본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
문헌분류표에서 주기는 분류기호의 생성과 합성에 있어서 필수적인 도구이다. 본 연구는 문헌분류표에서 사용되고 있는 다양한 주기의 유형을 살펴보고 한국십진분류법의 주기와 비교함으로써 보다 나은 주기를 개발하고 좀 더 적합한 분류 기호를 부여할 수 있도록 하였다. 이를 위해 듀이십진분류법에서 사용되고 있는 주기의 유형을 살펴보고 한국십진분류법에서 사용되고 있는 주기를 듀이십진분류법의 주기와 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 한국십진분류법에 추가적으로 필요한 주기와 다양한 형식을 제시하였다.
수업 목표는 수업 시간에 제시되는 목표로 수업 설계의 기본 방향과 틀을 제공하여 효과적인 교수 학습을 설계할 수 있게 해주고, 수업 평가의 지침이 된다. 다른 교과에서는 Bloom의 교육목표 분류법의 문제점을 수정한 Anderson의 분류법을 제시하고, 이를 통해 교과의 수업목표와 평가의 성취수준을 분석하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구는 Anderson의 분류법이 정보 교과의 수업목표 진술에 적절한지 정보 교사의 설문을 통해 확인하고, Anderson의 분류법으로 중학교 정보 교과서 6종의 수업목표를 분석하였다. 설문 결과를 통해 Anderson의 분류법이 Bloom의 분류법보다 정보 교과의 목표 진술에 더 유용하다는 결과를 얻었고, 정보 교과서 6종의 분석 결과 개념적 지식과 절차적 지식, 이해하다와 적용하다의 목표들이 더 많이 제시되어 있음을 확인하였다. 본 연구 결과가 교육목표 분류법 연구와 교과서 개발에 좋은 사례 연구가 될 것으로 전망한다.
비십진식 분류법에 속하는 BC는 Henry Evelyn Bliss에 의해서 창안된 것으로, 미국에서 시작되었으나 영국에서 개정되고 현재까지 사용되고 있다. BC는 지식의 분류에 근거하여 주류를 배열했기 때문에 학구적이라는 평가를 받고 있다. 또한 기존 분류 체계 중에서는 가장 완전한 분류법으로 인정받고 있다. 그러나 우수한 분류체계임에도 불구하고, 국내에서는 분류론에 조금씩 언급되어 있을 뿐 그 연구가 체계적으로 분석된 적은 없다. 따라서 본 연구에서는 BC의 창안자인 Bliss에 대한 생애 및 사상 연구를 통해 그가 분류학 분야에 끼친 영향을 분석하고자 한다. 또한 BC에 대한 역사 및 특성 연구를 통해 그 우수성과 가치를 연구하였다. 가장 학구적이라고 평가받고 있는 BC의 연구를 통해 분류학이론에 대한 논리성 및 철학성에 대한 기반을 구축할 수 있을 것이다.
지식분류는 개념을 설정하고 정의를 내린 후 학문명칭을 부여한다. 문헌분류법은 지식기반 원칙이므로 학문명칭을 실용성 우선으로 하여 주류명을 설정하는 단궤로부터 시작된다 어떤 분류법도 지식의 최초의 구분은 주류(main classes)를 창출하는 일이다. 주류는 일반적으로 전통적 학문분류와 등가이다. 그러나 주류의 설정은 지식구분과 동일한 순차는 존재할 수 없다. 그래서 주류를 구성하는 일은 다양할 수밖에 없다. 어느 분류법이든 두 가지 관념이 기본이 되는데 군집화와 순차화이다. 그렇다면 군집화는 주류명을 부여하는 단계라면, 순차화는 주류순을 결정하는 단계라고 할 수 있다. 문헌분류법에서 각각의 주류를 열거하고 있으나, 이에 대한 명확한 기준이나 철학이나 이론적 근거를 규명할 수는 없다. 그렇지만 이러한 주류설정의 원칙이나 이론 등은 전혀 연구된바가 없다. 따라서 본 연구에서는 분류표의 총체적인 구조의 근거가 되는 주류의 설정원칙과 그 논리를 연구하고자 함이 목적이다.
