• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.81-83
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• 2000

최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.154-156
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• 2003

인터넷의 급속한 성장과 더불어 많은 정보와 데이터들을 인터넷을 통하여 얻을 수 있게 되었으며 많은 단체들이 문서들을 웹을 통하여 이용 가능하게 만들고 있다. 이에 따라 다양한 정보와 데이터를 효과적으로 분류하고 검색하는 문서 분류 (Document Classification)에 대한 알고리즘이 다양한 분야에서 널리 연구되어 왔으며 본 논문에서 초점을 두고 있는 전자 도서관 (Digital Library) 분야에서도 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 기존의 전자 도서관의 문서 분류 알고리즘들은 문서들의 각 단락의 비중을 고려하지 않은 채 단어들의 발생 빈도에 초점을 두어 많은 잡음 단어 (Noise Term)를 포함하고 그로 인하여 분류 성능이 떨어졌다. 본 논문에서는 문서 단락의 중요도에 따라 다른 .가중치를 부여하여 단어 지지도 (Term Support)가 높은 단어들을 추출하고 그 단어들로 연관 규칙 (Association Rules)을 이용하여 분류 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 문서 분류에 널리 쓰이는 나이브 베이지안 분류자 (Na$\square$ve Bayesian Classifier) 및 기존의 단순 연관 규칙 분류자 (Associative Classifier)와 비교 평가하였다. 그 결과, 각 가중치가 부여된 연관 규칙 분류 방법이 나이브 베이지안 분류 방법과 단순 연관 규칙 분류 방법보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2552-2554
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• 2003

난수발생기 (Random generator-RG)와 GRNN을 이용한 분류기 설계방식을 제안하며, 이를 프로모터 염기서열의 분류에 적용한다. 주어진 난수범위에서 다중 분류기를 발생하였으며, 그 성능을 예측정확도와 분류민감도 측면에서 평가하였고, 분류민감도는 다시 전체와 개별적 프로모터에 대해서 세분화하여 평가하였다. 최적화된 분류기 상호간의 비교에서 제안된 기법은 모든 임계점에 대해서, 전체 분류민감도와 전체 예측정확도를 향상시키었으며, 이는 전체 분류 민감도에서 더 두드러졌다. 한편, 개별적 프로모터에 대한 분류민감도와 예측정확도도 평균적으로 향상되었다. 이 같은 결과로 제안된 기법이 분류와 예측성능을 동시에 증진하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.796-798
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• 2004

본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.

• 한국기록관리학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-33
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• 2003

이 논문은 문서분류에 대한 이론적 근거를 찾아보고, 조선조 이후 구한말을 걸쳐 대한민국 정부수립 이후 지금까지 시행해오고 있는 한국공문서분류의 변천과정을 살펴, 새로 제정 공포될 '기록물분류기준표'와 비교하여, 시행상의 문제점을 검토함으로써 더 나은 분류표로 발전시키는데 목적을 둔다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권5호
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• pp.489-499
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• 2012

이 논문에서는 원격탐사 자료의 분류를 목적으로 서로 다른 훈련 집단들과 분류자들로부터 생성된 분류 결과들을 결합하는 분류 틀을 제안하였다. 제안 분류 틀의 핵심 부분은 서로 다른 훈련 집단과 분류자들을 이용함으로써 분류 결과 사이의 다양성을 증가시켜서 결과적으로 분류 정확도를 향상시키는데 있다. 제안 분류 틀에서는 우선 서로 다른 샘플링 밀도를 가지는 서로 다른 훈련 집단들을 생성한 후에, 이들을 서로 다른 구분 능력을 나타내는 분류자들의 입력 훈련 자료로 사용한다. 그리고 초기 분류 결과들에 다수결 규칙을 적용하여 최종 분류 결과를 얻게 된다. 다중 시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류사례 연구를 통해 제안 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구에서 3개의 훈련 집단과 최대우도 분류자, 다층 퍼셉트론 분류자, support vector machine 등과 같은 3개의 분류자를 이용한 9개의 분류 결과를 결합하였다. 사례 연구 결과, 제안 분류 틀 안에서 토지 피복 구분에 관한 상호 보완적인 정보의 이용이 가능해져서 가장 높은 분류 정확도를 나타내었다. 서로 다른 결합들을 비교하였을 때, 다양성이 크지 않은 분류 결과들을 결합한 경우에는 분류 정확도의 향상이 나타나지 않았다. 따라서 다중 분류 시스템의 설계시 분류자들의 다양성을 확보하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.54-54
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• 2018

숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역은 해발 950 m 이상 지역의 습지로서 오름으로 둘러싸인 넓은 웅덩이 형태로 환경부 멸종위기 2급 야생식물인 자주땅귀개를 비롯한 다양한 습지 식물과 이를 둘러싸고 있는 산림지역을 포함하여 산림청에서는 산림유전자원 보호구역으로 지정 관리되고 있다. 본 조사는 숨은물뱅듸 산림유전자원 보호구역을 대상으로 식물상을 조사하여 식물종 다양성을 보존하기 위한 기초자료를 만들기 위해 실시하였다. 본 연구는 2018년 7월 24일부터 8월 28일까지 총 4회에 걸쳐 현장조사를 통하여 표본을 채집하고 기록하여 정리하였다. 그 결과, 숨은물뱅듸에 자생중인 식물은 양치식물 8과 11속 17종 17분류군, 나자식물 2과 2속 2종 2분류군, 피자식물 56과 121속 167종 5변종 1품종 173분류군 총66과 134속 186종 5변종 1품종의 총 192분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 멸종위기야생식물은 자주땅귀개 1종이 확인되었고, 제주특산식물 6분류군, 한국특산식물 2분류군이 확인되었다. 식물구계학적특정식물은 총37분류군이며 V등급 5분류군, IV등급 5분류군, III등급 12분류군, II등급 5분류군, I 등급 10분류군이 확인되었다. 한국의 적색목록 식물은 위기(EN) 1분류군, 취약(VU) 1분류군, 준위협(NT) 1분류군, 관심대상(LC) 6분류군, 미평가(NE) 3분류군으로 나타났다. 조사된 식물들 대상으로 생활형을 분석해보면, 휴면형은 Ch 47분류군으로 가장 많이 나타났고, G(30분류군), MM(24분류군), HH(23분류군) 순으로 나타났다. 번식형은 R5가 101분류군, 산포기관형은 D4가 84분류군, 생육형은 e가 89분류군으로 가장 많이 나타났다. 반면, 외래식물 1분류군이 출현한 것으로 보아 숨은물뱅되는 아직까지 보전이 잘 되어 있고, 식물종다양성이 우수하며 식물학적으로 가치가 매우 높은 것으로 판단되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권2호
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• pp.170-200
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• 2019

본 연구는 대구광역시 가창면 최정산의 관속식물을 연구하기 위해 수행되었다. 2017년 3월부터 2018년 10월까지 총 22회에 걸쳐 조사가 수행되었고, 조사된 관속식물은 총 104과, 297속, 495종, 4아종, 51변종, 11품종을 포함하여 560분류군으로 정리되었다. 특산식물 15분류군, 희귀식물 5분류군; 취약종(Vulnerable) 1분류군, 약관심종(Least concern) 4분류군, 적색목록식물 5분류군; 취약종(Vulnerable) 1분류군, 관심대상종(Least Concern) 3분류군, 미평가종(Not Evaluated) 1분류군, 식물구계학적 특정식물 54분류군; V등급종 1분류군, IV등급종 5분류군, III등급종 10분류군, II등급종 12분류군, I등급종 26분류군, 귀화식물 36분류군으로 나타났다. 귀화식물 36분류군으로 나타났으며 최정산 총 출현 종 수 대비 각 특이종의 비율은 앞의 표로 나타내었다(Table 3). 용도별 구성은 식용식물 246분류군(29.2%), 약용식물이 228분류군(27.1%), 관상용물 164분류군(19.5%), 목재용식물 61분류군(7.2%), 목초용식물 28분류군(3.3%), 공업용식물 13분류군(1.5%), 그리고 섬유용식물 8분류군(0.9%)으로 나타났다. Oh (1971)의 선행연구와 귀화식물 목록 비교 결과 28분류군이 추가적으로 확인되었다. 이는 산악자전거 도로 등으로 과거에 비해 사람들의 왕래가 잦아짐으로서 귀화식물의 유입이 더 잦아진 결과로 판단된다. 이러한 결과로 인해 현재 자생하고 있는 식물들의 서식지에 위협이 될 우려가 있다.

• 한국자원식물학회지
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• 제23권1호
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• pp.60-78
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• 2010

313분류군이며, 목본식물은 25과 51속 70종 9변종 7품종 86분류군(27.5%)이고, 초본식물은 43과 140속 194종 32변종 1품종 227분류군(72.5%)이 조사되었다. 초본식물 227분류군 중 일년생 초본은 42분류군(18.5%), 이년생 초본은 24분류군(10.6%), 다년생 161분류군(70.9%)가 분포한다. 2. 조사지역에 분포하고 있는 범위로 3A가 37분류군, 3B가 16분류군, 2A가 70분류군, 2B가 96분류군, 1A가 9분류군, 1B가 85분류군으로 분포하고 있다. 3. 자원식물은 293분류군이다. 유용성에 따라 식용자원 156분류군(49.8%), 약용자원 223분류군(71.2%), 관상자원 141분류군(45.1%), 초지자원 69분류군(22%), 공업원료자원 12분류군(3.8%), 목재자원 8분류군(2.6%)으로 나타났다. 4. 특산식물로는 10과 10속 9종 2변종 1품종 12분류군 (3.8%)이다. 5. 환경부의 멸종위기야생식물 II급, 산림청 국립수목원의 멸종위기종으로 지정된 미선나무와 산림청 국립수목원의 위기종인 붓꽃과의 솔붓꽃이 조사되었다. 6. 식물구계학적인 특정식물종 V등급의 1종, IV등급의 1종, III등급의 5분류군, II등급의 3분류군, I등급의 9종으로 모두 19분류군이 분포하고 있다. 7. 귀화식물은 10과 20속 23종 1변종으로 24분류군이 확인되었다. 이 중 환경부의 자연환경 보전법에 의한 생태계 교란외래식물은 돼지풀과 서양등골나물 2분류군이 있다. 귀화율은 7.7%, 도시화지수는 8.4%로 분석되었다. 8. 귀화식물의 귀화도 5등급의 13분류군, 4등급의 1종, 3등급의 8분류군, 2등급의 1종, 1등급의 1종이 있다. 이입 시기로는 제1기 귀화식물 12분류군, 제 2기 귀화식물 3분류군, 제 3기 귀화식물 9분류군이 있다. 9. 원산지별 귀화식물로는 중국 1종이 있고, 유라시아 4분류군, 유럽 10종, 중북미 9분류군이 도입되었다. 생활형을 구분하여 일년생 초본은 7분류군, 이년생 초본은 5분류군, 다년생 초본은 10분류군이 있으며 목본으로는 2분류군이 있다.