• Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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• s.1990
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• pp.218-231
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• 1990

1. 지역은 서울특별시, 각 직할시 및 각 도별로 구분하였음 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류 하였음 3. 본사 및 공장의 소재지가 같을 경우, 본사란에 표기하였음 4. 본사와 공장의 소재지가 다른 경우, 지역별로 공장란에 표기하였음

• Journal of Families and Better Life
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• v.12 no.1
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• pp.62-71
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• 1994

본 연구는 가계의 저축운용형태에 따라 가계저축유형을 분류하며 또한 각 저축유형 의 결정요인을 규명하고자 하였다. 분석을 위하여 국민은행이 실시한 1990년도 가계금융이 용실태조사 자료를 이용하였다. 군집분석에 의해 가계저축의 유형을 분류하였으며 가계저축 유형에 대한 결정요인을 찾기 위하여 로짓분석을 사용하였다. 가계적축은 상이한 5개의 유 형으로 분류하였으며 각 유형은 그에 해당하는 가계 저축행태의 특징에 근거하여 수익추구형, 안전지향형, 지역밀착형, 인간관계중시형 및 유비무환형으로 명명하였다. 가계저축유형별 결정요인을 유형에 따라 다소 차이를 보였으나 가계소득, 가구주의 직업, 가구주의 학력이 가장 중요한 결정요인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.97-98
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• 2018

재즈 연주자들이 음반에 많이 녹음한 재즈 스탠더드 곡을 대상으로 레퍼토리의 장르를 분류하여 선정한 곡을 중심으로 다른 버전의 편곡 특성을 연구한다. 레퍼토리 곡은 재즈 스탠더드 원곡에서 블루스, 스윙, 발라드, 비밥, 라틴의 5가지 장르로 분류되며, 대부분 발라드와 스윙이다. 레퍼토리의 곡 분류를 통해 같은 곡이 다른 버전에서 어떻게 다르게 연주되었는지 보기위해 여성 재즈보컬들에 의해 녹음된 음반을 중심으로 각 버전의 특징을 분석한다. 이 연구를 수행하여 각 여성 재즈 보컬들의 녹음된 곡에서 다른 버전의 편곡 특성을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.565-567
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• 2004

본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 방법론으로서 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그 유용성을 고찰한다 제안된 모델에서 각 하이퍼박스는 다차원의 특징공간상에서 한 영역으로 정의되며 각 특징에 대하여 가중치 개념이 추가된 소속함수를 갖는다. 이는 기존의 FMM 신경망에서 모든 특징에 대하여 균일하게 고려되었던 특징의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 동작특성 및 학습방법을 소개하며, 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1290-1295
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• 2017

Document classification, a task of classifying the category of each document based on text, is one of the fundamental areas for natural language processing. Document classification may be used in various fields such as topic classification and sentiment classification. Neural network models for document classification can be divided into two categories: word-level models and character-level models that treat words and characters as basic units respectively. In this study, we propose a neural network model that combines character-level and word-level models to improve performance of document classification. The proposed model extracts the feature vector of each word by combining information obtained from a word embedding matrix and information encoded by a character-level neural network. Based on feature vectors of words, the model classifies documents with a hierarchical structure wherein recurrent neural networks with attention mechanisms are used for both the word and the sentence levels. Experiments on real life datasets demonstrate effectiveness of our proposed model.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2003.06b
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• pp.51-64
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• 2003

Bieniawski에 의해 개발된 RMR은 암석강도 및 불연속면, 지하수 등의 6개 인자에 따라 분류되어, 이들을 합산하여 결정된다. RMR 분류법은 각 요소들에 대한 평가가 비교적 쉽고, 다양한 응용을 거쳐 여러 분야에 적용되어 국내에서도 가장 널리 사용하고 있는 암반분류 방법 중의 하나이다. RMR 분류결과는 터널의 유지시간, 최대 무지보폭의 예측, 지보량 산정, 암반의 물리적 특성값 예측 등에 적용될 수 있다. 또한 RMR 분류법을 사면안정, 댐 기초, 심부 광산 등에 적용하거나, RMR 분류법의 미비한 부분을 보완하기 위한 여러 가지 수정방법이 제시되었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.509-516
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• 2002

This paper proposes an efficient algorithm which recognizes the mixed document image consisting of the images, texts, tables, and straight lines. This system is composed of three steps. The first step is the detection of rotation angle for complementing skewed images, the second is detection of erasing an unnecessary background region and last is the classification of each component included in document images. This algorithm performs preprocessing of detecting rotation angles and correcting documents based on the detected rotation angles in order to minimize the error rate by skewness of the documentation. We detected the rotation angie using only horizontal and vertical components in document images and minimized calculation time by erasing unnecessary background region in the detecting process of component of document. In the next step, we classify various components such as image, text, table and line area included in document images. we applied this method to various document images in order to evaluate the performance of document recognition system and show the successful experimental results.

• ICROS
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• v.20 no.2
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• pp.39-45
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• 2014

얼굴 표정 인식은 인간 중심의 human-machine 인터페이스의 가장 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 얼굴 표정 인식 기술은 주로 얼굴 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이를 미리 학습시킨 인식 모델을 통하여 각 감정의 범주로 분류한다. 본 논문에서는 이러한 얼굴 표정 인식 기술에 사용되는 표정 특징 추출 기법과 표정 분류 기법을 설명하고, 각 기법에서 많이 사용되고 있는 방법들을 간략히 정리한다. 또한 각 기법의 특징들을 나열하였다. 또한 실제적 응용을 위해서 고려해야할 사항들에 대하여 제시하였다. 얼굴 표정 인식 기술은 인간 중심의 human-machine 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 로봇 분야에서도 활용 가능할 것으로 전망한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.49-51
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• 2003

컴퓨터 바둑에 대한 기존연구에서는 형세를 판단하거나 행마를 하기 위해 게임이론에 입각한 인공지능적 알고리즘을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 틀에서 벗어나 각 착점의 의미를 언어학적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 먼저 바둑 용어를 의미에 따라 구분하여 정리하였고 분류된 용어에 대하여 세분화된 의미특성을 부여하였다. 정리한 용어를 활용하여 각 착점이 반상에서 가지는 역학관계를 표현하고 그 의미를 해석할 수 있게 하였다. 이를 토대로 각 착점의 가치를 수치화할 수도 있게 되었다. 이러한 분석과 분류는 바둑 한판의 내용을 이야기로 보는데 있어서 그 기초를 제공한다.

• Journal of the KSME
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• v.24 no.1
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• pp.19-27
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• 1984

GT란 부품들을 그룹별로 분류하고 각 그룹에 동일한 기술을 사용하여 부품을 생산하는 방법으로 이러한 생산방식에서 얻을 수 있는 이점은 대량생산에서와 같은 높은 생산성을 다품종 소량생산에서도 얻을 수 있다는데 있다. GT도입을 위해서는 부품의 분류기준인 부품분류시스템이 필요하며 한국기계연구원에서는 공작기계 제조업체를 대상으로 한 부품분류시스템을 개발하였다.