판소리는 이야기를 노래로 부르는 우리나라의 전통음악 형식 중 하나로 두 가지 유파(동편제, 서편제)로 나누어진다. 판소리에 대한 지식이 없는 사람은 판소리를 듣고서 이 두 가지 유파를 구별해내기 어렵다. 본 논문에서는 PCD(Pitch Class Distribution)와 나이브 베이지안 분류기를 이용한 판소리 분류 프로그램 구현 과정을 기술한다. 분류기에 사용되는 속성값으로는 각 음계의 출현빈도를 이용하였다. 실험은 확률값을 반올림한 위치를 다르게 하여 두 번 실행하였으며, 그 중 보다 뛰어난 결과로 동편제를 80%, 서편제를 97%, 총 88%의 정확도로 올바르게 분류해 내는 것을 알 수 있었다. 구현한 프로그램에는 이 결과를 적용하였다.
본 연구의 목적은 미국 토양보존국(SCS)의 피복분류에 따른 유출곡선지수(CN) 값을 이용하여 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN 값을 제시하는데 있다. 이를 위하여 SCS의 각 피복항목별 정의와 유역의 CN값 산정 방법에 대해서 연구하였다. 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN값 산정방법으로 통계적 접근법을 사용하였으며 공간해상도에 따라 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 환경부의 위성영상 피복분류항목에 대한 CN 값을 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 위성영상을 이용하여 CN 값을 산정할 경우 효율적으로 사용될 것으로 판단된다.
좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
교육평가에서 이원분류표는 B.S.Bloom이 제안한 것으로서 학생들을 위한 수업목표를 확인하고 결정하는데 유용하여 학교 현장에서 평가를 위한 기준으로 널리 사용되고 있다. 그런데, 교과 내용이나 각 학교의 교육적 환경이 다르기 때문에 여러 형식의 이원분류표가 사용되고 있다. XML(extensible markup language) 문서에서는 문서의 구조, 내용, 그리고 외양을 나타내는 프리젠테이션이 각각 분리되어 있어서 체계적인 문서 구조와 변형된 여러 양식을 요하는 이원분류표의 작성에 적합하다. 본 논문에서는 이원분류표를 위한 DTD(data type definition)를 설계하였다. 또한, 이원분류표 XML 문서 및 프리젠테이션을 위한 XSL(extensible stylesheet language)의 예시와 활용 방안을 제시하였다. 제안된 DTD는 교육 평가와 관련된 다양한 응용에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
네트워크 상에서 정책 기반의 라우팅이나 품질보장(Quality of Service)과 같은 새로운 서비스들을 제공하기 위해서 인터넷 라우터는 패킷을 여러 개의 플로우로 분류하고 각 플로우에 대하여 서로 다른 처리를 해주어야 하는데, 이를 패킷 분류라 한다. 패킷 분류 기능은 초당 수백 기가 비트의 속도로 입력되는 모든 패킷에 대하여 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로 인터넷 라우터 내에서 새로운 병목점으로 작용하고 있다. 따라서 빠른 속도의 패킷 분류 구조의 필요성이 대두되고 있는데 본 논문에서는 계층 트리를 이용한 패킷 분류 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 빈 노드를 갖지 않는 이진 검색 트리를 계층적으로 연결하여 패킷 분류를 수행하는 구조로서, 메모리 효율성을 높이고 메모리 접근 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨 구조이다.
