이 연구는, KDC 5판 360.1-.9(기초법학 및 법률학일반)의 전개체계를 개선하기 위한 것으로서, 먼저 법률학 전문 학술서적에 나타난 기초법학(이론법학)의 세부 학문체계를 기본바탕으로 하고, KDC 5판, DDC 23판 및 NDC 9판의 기초법학 부문을 비교 분석하여 추가로 반영하였으며, 마지막으로 국내 법학전문대학원 교과과정을 전수 조사하여 신규 주제항목(교과목 단위)을 추가하여 국내실정에 가장 적합한 개선방안을 마련하여 제시함으로써 KDC 6판에 일조하고자 한 것이다.
기존에 사용되고 있는 대부분의 DEM을 이용한 지형분류는 중심 셀과 주변 셀과의 수치를 비교하기 때문에 그 결과 값이 분석반경에 민감하다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해 지형패턴(Geomorphons)을 이용한 새로운 방식의 지형분류 방법이 등장하였는데 이는 중심 셀과 주변 셀의 높이를 비교하여 그 패턴을 저장하고 이를 바탕으로 지형을 분류하는 방법이다. 본 연구에서는 지형패턴 분류법을 이용하여 평창강 유역을 대상으로 지형을 분류하였다. 분석 결과를 검증하기 위해 최근에 많이 사용하고 있는 지형분류방법 중의 하나인 Topographic Position Index(TPI)와 분석결과를 비교하였다. 또한 이미 기 구축된 하계망도, 유역도와 비교해본 결과 다음과 같은 특징을 발견하였다. 첫 번째로 지형패턴 분류법은 구축시간과 구축비용을 줄일 수 있기 때문에 사용자 중심의 지형분류 방법이라고 할 수 있다. 두 번째로 개방성을 이용한 패턴을 기반으로 지형을 분류하였기 때문에 스케일종속성(scaledependency) 문제를 상당부분 극복하였다. 이는 지형패턴에 기반한 지형분류방법이 기존의 지형분류방법들이 가지고 있는 특징을 계승하면서 기존의 방법들과는 다른 독특한 강점이라고 볼 수 있다. 마지막으로 지형패턴을 이용한 지형분류방법이 보다 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 이용되기 위해서는 현장답사를 통해 실제 지형과 분류된 지형이 일치하는지에 대한 체계적인 검증이 필요하다.
현대제어이론 및 그 응용은 범위가 너무 넓기 때문에 여기서는 1970년 이후 수년간의 경향을 살펴보기로 하였다. 발표된 논문을 내용별로 분류하면 (가) 데이타처리 (나) 고정문제 (다)모델표현 (라)퍼래미터, 상태추정 (마)최적제어 (바)시스템의 응답해석 (사)안정문제등이다. 여기서는 IEEE의 분류법에 따라 계통별로 분류하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.283-292
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2008
커널밀도함수의 추정을 이용한 분류 문제에서 평활모수(smoothing parameter, bandwidth)의 선택은 핵심적으로 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 분류에서 베이즈 리스크를 최적화하기 위한 평활모수의 선택이 각 개별 확률밀도함수를 추정하기 위한 최적의 평활모수와 어떤 관계가 있는지 살펴보았다. 실제 상황에서 사용할 수 있는 평활모수의 선택 방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 교차확인법(cross-validation)을 이용하는 것을 비교한 결과, 붓스트랩 방법은 Hall과 Kang (2005)에서 밝혀진 이론적인 성질에 부합하는 반면 교차확인법은 그렇지 못함을 확인하였다. 또한, 각 방법으로 정한 평활모수를 사용하여 오분류율을 조사해 본 결과에서도 붓스트랩 방법이 우월함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 한국십진분류법 제4판 670 음악분야 전개의 분석을 통해 문제점을 파악하여 개선방안을 제시함으로써 다음 개정판의 음악분류 전개를 위한 토대를 마련하고자 한 것이다. 이를 위하여 먼저 한국십진분류법 초판부터 제4판까지의 음악분야 전개의 변천과정과 제4판의 개정방침을 살펴보고, 제4판 음악분야 전개상황을 요목과 세목으로 나누어 분석하였다. 그리고 분석된 분류전개에서 음악주제 지식의 내용과 특성을 토대로 문제점을 확인하고 이에 따른 개선방안을 제시하였다.
