• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.202-204
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• 2004

앙상블은 다수의 분류기를 효과적으로 결합하여 분류의 성능을 향상시키는 대표적인 기술이다. 효과적인 앙상블을 위해서는 다양한 특성을 지닌 분류기를 확보하여야 한다. 기존의 앙상블은 개별 분류기의 결과를 바탕으로 분류기 사이의 의존성이나 유사성을 평가하여 분류기 결합을 시도하였다. 따라서 분류기 사이의 유사도의 정확한 측정에 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해서 다수의 산술연산자 기반 분류규칙을 유전자 프로그래밍을 이용하여 획득하고, 실제 표현형의 유사성을 측정한 후 이를 바탕으로 분류기를 결합한다. 생물정보학에서 많이 사용되는 유전자 데이터 중 하나인 림포마 암 데이터에 제안하는 방법을 적용하여 97% 수준의 높은 분류 성능과 해석 가능한 분류규칙을 획득하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.274-276
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• 2004

단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.17 no.2
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• pp.5-22
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• 2006

A cultural classification and a culture contents industrial classification are the basic tools for cultural policies, cultural supporting, cultural statistics, and evaluations and there is a cyclic processes among them. This study finds out the varieties and short time changes of cultural categorization in laws, statistics, indexes, evaluations, research reports. As a result, colon style new cultural classification is suggested which used networks, media, genre, and cultural comparts as principles.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.2 s.8
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• pp.181-193
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• 1996

A new technique for land cover classification which applies digital image pre-classified by unsupervised classification technique, clustering, to Canonical Correlation Analysis(CCA) was proposed in this paper. Compared with maximum likelihood classification, the proposed technique had a good flexibility in selecting training areas. This implies that any selected position of training areas has few effects on classification results. Land cover of each cluster designated by CCA after clustering is able to be used as prior information for maximum likelihood classification. In case that the same training areas are used, accuracy of classification using Canonical Correlation Analysis after cluster analysis is better than that of maximum likelihood classification. Therefore, a new technique proposed in this study will be able to be put to practical use. Moreover this will play an important role in the construction of GIS database

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.886-895
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• 2006

Fingerprint classification reduces the number of matches required in automated fingerprint identification systems by categorizing fingerprints into a predefined class. Support vector machines (SVMs), widely used in pattern classification, have produced a high accuracy rate when performing fingerprint classification. In order to effectively apply SVMs to multi-class fingerprint classification systems, we propose a novel method in which SVMs are generated with the one-vs-all (OVA) scheme and dynamically ordered with $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers. More specifically, it uses representative fingerprint features such as the FingerCode, singularities and pseudo ridges to train the OVA SVMs and $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers. The proposed method has been validated on the NIST-4 database and produced a classification accuracy of 90.8% for 5-class classification. Especially, it has effectively managed tie problems usually occurred in applying OVA SVMs to multi-class classification.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.27 no.4
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• pp.49-69
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• 2010

Library classification system is based upon academic disciplines, However, it is difficult to classify for Internet resources due to its lack of up-to-datedness and practicality. Especially, headings of Korean Decimal Classification need to reflect practical aspects and it should be also developed for classification of web based resources. The purposes of this study are to analyze the structures of directory classifications in Internet resources and to suggest additional headings of KDC as a practical library classification as well as a classification system for internet resources. Directory classification systems of Naver, Yahoo, Kyobo Internet book store, Amazon were selected and their food and culture subjects were analyzed for this study. The headings of KDC were compared to them and new possible headings were suggested with reference of NDC and DDC in the area of food and culture. This study provided a way of developing KDC for a classification system for Internet resources as well as library materials.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.257-257
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• 2019

최근 기후변화에 따른 대응을 위해 기존 수자원 활용의 고도화 및 배수능력 증대를 위해 다양한 방안이 추진되고 있으며, 그에 따라 기존 개수로에 신규 수로를 연결하여 합류와 분류를 시키는 사례가 증가하고 있다. 특히 신규 개수로 연결을 위한 분류부 형상은 관련 설계기준, 분류유량의 규모, 해당 지점의 하상변동 경향, 지형여건, 흐름 분류시설 및 구조물의 형태(양수펌프장, 스크린이나 수문, 암거설치)와 같은 구조적 요인 등에 의해 달라지지만, 이와 관련된 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 분류부 평면형상 변화에 따른 분류유량비와 흐름분리구역 분포 등에 대한 흐름특성을 분석하고 이수와 치수계획 수립 등에 활용하고자 한다. 본 연구에서는 TELEMAC-2D 모형을 이용하여 주수로 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74, 0.52인 두 흐름에 대해 형상변화 폭을 주수로 폭(B)의 1B, 주수로 형상변화를 급확대, 점진적 확대 구간길이를 1B~3B로 변화시키며 분류유량비(분류수로 유입유량/상류 유입유량)와 흐름분리구역의 위치와 크기 등에 대한 분석을 수행하였다. 분류부 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74, 분류유량비는 0.33인 흐름은 주수로 형상변화 구간길이가 1B 일 때 0.44~0.46, 3B일 때 0.54~0.60으로 점차 분류유량비가 증가한다. 반면 상류 유입흐름의 프루우드수가 0.52, 분류유량비가 0.52인 흐름은 주수로 형상변화 구간길이가 1B일 때 0.77~0.82에서 3B일 때 0.70~0.80으로 점차 분류유량비 증가율이 감소하는 경향을 나타내게 된다. 주수로 형상변화 폭을 0.5B, 1B로 달리하여 수로 형상변화를 시킨 경우 분류유량비 증가율은 각각 135~162%, 134~176%로 나타났으며, 이는 수로 형상변화 폭보다 변화구간 길이가 더 큰 분류유량비 변화에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 흐름분리구역은 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74인 경우 수로형상 변화구간과 분류수로 입구에 형성되지만, 상류유입흐름의 프루우드 수가 0.52인 경우 수로형상변화 구간과 주수로 하류에도 형성된다. 수치실험 결과 동일수로 폭 직사각형 $90^{\circ}$ 분류수로에서 분류부 평면형상의 변화에 따라 주수로 하류방향흐름의 관성력은 감소하는 반면 분류수로로 향하는 횡압력경사와 흐름분리구역 발생위치 변화로 인해 분류 수로내 통수능이 증가하여 분류유량비가 급격하게 증가하게 된다. 또한 분류부 상류 유입흐름의 관성력이 작은 경우 분류부 평면형상 변화시 주수로 하류방향에서도 흐름분리구역이 형성되고 주수로 종방향 수위가 상승함에 따라 분류흐름 계획수립 시 세심한 주의가 필요하다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.34 no.1
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• pp.43-65
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• 2003

Libraries have long experience of applying classification schemes to resources - chiefly books. The ultimate goals of classification are systematic shelving of books and ease of user's access. In order to achieve these goals, books about a particular field of knowledge should be shelved together and near each other. If not so, it is classification error. The focus of this study is, therefore, on analysing the classification error in Korea public libraries and suggesting some alternatives.