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.
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.
본 연구는 Bloom의 교육목표 분류법이 가지고 있는 문제점을 수정한 Anderson의 분류법과 프로그래밍 수업목표에 적용할 수 있는 Fuller의 분류법으로 2009 개정 교육과정에 의해 새롭게 출판된 고등학교 정보 교과서 6종을 분석하였다. Anderson 분류법에 의하면 교과서마다 차이가 있기는 하지만 개념적 지식과 절차적 지식, 이해하다와 적용하다의 목표들이 더 많이 제시되어 있음을 확인하였다. Fuller 분류법으로 동종의 교과서 6종을 분석해 보니 프로그램 코드의 해석과 생산 영역이 대체로 균형 있게 제시되어 있었다. 본 연구 결과를 통해 추후 이루어지는 정보 교과만의 교육목표 분류법 연구와 교과서 개발에 좋은 사례가 될 것으로 전망한다.
목적: 선천성 수신증은 신장 초음파 검사를 통해 조기 진단이 가능하며 초음파 소견과 질환의 예후가 연관성을 가진다. 기존 수신증의 분류법이 예후나 치료 방법 결정의 기준이 될 수 있는지에 대한 논란이 있어 Onen 분류법이 새로 제시되었다. 이에 선천성 수신증을 APDRP, SFU 및 Onen 분류법으로 비교하였을 때 Onen 분류법이 단일 수신증뿐만 아니라 복합 수신증에서도 타당한지 알아보고자 하였다. 방법: 2002년 1월부터 2011년 12월까지 선천성 수신증으로 진단받은 203명의 환자 중 추적 관찰이 가능했던 153명(204신단위)의 의무 기록을 후향적으로 검토하였다. 이들의 신장 초음파 영상을 분석하여 APDRP를 측정하고 SFU 및 Onen 분류법으로 수신증의 등급을 나누었다. 단일 또는 복합 수신증인지 조사하고, 만 2세경의 수신증의 임상 경과를 조사하여 자연 소실, 신기능 저하, 요로 폐쇄, 요로 감염 및 수술적 치료 여부를 조사하였다. 결과: 선천성 수신증에서 SFU-1등급과 Onen-1등급의 경우 단일 수신증이, SFU-4등급과 Onen-3등급의 경우는 복합 수신증이 많았다. 단일 수신증 군에서 만 2세까지 경과를 보면, 세 분류법 모두 수신증이 경미한 경우 자연 소실 빈도가 높았고 복합 수신증에서도 같은 결과를 보였다. 신기능 저하의 빈도는 단일 수신증은 Onen 분류법에 의한 등급 사이에 유의한 차이가 없었으나, 복합 수신증에서는 유의한 차이가 있었다. 요로 폐쇄와 수술적 치료의 빈도는 단일 수신증일 때 세 분류법 모두 고등급 수신증에서 유의하게 높았다. Onen 분류법의 고등급 수신증은 다른 분류법에 의한 것들과 비교하여 임상적 경과에 유의한 차이가 없었다. 결론: Onen 분류법은 APDRP 또는 SFU 분류법과 마찬가지로 단일 선천성 수신증의 임상 경과를 반영하며 복합 수신증에서 다른 분류법과 달리 신기능의 예후와 연관성이 있었으나, 고등급 수신증에서는 각 분류법 사이에 유의한 차이가 없어서 Onen 분류법의 장점을 확인할 수 없었다.
최근, 게임시장의 활성화가 가속화 되면서 게임을 이용하는 유저들이 매우 늘어났다. 이에 따라 게임은 하나의 문화로 정립되었다. 그러나 게임문화에 맞는 정확한 분류와 표준안이 존재하지 않아 새로운 게임의 장르 구분을 명확히 하지 못하는 문제점이 생겨났다. 본 논문에서는 기존연구의 분류법으로는 구분할 수 없는 장르의 분류를 위해 기존의 게임장르 분류법을 기반으로 체계적인 분류를 더한 게임장르 분류법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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