• 한국환경생태학회지
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• 제24권1호
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• pp.78-86
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• 2010

국내 주요 도시에서 수행된 비오톱유형 분류는 생물서식처 관점보다는 토지이용 개념에 한정되어 분류되었고, 생태적 가치에 따라 상세하게 분류되지 못하였다. 비오톱유형은 지역적 특성을 고려하여 생물서식처 관점에 따라 분류되어야 한다. 본 논문은 비오톱유형 분류에 사용되는 분류위계, 분류항목, 분류요인, 분류지표, 분류기준, 분류key 등 분류인자의 개념적 틀을 명확하게 설정하고 사례도시의 비오톱유형 분류결과에 적용하여 문제점을 고찰하고 비오톱유형 분류체계 개선방향을 제안하였다. 비오톱유형 분류체계는 위계별로 분류의 기본 수준과 기준을 마련하여 일관된 분류 특성을 가져야 한다. 분류지표는 생물적 요인, 무생물적 요인, 인간행태적 요인을 고려하여 적용되어야 한다. 비오톱유형은 일반인들과 계획가들이 이해하기 쉽도록 분류지표와 분류key의 표준화와 더불어 지역 비오톱 특성을 반영할 수 있도록 분류key와 분류기준의 특성화를 반영하는 것이 필요하다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.133-136
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• 1994

문헌분류는 지식분류에 입각하여야 한다는 분류의 제 1원리를 규명하기 위하여 지식의 발전과정을 인식론적 관점에서 규명하였으며. 이를 바탕으로 지식분류가 문헌분류에 어떤 영향력을 미쳤는가를 규명하였다. 주제개념은 주관적 관념론, 객관적 관념론, 실용주의, 유물론으로 구분하여 분석하였다. 분석된 결과에 따라 지식분류가 어떤 인식의 관점에서 전개되어 왔는지를 인도의 베다분류법을 비롯하여 플라톤과 아리스토텔레스의 지식분류에서부터 현재의 머시럼, 브리테니카 3의 분류법에 이르기까지 분석하였다. 또한 이를 토대로 지식분류와 문헌분류의 상보성을 규명하였다.

• 인지과학
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• 제11권1호
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• pp.47-65
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• 2000

정보검색 엔진이 제공하는 홈페이지의 분류체계는 사용자보다는 시스템을 고려하여 구성되기 쉽다. 본 연구는 대표적인 검색엔진들을 중심으로 분류체계에서 대분류 및 중분류에 대한 사용자들의 심성 모형을 조사하고, 이를 바탕으로 중복 분류체계와 단선 분류체계를 구성하였다. 중복 분류체계에서는 한 하위 분류 명이 여러 상위 분류에 소속될수 있으며, 단선 분류체계에서는 그렇지 않다. 심마니 분류체계를 포함시켜, 세 분류체계를 디자인한 다음 검색 문제를 제시하여 이에 대한 분류 검색 수행을 2차에 걸쳐 관찰하였다. 정답 빈도. 검색에 소요된 단계수 및 경과한 시간 등의 자료를 종합적으로 볼 때, 중복 분류체계에서의 수행이 다른 두 조건보다 좋았다. 이는 적절한 분류체계에서 분류 검색이 향상될 수 있음을 시사한다. 그러나, 분류체계에 대한 재인 검사 점수는 단선 분류체계에서 가장 좋았다. 이는 분류 검색 수행과 분류체계의 재인 기억이 분류체계의 학습에서 상이한 측면을 반영할 것임을 시사한다. 끝으로 분류의 조직화, 인터페이스 방식, 사전지식, 탐색학습 및 응용 영역에 대한 논의가 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권1호
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• pp.143-167
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• 2002

이 연구는 외국의 문헌분류법이 중국의 문헌분류법에 끼친 영향을 DDC, ББK를 중심으로 파악하였다. 아울러 도서관을 국책 수행 상 중요 기관으로 인식하는 중국의 도서관에서 대표적으로 사용하고 있는 중국의 현대 3대 문헌분류법인 중국인민대학도서관도서분류법, 중국과학원도서관도서분류법, 중국 도서관분류법에 대하여 발전과정을 중심으로 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2009

이메일의 사용증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factrazation)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierachy) 방법을 결합한 새로운 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 분류 결과 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1997년도 제4회 학술대회 논문집
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• pp.95-98
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• 1997

의학사 연구영역의 확대로 다양한 주제를 다룬 연구문헌들이 배출되고 있음에도 불구하고 분류표에서 의학사는 매우 간단하게 취급되고 있어 이들 문헌을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 KDC, DDC, 중국도서관 도서분류법 등 일반 도서관용 분류표와 NLMC, 보스톤의학도서관분류,. 커닝햄분류표, 버나드분류표 등 의학도서관용 분류표에서 의학사가 어떻게 취급되고 있는 지 살펴보았으며, 의학사문헌의 보다 정확한 분류 및 분류표 재전개를 위하여 의학사의 연구범주를 고찰하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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• pp.71-78
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• 2005

빠르면서도 정확한 문서 자동분류를 위해서 자질값투표 기법과 문서측 자질선정 방식의 결합을 제안하였다. 자질값은 미리 학습된 분류자질과 분류범주간의 연관성을 뜻하는 것으로서, 자질값투표 기법은 분류대상 문서에 나타난 자질들의 자질값을 후보범주마다 합산하여 가장 높은 범주로 분류하는 것이다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 이들을 결합하여 사용한 결과 실험환경에서는 나이브베이즈 분류기만큼 간단하고 빠르면서 SVM 분류기보다 좋은 성능을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제14권2호
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• pp.105-122
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• 1997

토목공학분야의 도서는 최근 건설기술의 발전과 토목공학 적용분야의 확대로 인하여 방대한 양의 도서자료들이 발생하고 있다. 도서정보의 분류체계는 현재 각 도서관과 건설관련기관내의 자료실 등에서 서지, 논문 및 정기간행물 등의 분류체계로서 듀이십진분류법(Dewey Decimal Classification-DDC) 또는 한국십진분류법(Korean Decimal Classification-KDC)등을 사용하고 있다. 그러나 기존 분류체계의 토목공학 분류항들이 학문의 학술적, 기술적 분류와 일치하지 않는 점 등으로 효과적인 도서분류와 정보검색에 어려움이 있으므로, 토목공학분야의 도서분류체계를 보다 학문이론적 분류에 적합하도록 재구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내외의 도서분류체계중 토목공학분야의 분류항들을 검토한 후, 적용상의 문제점 분석과 함께, 학술정보를 위한 학문적 분류와 실무자료검색을 위한 기술적 분류의 연계성을 갖추어, 요구되는 정보를 보다 편리하게 검색할 수 있는 새로운 토목공학분야 도서분류의 류, 강 분류체계를 제시하고 있다. 제시된 분류체계는 건설 기술정보분류체계의 구성시에 시설물 정보분류항으로 활용될 수 있으며, 한국십진분류법의 개 ㅍ\ulcorner토목공학분야 분류코드로 참조될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-13
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• 2003

인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.532-536
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• 2018

심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.