본 논문에서는 통계적 분류방법인 최대유사 분류법(MLC: maximum likelihood classifier)과 신경회로망을 이용한 분류법인 다층퍼셉트론(MLP: multiayer perceptron) 분류법간의 분류성능을 비교 평가하였으며, 또한 MLP 분류법에서 문제가 되고 있는 학습률(learning rate), 운동량 상수(,momentum constant), 은닉층의 노드수에 따른 MLP 분류법의 분류성능을 평가하였다. 부산지역에 대한 실제 인공위성 화상데이타인 Landsat TM 화상데이타를 사용하여 MLP 분류법과 MLC 분류법의 성능을 비교한 결과 MLP 분류법의 성능이 더 우사함을 확인할 수 있었으며, 학습률, 운동량 상수 및 은닉층의 노드수에 따른 분류성능도 평가하였다.
석회석 광산에 굴착된 대규격 갱도의 안정성을 평가하기 위하여 22곳의 측정지점을 선택한 후 RMR과 Q 분류법을 실시하였다. 측정 대상 갱도가 조사시점까지 안정성에 심각한 문제가 없었다는 점을 고려하면 갱도 폭에 대한 안정성을 평가함에 있어 RMR보다는 Q 분류법이 측정 결과와 부합하는 것으로 나타났다. 갱도의 전체적인 안정성을 평가하기 위하여 수정 Q 분류법의 일종인 확장 안정성 도해법을 적용한 결과 한 곳을 제외하고는 모든 측정 갱도들이 안정한 것으로 평가되었다. RMR과 Q 분류법의 적용 결과를 토대로 하여 대규격 갱도의 최대 무지보 폭과 한계높이를 평가할 수 있는 회귀식을 제안하였다.
본 연구의 목적은 Cutter의 전개분류법 특징을 분석하는 것이다. 분류법 평가와 관련된 4가지 요소를 기준으로 전개분류법을 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 주류 배열은 철학과 종교, 역사와 지리, 사회과학, 자연과학과 예술, 언어와 문학 순으로 배열되어 있어 그 순서가 논리적이며 진화적이다. 둘째, 기호법은 문자를 사용하는 순수기호법이며, 저자기호법을 포함시켰다. 셋째, 7개의 표로 구성되어 있으며, 제2표는 자연과학 분야가 전개되었고, 제3표부터는 전 주제 분야로 확산되었다. 넷째, 지역구분을 적용하였는데, 대륙별로 지역의 연결성을 강조하여 나열하였다.
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.
본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.
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.
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.
본보는 터널전문지에 게재된 RMR과 Q, RMi 등의 3개의 암반분류법을 비교한 논문을 소개하는 것이다. 암반 분류법은 경험적 방법으로 지보설계에 적용되고 있는데, Nilsen 교수는 그의 연구팀과 함께 암반분류법의 변수들과 이들의 분산을 평가하는 연구를 시도하였다. 이 연구에는 현장의 여러 변수들을 평가하는데 요구되는 대표성과 반복성에 대하여 논하며, 또한 세가지 분류법에서 평점에 대한 민감성을 언급하고 있다. 비록 몇가지 변수들은 측정자에 따라 상당히 큰 측정편차를 갖고 있음에도 불구하고, 암반등급은 매우 유사한 것으로 평가퇴고 있음이 밝혀졌다.
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 연구에서는 암반분류를 현장에서 바로 실시할 수 있는 암반분류법을 도출하고 도출된 분류법과 기존분류법간의 상관관계를 고찰하는데 그 목적이 있다. 암반 묘사를 위한 분류인자를 먼저 암반강도와 암반구조로 나누었으며, 암반강도는 점하중강도와 절리상태, 암반구조는 RQD와 절리간격을 통하여 평가하였다. 변수의 평가를 위한 지표는 기존의 분류법에서 획득하여 이용하였으며, 이를 통하여 암반의 강도 특성과 구조적 특성을 모두 나타내었다. 도출된 각 각의 변수에는 25점의 배점을 할당하였다. $RMR_{basic}$과 본 연구와의 상관관계는 $RMR_{basic}$ = 0.86(X-Method)+14.47, 수정 RMR과 본 연구와의 상관관계는 $RMR^*$ = 0.87(X-Method)+9.20로 나타났다. 결정계수는 각각 $R^2$=0.841, $R^2$=0.846으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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