최근 산업 발전에 따라 철강 제품의 수요 증가와 함께 품질의 고급화에 대한 요구도 점차 증가하고 있는데, 이러한 수요자의 요구에 부응하기 위해 철강업계는 냉연 강판 표면결함검출기(surface defect detector; SDD)를 도입 운용하고 있다. 그러나 현재 국내 철강 제조업체들이 보유하고 있는 상용 SDD는 결함의 검출에는 매우 효율적이지만 결함의 분류에는 아직 만족할만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 그 이유는 SDD가 결함 분류를 위해 채택한 분류표분류기(classification table; CT)는 시험 표본의 모든 특징값들이 분류표의 범위 내에 있을 때만 결함의 분류를 정확히 수행하기 때문에 결함 분류 정확도가 낮을 뿐 아니라, 분류 법칙의 설정을 작업자의 수작업에 의존하고 있어 현장 적용을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서 학습 표본으로부터 확률밀도함수를 추정하고 여기에서 분류 법칙을 자동적으로 결정하는 방법을 제시하였고, 강화분류표분류기(enhanced classification table; ECT)와 확률신경회로망분류기(probabilistic neural network; PNN)를 새롭게 제안하여 이들 분류기를 실제적인 문제에 적용하였다. 그 결과 ECT와 PNN 모두 결함 분류 성능을 획기적으로 높일 수 있는 좋은 방법이며, 특히 PNN은 아주 구별하기 어려운 결함도 구별해내는 능력이 있을 뿐 아니라, 병렬 처리 능력을 가지고 있기 때문에 다량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우에 적용할 수 있는 매우 효율적인 분류기임을 확인하였다.
전자상거래 규모가 시간이 지날 수록 매우 빠른 속도로 확산되어 그 활용영역이 광범위해지고 보편화되고 있다. 본 논문에서는 이러한 사회의 최근 동향을 반영하여 4년제 대학의 전자상거래학과에 적용할 수 있는 교과과정을 제안한다. 컴퓨터학, 경영학 그리고 산업공학 등 다양한 영 역에 관련되어 있는 전자상거래학의 교과과정을 제안하기 위해 현재 국내 고등교육기관에 개설된 학과를 분석하고 전자상거래학의 새로운 학문적 분류기준을 제시한다. 또한 제시된 분류기준에 따라 전자상거래학의 전공별 교과과정을 제시하며 각 과목별 개요를 기술한다.
본 연구는 KDC 4판, DDC 21판, LCC 3판의 종교류의 강목, 종교공통구분, 표준구분 및 기독교에 관한 전개항목을 KDC 4판의 요목 순에 의하여 비교 고찰하였다. 따라서 기독교 분야는 \circled1 기독교신학, 교의학(조직신학), \circled2 예수 그리스도, \circled3 성서, \circled4 신앙록, 명상록, 신앙생활, \circled5 전도, 교육, 교화활동, 목회학, \circled6 교회론, \circled7 예배, 전례, 성례, \circled8 교파에 관한 전개항목을 학문연구과정, 세 분류표의 전개항목 및 특성 둥을 비교 고찰하여 보다 나은 기독교 분야의 분류표 작성에 이론적 근거를 제시하기 한 것이다.
이 연구는 인터넷 기반 분류체계를 제공하는 주제별 디렉토리인 Yahoo Korea와 Argus Clearinghouse, DDC의 분류체계, ERIC시소러스의 분류체계, KEDI교육 시소러스의 분류체계를 비교. 분석하여 봄으로써 웹 주제별 디렉토리의 교육학 학술정보의 분류체계의 모형을 구축하기 위해 시도되었다. 이들의 분류체계는 주제범위의 포괄성, 분류체계의 논리성, 주제 용어의 정확성 탐색의 효율성의 4가지 척도를 가지고 분석되었다. 새로운 교육학 학술정보를 위한 검색엔진의 분류체계 모형은 학술적인 면과 실용적인 면을 고려하여 주제영역의 내용, 정보자료의 형태, 이용자의 탐색의 효율성을 고려하여 16개의 대구분 주제항목과 47개의 중구분 주제항목으로 전개되어 구축되었다.
이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
기록학에서의 분류는 기록 자체의 내용보다는 기록이 생산되고 활용되는 맥락에 초점을 둔다. 본 연구에서는 업무활동이 반영된 기록을 업무활동 분석에 기반하여 구축된 분류체계에, 개별 기록의 내용이 아닌 기록의 집합적 맥락을 중심으로 자동분류 할 수 있는 기록 자동분류시스템을 설계하였다. 기 분류된 기록집합체뿐 아니라 분류체계와 시소러스를 분류기준으로 같이 구축하여 상호보완 할 수 있도록 설계하였으며, 분류대상기록의 범주를 할당한 후 바로, 분류된 기록의 맥락정보를 실시간으로 분류기준에 반영할 수 있는 방안도 포함하였다. 설계된 기록 자동분류시스템은 맥락정보의 품질에 따라 시스템의 성능이 좌우되는 한계가 있지만, 이를 통해 맥락정보를 제대로 충실하게 남길 수 있도록 유도하는 역할을 할 수 있다고 판단되었다.
본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.
본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모든 가능한 노드들의 분류 확률을 예측하여 예측된 분류 성능값이 가장 좋은 조합을 Taxonomy로 구축하는 것이다. 제안된 알고리즘에서의 분류 확률 예측은 훈련 데이터를 k-fold cross validation을 이용하여 분류기에 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘을 기반으로 한 분류 성능 측정은 2 클래스로 이루어진 각각의 노드에 2개 범주 분류에 효과적인 support vector machine을 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 알고리즘과 기존의 다중 범주 분류기들을 이용하여 분류성능을 평가하였다. 다양한 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 5%에서 25%정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터를 이용한 분류 실험에서는 10% 에서 25% 향상된 좋은 성능을 보였다.
이 연구의 목적은 우리나라에서 식물학이 시작된 이후 57년이 넘도록 나자식물 분류군에 대하여 다음과 같이 잘못 인식되어 온 관행의 원인을 분석하는 데 있다. 즉, 수많은 식물(분류)학 관련 매체들에서, 나자식물(꽃이 피지 않는 종자식물)의 생식구조(cone 및 pollen)에 관한 용어 및 기재에 피자식물(꽃이 피는 종자식물)에서 사용되는 생식기관(꽃)의 용어들을 그대로 적용하여 쓰고 있다. 이로 인하여, 마치 나자식물이 꽃이 피는 식물(피자식물)인 것처럼 오도되고 있다. 특히, 이러한 오류의 관행은 각급 학교에서 교사와 학생들이 꽃에 대한 개념 및 정의를 이해하는 데 있어서 커다란 혼란을 불러 일으키고 있으며, 이는 식물(분류)학 교육에 심각한 문제가 아닐 수 없다. 따라서 많은 식물학 관련 매체들로부터 나자식물에 대하여 잘못 표현된 용어 및 기재를 조사하여, 이를 분계도, 생식구조의 해부학, 분류체계의 역사적 배경 등의 관점에서 분석하고 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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