스마트폰 사용이 급증하였고 스마트폰에 탑재되는 OS 중 안드로이드가 차지하는 비중이 가장 높아졌다. 그러나 오픈소스로 제공되는 안드로이드의 특성이 악의적인 사용자들에게 유용하게 사용되어 스마트폰 사용자들의 프라이버시를 위협하고 있다. 이 논문에서 우리는 안드로이드 앱에서 요구하는 권한 정보를 사용하여 효율적인 악성앱 감지법을 제안한다. 이를 위하여 주성분 분석과 kNN 분류자를 사용하였으며, 새로운 앱들의 특성들을 분류자에 실시간으로 반영하기 위한 incremental kNN 분류자를 제안한다. 또한 이 분류자들의 정확률을 측정하기 위하여 k-묶음 교차 검증법을 사용하였다. 실험에 사용된 실제 악성앱 샘플을 얻기 위하여 Contagio에 요청하였으며 이를 이용하여 분류자의 정확률을 측정하였다.
야마다의 산지차수구분법은 상향식으로 정의할 수 있는데, 이는 저차수 산지들이 모여 점차 차상위차수 산지를 이룸과 동시에 산지의 영역과 규모가 확대되기 때문이다. 하지만 산지를 총체적으로 이해하고 각종 산지 정보를 체계적으로 관리하기 위해서는, 특정 규모의 산지를 이루는데 기여한 차하위차수 산지만을 강조하는 야마다의 산지구분법에는 한계가 있다. 왜냐하면 상위차수 산지내에는 차하위차수 산지뿐만 아니라 독립된 차차하위, 차차차하위 산지도 포함되어 있기 때문이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서 제시된 산지분류법은 기본적으로 하향식이다. 여기서 하향식이란 최고위차수 산지를 구성하는 차하위차수 산지, 다시 이를 구성하는 차차하위차수 산지로 산지를 세분해나가 최종적으로 2차수 산지를 구성하고 있는 1차수 산지까지 분류해 나가는 것을 의미한다. 본 연구에서는 야마다 산지차수구분법을 근간으로 특정 산체를 구성하고 있는 모든 산지 요소를 체계적으로 분류하고 구분된 산지에 대한 새로운 명명법을 제시함으로써 산지정보의 종합적 체계적 관리를 위한 데이터베이스의 근간을 마련했다.
사면 파괴의 분류에 대하여는 여러 학자들(Hutchinson, 1968; Varnes, 1978; Hoek and Bray, 1981)에 의하여 시도되어 왔으며, 일반적으로 파괴면의 기하학적 형상, 물질의 이동 형태와 이동 물질의 종류 등에 따라 분류한다. 현재 널리 사용되는 사면 파괴에 대한 분류로는 Varnes(1978)와 Hoek and Bray(1981)의 분류법이다. 이외 일본 지반 공학회에서는 파괴 두께와 관련된 사면 붕괴 유형을 구분하였다. 여기서는 각각의 분류에 대해 기술하고, 일반적으로 암반 사면에 대한 붕괴 유형 분류를 제시한다. (중략)
컴포넌트 시장이 활성화됨에 따라 컴포넌트의 수는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 컴포넌트들을 효과적으로 재사용하기 위해서는 컴포넌트 분류체계가 잘 정의되어질 필요성이 있다. 현재 컴포넌트 유통시장의 현황을 살펴보니, 대체적으로 구현과 관련된 실행가능모듈로서의 컴포넌트 들이 언어, 기능성, 플랫폼정도로 분류가 되어 사용되어지고 있었다. 앞으로 다양한 컴포넌트들이 많이 개발되어질 것이며, 이들을 위한 체계적인 분류방법이 필요하다고 생각되어, 본 논문에서는 효과적인 컴포넌트 재사용을 위한 컴포넌트 분류체계를 제시하였다. 또, 이를 컴포넌트 모델링에 적용하기 위해 제시한 분류체계를 UML의 스테레오타입으로 정의하여 시각화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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