본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.
이 논문은 문서분류에 대한 이론적 근거를 찾아보고, 조선조 이후 구한말을 걸쳐 대한민국 정부수립 이후 지금까지 시행해오고 있는 한국공문서분류의 변천과정을 살펴, 새로 제정 공포될 '기록물분류기준표'와 비교하여, 시행상의 문제점을 검토함으로써 더 나은 분류표로 발전시키는데 목적을 둔다.
이 논문에서는 원격탐사 자료의 분류를 목적으로 서로 다른 훈련 집단들과 분류자들로부터 생성된 분류 결과들을 결합하는 분류 틀을 제안하였다. 제안 분류 틀의 핵심 부분은 서로 다른 훈련 집단과 분류자들을 이용함으로써 분류 결과 사이의 다양성을 증가시켜서 결과적으로 분류 정확도를 향상시키는데 있다. 제안 분류 틀에서는 우선 서로 다른 샘플링 밀도를 가지는 서로 다른 훈련 집단들을 생성한 후에, 이들을 서로 다른 구분 능력을 나타내는 분류자들의 입력 훈련 자료로 사용한다. 그리고 초기 분류 결과들에 다수결 규칙을 적용하여 최종 분류 결과를 얻게 된다. 다중 시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류사례 연구를 통해 제안 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구에서 3개의 훈련 집단과 최대우도 분류자, 다층 퍼셉트론 분류자, support vector machine 등과 같은 3개의 분류자를 이용한 9개의 분류 결과를 결합하였다. 사례 연구 결과, 제안 분류 틀 안에서 토지 피복 구분에 관한 상호 보완적인 정보의 이용이 가능해져서 가장 높은 분류 정확도를 나타내었다. 서로 다른 결합들을 비교하였을 때, 다양성이 크지 않은 분류 결과들을 결합한 경우에는 분류 정확도의 향상이 나타나지 않았다. 따라서 다중 분류 시스템의 설계시 분류자들의 다양성을 확보하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.
숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역은 해발 950 m 이상 지역의 습지로서 오름으로 둘러싸인 넓은 웅덩이 형태로 환경부 멸종위기 2급 야생식물인 자주땅귀개를 비롯한 다양한 습지 식물과 이를 둘러싸고 있는 산림지역을 포함하여 산림청에서는 산림유전자원 보호구역으로 지정 관리되고 있다. 본 조사는 숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역을 대상으로 식물상을 조사하여 식물종 다양성을 보존하기 위한 기초자료를 만들기 위해 실시하였다. 본 연구는 2018년 7월 24일부터 8월 28일까지 총 4회에 걸쳐 현장조사를 통하여 표본을 채집하고 기록하여 정리하였다. 그 결과, 숨은물뱅듸에 자생중인 식물은 양치식물 8과 11속 17종 17분류군, 나자식물 2과 2속 2종 2분류군, 피자식물 56과 121속 167종 5변종 1품종 173분류군 총66과 134속 186종 5변종 1품종의 총 192분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 멸종위기야생식물은 자주땅귀개 1종이 확인되었고, 제주특산식물 6분류군, 한국특산식물 2분류군이 확인되었다. 식물구계학적특정식물은 총37분류군이며 V등급 5분류군, IV등급 5분류군, III등급 12분류군, II등급 5분류군, I 등급 10분류군이 확인되었다. 한국의 적색목록 식물은 위기(EN) 1분류군, 취약(VU) 1분류군, 준위협(NT) 1분류군, 관심대상(LC) 6분류군, 미평가(NE) 3분류군으로 나타났다. 조사된 식물들 대상으로 생활형을 분석해보면, 휴면형은 Ch 47분류군으로 가장 많이 나타났고, G(30분류군), MM(24분류군), HH(23분류군) 순으로 나타났다. 번식형은 R5가 101분류군, 산포기관형은 D4가 84분류군, 생육형은 e가 89분류군으로 가장 많이 나타났다. 반면, 외래식물 1분류군이 출현한 것으로 보아 숨은물뱅되는 아직까지 보전이 잘 되어 있고, 식물종다양성이 우수하며 식물학적으로 가치가 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 연구는 대구광역시 가창면 최정산의 관속식물을 연구하기 위해 수행되었다. 2017년 3월부터 2018년 10월까지 총 22회에 걸쳐 조사가 수행되었고, 조사된 관속식물은 총 104과, 297속, 495종, 4아종, 51변종, 11품종을 포함하여 560분류군으로 정리되었다. 