• 정보관리학회지
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• 제25권3호
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• pp.357-375
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• 2008

인터넷의 보급 및 이용 활성화에 따라 인터넷을 통한 정보의 검색 및 획득이 정보검색의 일차적인 행태가 되고 있다. 인터넷을 통한 정보검색의 보편화는 인터넷 정보검색 포털이 제공하는 검색서비스의 중요성을 증대시키고 있다. 포털에서 제공하는 정보검색 서비스의 효율화는 인터넷 정보검색 환경의 효율화로 직결될 수 있다. 이에 본 고에서는 인터넷 정보검색 포털에서 제공하고 있는 서비스 가운데 인터넷 정보자료를 선별하고 조직화하여 제공하고 있는 디렉토리 서비스의 분류체계에 대해 고찰하였다. 구체적인 연구주제로 전통적인 문헌분류법에서 여러 주제분야에 공통적으로 적용될 수 있는 형식, 접근법을 모아 구성한 표준구분(standard subdivision) 항목들을 디렉토리 분류체계에서 어떻게 전개하고 있는 지 현황을 분석해 보았다. 이러한 분석을 기반으로 전통적인 문헌분류법의 표준구분에 포함된 항목들을 디렉토리 서비스에서 전개하는 방안을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권3호
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• pp.193-201
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• 2003

본 연구에서는 요분석 시스템의 분류기를 설계하기 위하여 전처리 및 퍼지 알고리듬을 적용하였다. 데이터 전처리 과정은 무채색의 측정치로 구성된 보정용 곡선으로 요분석용 스트립의 측정치를 정규화하는 과정과 삼자극치를 이용한 연산 과정으로 구성하였다. 표준 시약에 의한 분류 실험을 통해 종형의 멤버쉽함수로 측정치를 퍼지화하고 min 추론과 무게중심법의 비퍼지화 과정으로 검사 항목의 농도를 정성적으로 분석할 수 있는 퍼지 분류기를 구성하였다. 표준 시약과 환자 요 검체의 관계에 의해 멤버쉽함수를 보정한 후 구성된 분류기를 통해 환자 요검체를 측정하여 분류 결과를 관찰함으로써 설계된 요분석용 분류기의 임상 적용 가능성을 검토하였다. 실험 결과는 모든 검사 항목에 대해 기준 장비의 검사 결과와 만족할 만한 일치도를 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.31-43
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• 2008

주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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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.