은하의 형태학적 진화 양상을 분석하기 위해 허블 울트라 딥 필드 (Hubble Ultra Deep Field; HUDF)에 있는 밝은 은하를 조사하였다. Coe et al. (2006)의 HUDF 카탈로그에 포함된 적색편이, 적경, 적위, 밝기 등급, 픽셀 면적 값을 사용하여 HUDF은하의 B필터 영상에서 밝은 순서로 1000개의 천체를 선택하고 이로부터 939개의 은하의 육안 분류를 수행하였다. Elmegreen et al. (2005)의 분류 방법에 기초하여 타원 은하, 렌즈 은하, 나선 은하, 올챙이 은하(Tadpole), 이중 은하(Double), 사슬 은하(Chain), 덩어리 은하(Clump cluster)와 그 외의 불규칙 은하로 분류하였다. 이렇게 분류된 은하의 분류형과 은하의 적색이동 사이의 관계를 분석하여 HUDF 은하의 적색편이에 따른 형태학적 진화 양상을 찾아낼 수 있었다. 올챙이 은하, 이중 은하, 사슬형 은하, 덩어리 은하 등 병합 단계에 있는 것으로 추정되는 은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 대체로 감소하는 경향을 보이는 반면, 나선은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 증가하는 경향을 보였다. 또한, 적색편이와 은하 크기 사이의 관계를 보았을 때 낮은 적색 편이에서 나타나는 상대적으로 큰 은하들이 대부분 나선 은하였으며 이러한 결과는 은하 생성의 Bottom-Up 가설로 설명이 가능하다. 이와 함께 은하 형태의 정량적 분석을 위해 각 은하의 CAS와 함께 M20, Gini Coefficient(G)를 구하여 이들과 육안 분류와의 관계를 분석하여, CASGM20, 으로부터 은하의 분류 형을 찾는 방법을 모색하였다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.191-202
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2004
한국화합물은행(KCB)에서 보유중인 12만 개의 화합물을 주요 골격에 따라 분류하고, 4 가지 protease 작용점에 대한 활성도와 골격사이의 관계를 조사하였다. 화합물들은 합성기관의 합성 목적과 주요 고리골격 등을 고려하여 분류되었으며, 이를 이용하여 scaffold 분류를 위한 분류 계통도를 작성하였다. 화합물들은 이 계통도에 따라 7 가지의 race, 168 tribe, 493 parent, 439 child, 325 grandchild 등 1,087개의 scaffold로 분류되었으며, 각 race 및 scaffold 별 골격의 개수는 고르게 분포되었다. 골격별 분류 시스템을 이용하여 4 가지의 protease에 대한 활성도와 골격 간의 상관관계를 조사한 결과, Protease C에 대하여 몇 가지 골격이 활성이 뛰어남을 보였다.
터널 발파시 발파효율은 암반의 특성에 큰 영향을 받기 때문에 암반 특성을 분석하고 이를 기초로 발파설계를 수행하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 국내에서의 발파설계는 무결암의 단축압축강도만으로 발파암을 분류한 후 각 발파암의 발파계수를 구하는 방법을 이용하거나 공학적 암반분류법의 하나인 RMR분류를 이용하여 발파암을 분류하되 객관적 근거가 미약한 경험적인 발파계수를 산정하는 방식을 통하여 이루어졌다. 본 연구에서는 절리특성을 고려한 발파설계를 위하여 Ashby의 접근법을 활용하였다. 또한 절리조사 결과를 통한 발파암 분류방법과 발파패턴설계를 추가하여 발파설계 전과정을 수행할 수 있도록 Ashby의 접근법을 응용하였다. 따라서 절리 분포 특성을 고려한 발파암 분류가 가능하고, 절리암반 특성을 고려한 발파설계 를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 분석합성식 문헌분류이론이 실생활에 적용되어 활용되고 있는 사례들을 찾아 이를 새로운 시각에서 분석하고자 시도하였다. 이를 위해 우리가 일상적으로 사용하는 한글의 초성과 중성, 종성의 합성 사례와 함께, 대구광역시 및 서울특별시의 시내버스번호, 주요 결혼관련업체의 회원정보, 부동산중개 및 경매관련정보, 우편번호와 광역전화통화권역(DDD) 번호 등의 사례를 문헌분류의 시각에서 분석해보고 그것이 주는 시사점을 제시하였다. 분석합성식 분류이론과 그 기법을 적용할 경우 특히 각 시스템의 기호법의 개선에 도움이 될 수 있음을 밝히고 있다.
이 논문은 DDC의 주류설정에 대한 논리성을 규명하는데 목적이 있다. 어떤 분류법이든 군집화와 순차화가 선행된다. 주류설정은 군집화과정이다. 군집화 과정속에서 2차적으로 순차화가 고려되는 것이다. 따라서 분류법에서 군집화는 분류표를 구성하는데 가장 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 주류설정에서 논리성이 강하게 요구되는데 DDC에서 각 주류는 특수도서관 개념에서 출발하였기 때문에 논리성은 약하다. 그러나 역사적 사실을 통해 주류설정의 논리성을 규명하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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