• Title/Summary/Keyword: 분류법 연구 특징

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Trends in the Current Library Classification Research in Korea: A Review of the Literature in the Past 10 Years (도서관 분류법에 관한 국내 연구 동향 - 최근 10년간의 연구를 중심으로 -)

  • Kwak, Chul-Wan
    • Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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    • v.25 no.1
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    • pp.173-191
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    • 2014
  • The purpose of this study is to analyze and identify the characteristics in the current library classification research, and to provide suggestions for the future in this area. This study covers the published studies in library classification from 2004 to 2013. They include the research on Korean Decimal Classification (KDC), Dewey Decimal Classification and others. The results show that the main purpose in those studies is to improve current KDC system. A suggestion is provided in this study to concentrate on specific classification systems for school libraries and small libraries, for digital collections.

A Study on Face Expression Recognition using LDA Mixture Model and Nearest Neighbor Pattern Classification (LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴 표정 인식 연구)

  • No, Jong-Heun;Baek, Yeong-Hyeon;Mun, Seong-Ryong;Gang, Yeong-Jin
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.167-170
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    • 2006
  • 본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

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Development of Feature Selection Method for Neural Network AE Signal Pattern Recognition and Its Application to Classification of Defects of Weld and Rotating Components (신경망 AE 신호 형상인식을 위한 특징값 선택법의 개발과 용접부 및 회전체 결함 분류에의 적용 연구)

  • Lee, Kang-Yong;Hwang, In-Bom
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.21 no.1
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    • pp.46-53
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    • 2001
  • The purpose of this paper is to develop a new feature selection method for AE signal classification. The neural network of back propagation algorithm is used. The proposed feature selection method uses the difference between feature coordinates in feature space. This method is compared with the existing methods such as Fisher's criterion, class mean scatter criterion and eigenvector analysis in terms of the recognition rate and the convergence speed, using the signals from the defects in welding zone of austenitic stainless steel and in the metal contact of the rotary compressor. The proposed feature selection methods such as 2-D and 3-D criteria showed better results in the recognition rate than the existing ones.

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A Study of Cutter's Expansive Classification (Cutter의 전개분류법에 대한 연구)

  • Kwak, Chul-Wan
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.50 no.3
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    • pp.249-265
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    • 2016
  • The objective of this study is to analyze the characteristics of Cutter's Expansive Classification. The four elements about classification evaluation were applied to analyze it. Results show that first, from philosophy and religion class to literature class, the order of main classes is logical and evolutionary. Second, the notation is a pure notation including author mark. Third, the classification is expansive from first classification to seventh classification. Science classes were expanded in the second classification comparing to the first classification. From the third classification, all classes were expanded. Fourth, it was applied by the local list to indicate places emphasizing connection of geographical space.

A Priori and the Local Font Classification (연역적이고 국부적인 영문자의 폰트 분류법)

  • 정민철
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.205-208
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    • 2002
  • 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.

Texture Classification by a Fusion of Weighted Feature (가중치 특징 벡터를 이용한 질감 영상 인식 방법)

  • 정수연;곽동민;윤옥경;박길흠
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.09a
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    • pp.407-410
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    • 2001
  • 최근 영상 검색(retrieval)과 분류(classification)에서 질감 특징(texture feature)을 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 질감 특징 추출을 위해 명암도 상호발생 행렬법(gray level co-occurrence matrix)과 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 질감의 특징을 추출한 후 특징의 중요도에 따라서 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 이렇게 추출된 가중치 대표 벡터들을 기반으로 베이시안 분류기(Bayesian classifier)를 통해 임의의 질감을 인식하였다.

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A Study on Classification of SPOT Satellite images (SPOT 위성영상의 분류 기법 연구)

  • 김감래;김훈정;박세진
    • Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.167-171
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    • 2004
  • 최근 들어 위성영상은 자료 처리 방식에 따라 지구표면이나 또는 지하면에 대한 다양한 정보(물리적인 정보, 화학적인 정보)를 얻을 수 있고 실제 지구를 가상으로 구현하는 데 활용될 수 있기 때문에 여러 산업에서 활용하고 있다. 또한 분류는 영상에 포함된 여러 가지 대상물을 구별하기 위해서 화소와 비교적 성질이 같은 화소 그룹별 특징에 대응되는 레벨을 지정하는 기술이 요구되며, 최소거리 분류법, 평행사변형법, 마하나로비스거리법(Mahanalobis Distance Method), 최대우도법(Maximum Likelihood Method)등 비교하여 분류를 수행

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Intelligence Package Development for UT Signal Pattern Recognition and Application to Classification of Defects in Austenitic Stainless Steel Weld (UT 신호형상 인식을 위한 Intelligence Package 개발과 Austenitic Stainless Steel Welding부 결함 분류에 관한 적용 연구)

  • Lee, Kang-Yong;Kim, Joon-Seob
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.15 no.4
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    • pp.531-539
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    • 1996
  • The research for the classification of the artificial defects in welding parts is performed using the pattern recognition technology of ultrasonic signal. The signal pattern recognition package including the user defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection. The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian classifier are compared and discussed. The pattern recognition technique is applied to the classification of artificial defects such as notchs and a hole. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the artificial defects.

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Fast Fingerprint Classification Using the Probabilistic Integration of Structural Features (구조적 특징의 확률적 결합을 이용한 빠른 지문 분류)

  • Cho Ung-Keun;Hong Jin-Hyuk;Cho Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.757-759
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    • 2005
  • Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

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Application of Electrophoretic Methods for differentiation of Trichoderma species (전기영동법을 이용한 Trichoderma spp 분류가능성에 관한 연구)

  • Park W.M.;Park Y.H.;Lee E.Y.
    • Korean journal of applied entomology
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    • v.23 no.2 s.59
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    • pp.102-108
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    • 1984
  • These researches were carried out to investigate the morphology of different species of Trichoderma and the possibilities of differentiation of the species of Trichoderma by electrophoretic methods. Variations between the isolates of a species of Trichoderma indicate the genetical differences, also isozyme and protein patterns will be useful to investigate genetical variations betweens the isolates. It might be possible that distinct bands of isozymes of esterase, phosphotase, catalase, catalase differentiate species of Trichoderma.

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