음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.
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.
본 연구에서는 지형의 정량적 분석변수를 이용하여 지형을 분류하고, 지형에 따라 적절한 보간법을 적용하므로써 수치지형모형의 정확도 향상과 효용성을 높이는데 그 목적이 있다. 지형해석에 있어서 정량적 분류 변수를 이용하여 대상지역을 4개의 군집으로 분류하여 지형에 따른 경제적인 보간법을 적용하였으며 격자간격이 클 경우 각 지형군별로 보간법을 조합시킨 조합보간법을 적용하므로써 정확도를 향상시킬 수 있었다.
암반 불연속면에 대한 조사는 국제 암반역학회(ISRM)에서 추천하는 조사법이 합리적으로 불연속면이 특성을 기재할 수 있는 방안이기 때문에 널리 적용되고 있다 그러나, 이 안에서는 조사결과를 공학적 의미가 있는 암반특성치로 변환하는 방안에 대한 언급이 없다. 본고에서는 지질기술자들이 불연속면조사시 주로 사용하는 ISRM 추천안인 제시한 조사항목에 토목기술자들이 주로 사용하는 RMR 혹은 Q-system 분류안의 정량적인 값을 적용할 수 있을 지를 검토하였다. 이에 대한 관련기술자들의 관심이 모여질 때 정량적인 인자에 기초한 ISRM 조사법에 부합되는 암반분류안의 구축도 가능하리라 생각된다.
신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.
이 글은 DDC에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위한 것이다. 앞으로 DDC 제21판의 성격과 구조, 7개 보조표와 각 주류의 특성과 사용법에 관한 글을 지면이 허락하는대로 연재할 예정이다. DDC는 십진식 분류법의 원조로서 우리의 KDC에도 많은 영향을 미치고 있다는 점에서, DDC에 입문하는 사람들은 물론 KDC를 사용하는 독자들에게도 유익한 정보를 제공할 수 있을 것으로 생각한다. ■ 편집자주
문학류(literature)는 국내 공공도서관의 장서 가운데 가장 큰 비중을 차지하는 주제분야이다. 그 가운데에서도 한국소설장서는 단일주제로는 가장 많은 비중을 차지하고 있는 장서이다. 공공도서관 전체 장서의 14%가 한국소설류로 구성되어 있는 것으로 추정된다. 전체 장서의 14%를 차지하고 있는 한국소설장서의 분류를 위한 한국십진분류법(KDC; Korean Decimal Classification)의 분류항목은 813 하나의 목(目; section)이다. 전체 14%에 해당하는 장서가 천구분에 해당되는 하나의 목항목에 집중되어 분류되고 있는 것이다. 특히 장서량이 많은 현대한국소설을 위한 항목으로는 세목(細目; sub section)인 813.6과 813.7의 두 항목이 배정되어 있고, 실제로 다수의 도서관에서는 813.6 하나의 세목항목을 활용하여 분류하고 있는 것으로 조사된다. 도서기호를 통해 추가적인 세분이 이루어지기는 하지만 기본적으로 한국소설류에 배정된 분류항목이 적어 개별자료에 부여된 청구기호의 식별력이 떨어진다. 이에 따라 관리자의 배가작업 및 이용자의 검색 모두 쉽지 않은 상황이다. 이에 본고는 한국소설류의 세분 전개가 가능하도록 한국십진분류법(KDC) 해당 항목의 세분 전개방안을 모색하고 적합성을 검토하였다.
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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