other words, the proposed classification model can manages dynamically the classification scheme for the resources in educational repositories according to various views. To achieve the objectives, we first define a proper classification scheme for the implementation resources based on the classification scheme in relevant scientific technology fields. Especially, we define a novel classification model to dynamically manage the defined classification scheme. The proposed classification scheme and classification model enable more precise and systematic management of implementation resources and also increase the ease of usability.
The distribution on 88 taxa of wild orchids in the Korean Peninsula was investigated by the examinations of specimens and the distribution maps were presented. The species numbers distributed at each eight floral regions in the Korean Peninsula are as the followings; Gapsan Province 27 taxa, Gwanbuk 21, Gwanseo 13, Middle 37, South 39, Southern-coast 33, Jeju 64 and Ulleung 19. Most species (72.7%) of Korean wild orchids are found in the Jeju Island. Eighteen taxa of them are restricted to the island in the Korean Peninsula. Among Korean species, 30 taxa grow at evergreen broad-leaved forests, and 16 are northern elements distributed at high mountains or northern part. In terms of distribution, the Korean wild orchid species are classified into IUCN Red List Categories by a modified criterion for Korean plants. No orchid species included EX or EW categories is found in the Korean Peninsula. Ten species are designated to be in CR category; Cymbidium kanran, C. lancifolium, C. ensifolium, Cypripedium japonicum, Cyrtosia septentrionalis, Dendrobium moniliforme, Habenaria chejuensis, H. radiata, Neofinetia falcata and Sedirea japonica, of which C. ensifolium and H. chejuensis are regarded as CR species for the first time. On the other hand, 22 taxa are classified into EN category, and the following nine taxa are newly proposed to be EN species; Gastrochilus japonicum, G. fuscopunctatus, Gastrodia verrucosa, Habenaria flagellifera, Herminium lanceum var. longicrure, Chamaegastrodia sikokiana, Lecanorchis kiusiana, Neottia hypocastanoptica and Tipularia japonica.
Ji, Seong-Jin;Jung, Su-Young;Chang, Chin;Jang, Jeong-Won;Lee, Cheol-Ho;Yang, Jong-Cheol;Park, Myung-Soon;Chung, Gyu-Young
Korean Journal of Plant Taxonomy
/
v.41
no.4
/
pp.415-428
/
2011
The vascular flora in the Mt. Cheongtae area, located Pyeongchang-gun in Gangwon-do, were surveyed 14 times from April of 2008 to October of 2011. The result of this survey revealed 663 taxa in total, comprising 89 families, 342 genera, 577 species, 6 subspecies, 73 varieties and 7 forms. In the flora of this area, 19 taxa were Korean endemic plants and 24 taxa were rare and endangered plants of Korea. The floristic regional indicator plants found in this area were 136 taxa comprising 4 taxa of grade V, 16 taxa of grade IV, 31 taxa of grade III, 41 taxa of grade II and 44 taxa of grade I. Naturalized plants in Korea numbered37 taxa. In addition, 485 taxa were categorized by usage into 8 groups, as follows: 240 edible, 8 fiber, 177 medical, 60 ornamental, 245 pasturing, 2 industrial, 12 dyeing and 16 timer plants.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.