• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.3
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• pp.357-375
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• 2008

With the rapid distribution and active usage of the Internet, information search and retrieval through Internet has become a primary form of information access. This ubiquity of information access through Internet means the increased significance of search performance offered by Internet portals, since the optimization of search performance by portal has strong implication for the effective access of information through Internet in general. In this context, this paper investigates the classification scheme used in the directory service of internet portals, which provides selected and organized access to Internet information. First, the author analyzes the deployment of directory classification of standard subdivision topics used in traditional library classification system, with emphasis on the table composed of the form and approach, which are applicable to diverse subject areas. Then, based on this analysis, he proposed a method of applying certain subdivisions of the standard subdivision to directory service of Internet portals.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.24 no.3
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• pp.193-201
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• 2003

In this paper, a classifier of urine analysis system was designed using preprocessing and fuzzy algorithm. Preprocessing were processed by normalizing data of strip using calibration curve composed of achromatic colors value and by calculating three stimulus. FUZZY classifier capable of analyzing a qualitative concentration of test items was composed of fuzzifier by gaussian shaped membership function, inference of MIN method, and defuzzifier of centroid method through verification by measuring standard solution and by classifying concentration classes. After tuning membership function according to relating standard solution with urinalysis sample, the possibility to adapt classifier designed for urine analysis system near a bed was verified as classifying measured urinalysis samples and observing classified result. Of all test items, experimental results showed a satisfactory agreement with test results of reference system.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.31-43
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• 2008

Travel time prediction is an indispensable to many advanced traveler information systems(ATIS) and intelligent transportation systems(ITS). In this paper we propose a method to predict travel time using $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classification method which has exhibited high accuracy and processing speed when applied to classily large amounts of data. Our proposed prediction algorithm is also scalable to road networks with arbitrary travel routes. For a given route, we consider time-varying average segment velocity to perform more accuracy of travel time prediction. We compare the proposed method with the existing prediction algorithms like link-based prediction algorithm [1] and Micro T* algorithm [2]. It is shown from the performance comparison that the proposed predictor can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.395-401
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• 2000

국어에서는 어떠한 대상의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.29-32
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• 2007

SQL은 관계형 DBMS에서 사용되는 표준 질의 언어이다. SQL의 장점 중의 하나는 중첩 질의의 사용이나, 중첩질의를 포함한 질의를 그대로 실행하는 것은 중첩 질의의 반복된 수행을 야기하여 비효율적이다. 본 논문에서는 SQL3 표준에 정의된 모든 유형의 중첩 질의에 대한 완전한 정규화 규칙을 제안한다. SQL3 표준에서 중첩질의는 중첩 질의 반환 값의 유형에 따라 스칼라 중첩 질의와 테이블 중첩 질의로 분류된다. 스칼라 중첩 질의와 테이블 중첩 질의는 상관과 집계의 유무에 따라 다시 분류될 수 있다. 본 논문에서는 SELECT, FROM, WHERE 절에서 이러한 분류에 의해 가능한 모든 중첩 유형을 지원한다. 특히, SELECT, FROM 절의 일부 중첩 유형은 SQL3와 유사한 형태의 중첩 질의를 지원하는 질의 언어인 XQuery에서 제안된 정규화 규칙을 SQL3 문법에 맞게 응용하여 적용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.374-377
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• 2006

본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.191-194
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• 1997

본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.849-852
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• 2017

본 논문에서는 SNS에서 수집한 데이터를 이용하여 사회 불안의 시공간 분포를 시각화 하는 기법을 소개한다. Open API인 twitter4j를 이용하여 트위터로부터 시공간 정보를 포함한 데이터를 수집한 뒤, 이 트윗의 작성자가 불안한지 아닌지 표시한 훈련 데이터를 준비한다. 이 훈련 데이터와 한글 형태소 분석기 Open API인 KOMORAN을 이용해 사전을 구축하고, 불안 분류기를 개발한다. 트위터로부터 수집한 시공간 정보를 포함한 데이터를 분류기로 분류하여, 지도에 표시해줌으로써 사회 불안을 시각화 한다. 사회 과학자들이 이를 이용하여 불안을 체계적으로 연구함으로써 불안으로부터 생기는 다양한 사회 문제들을 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.599-601
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• 2018

국가 R&D에 대한 투자는 지속적으로 늘어나고 있고, 늘어나는 투자만큼 질 좋은 성과의 창출이 사회적으로 기대되고 있다. 이를 위해서는 우수한 연구자의 연구수행을 필요로 하며, 그 전제조건은 공정하고 객관적인 평가로부터 시작된다고 할 수 있다. 하지만 기존의 평가는 특정 평가위원에 의한 평가결과의 왜곡 가능성이 존재한다. 이를 억제하기 위해 기존에는 보편적으로 최고/최저점 제외 방식을 사용하였다. 하지만 왜곡 가능성이 그 이상 존재할 경우에는 왜곡을 막기에 부족하다. 본 연구에서는 평가위원별 평가결과 데이터를 군집화 기법을 활용하여 왜곡 가능성이 존재하는 평가위원을 분류하고, 이를 평가위원 선정 시 반영하여 왜곡 을 억제하는 방안을 모색하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 평가의 공정성 및 신뢰성 향상 측면에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.48-51
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• 2018

컴퓨터 및 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 오프라인뿐 아니라 온라인으로 발행되고 있고, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로 부터 대표 주제어를 추출하고, K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다.