특산식물 15분류군, 희귀식물 5분류군; 취약종(Vulnerable) 1분류군, 약관심종(Least concern) 4분류군, 적색목록식물 5분류군; 취약종(Vulnerable) 1분류군, 관심대상종(Least Concern) 3분류군, 미평가종(Not Evaluated) 1분류군, 식물구계학적 특정식물 54분류군; V등급종 1분류군, IV등급종 5분류군, III등급종 10분류군, II등급종 12분류군, I등급종 26분류군, 귀화식물 36분류군으로 나타났다. 귀화식물 36분류군으로 나타났으며 최정산 총 출현 종 수 대비 각 특이종의 비율은 앞의 표로 나타내었다(Table 3). 용도별 구성은 식용식물 246분류군(29.2%), 약용식물이 228분류군(27.1%), 관상용물 164분류군(19.5%), 목재용식물 61분류군(7.2%), 목초용식물 28분류군(3.3%), 공업용식물 13분류군(1.5%), 그리고 섬유용식물 8분류군(0.9%)으로 나타났다. Oh (1971)의 선행연구와 귀화식물 목록 비교 결과 28분류군이 추가적으로 확인되었다. 이는 산악자전거 도로 등으로 과거에 비해 사람들의 왕래가 잦아짐으로서 귀화식물의 유입이 더 잦아진 결과로 판단된다. 이러한 결과로 인해 현재 자생하고 있는 식물들의 서식지에 위협이 될 우려가 있다.
비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.
생물 정보학 등 많은 응용 분야에서 데이타 분석을 할 때는 적은 수의 분류표시된 데이터 (labeled data)와 많은 수의 비분류표시된 데이타(unlabeled data)가 있을 수 있다 분류표시된 자료는 사람의 노력이 요구되기 때문에 얻기가 어렵고 비용이 많이 들지만, 비분류표시된 자료는 별 어려움 없이 쉽게 얻을 수 있다. 이때 비분류표시된 자료를 이용하여 자료를 분류하고 분석하는데 널리 이용되고 있는 방법이 co-training 알고리즘이다. 이 방법은 적은 수의 분류표시된 자료에서 두 가지 뷰(view)로 각 분류자를 학습한다. 그리고 각 분류자는 분석하고자 하는 모든 비분류표시된 자료에서 가장 만족할만한 예측자들을 만들어 나간다. 이렇게 훈련 데이타 셋에서 실험을 여러 번 반복적으로 하게 되면 각 뷰에서 새로운 분류자가 학습되어 분류표시된 자료의 수가 증가한다. 본 논문에서는 비분류표시된 데이타를 이용하여 새로운 co-training 방법을 제시한다. 이 방법은 두 가지 분류자와 WebKB 및 BIND XML의 2가지 실험 데이타를 가지고 평가하였다. 실험 결과로서, 이 논문에서 제안한 co-training 방법이 분류표시된 자료의 수가 매우 적을 때 분류정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보였다.
국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.
단일 분류기에 비해 높은 분류성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하여 사용하는 방법은 폭넓게 이용되어 온 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템을 구성하는 일은 다음 두 가지 문제들을 가지고 있다. 첫째는 어떻게 기반 분류기들을 생성하느냐 하는 것이고 둘째는 이들의 예측결과를 어떻게 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 Bagging, Boosting, Stacking 등 기존의 대표적인 다중 분류기 시스템들의 특징을 살펴보고, 문서 분류를 위한 새로운 다중 분류기 시스템들인 Stacked Bagging, Stacked Boosting, Bagged Stacking, Boosted Stacking들을 제안한다. 이들은 Bagging, Boosting, Stacking과 같은 기존 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 혼합형 다중 분류기 시스템들이다. 본 논문에서는 제안된 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해 MEDLINE, 유즈넷 뉴스, 웹 문서 등의 문서집합을 이용한 문서 분류 실험들을 전개하였다. 그리고 이러한 실험결과를 통해 제안한 혼합형 다중 분류기 시스템들은 전반적으로 기존 시스템들보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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