• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.184-192
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• 2009

본 연구는 문화산업의 핵심 기술로서 점차 그 중요성과 비중이 커지고 있는 문화기술(CT)의 표준화와 CT 분류체계의 정립을 위한 정책적 방향과 그 우선순위를 업계에 대한 설문조사에 근거하여 설정하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 우선 기존 연구 및 과학기술분류체계를 포함한 관련 체계에 대한 연구를 통하여 CT와 문화산업에 대한 산업적 정의에서의 관점인 콘텐츠 가치사슬 분석에 입각한 창작/기획$\{rightarrow}$제작/표현${\rightarrow}$유통/서비스${\rightarrow}$보존/관리의 중분류와 이에 따른 세부 기술들이 소분류로 편성된 형태의 'CT 분류체계'를 제안하였다. 표준화 수요 조사결과, '제작기술' 부문이 가장 중점적으로 추진해야 할 우선순위로 파악되었다. 고안된 CT 분류체계를 반영하여 진행된 조사에서는 '제작/표현' 및 '창작/기획' 뿐 아니라 콘텐츠의 관리 측면에서의 '유통/서비스' 부문에서도 높은 응답률을 보였다. 이를 통하여 CT 분류체계 내의 세부 기술의 구체화 및 관련 효과의 계량화 그리고 정부 및 학계의 위원회 운영을 통한 산업 환경과 앞으로의 기술 체계에 대한 체계적 연구가 필요하다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.202-209
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• 2002

본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.195-208
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• 1999

위성영상 분류작업에서 분류클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미친다. 따라서, 통계적 영상분류방법에서는 분류 기법 자체보다 분류 확률을 결정하는 트레이닝 단계, 즉 샘플화소의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 SPOT XS, LANDSAT TM을 이용한 위성영상 화소분류작업에서 분류 이전단계, 즉 샘플화소의 정규성을 계산하여, 정규성에 악영향을 미치는 화소를 객관적 기준으로 조정하였다. 정규화과정을 위한 유전자 알고리즘 적용의 생존확률 평가함수로 다변량 Q-Q plot의 상관계수와 트레이닝의 분산값을 고려하였으며, 5% 유의수준을 적용하였다. 연구결과, 실험대상지역의 경우, 유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 정규화 결과가 대부분의 클래스에 대하여 그 평균과 분산을 모집단에 근사시키고 있다는 것을 입증하였고, 해당 클래스의 모집단 분포를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.347-356
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• 2009

본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.58-67
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• 2024

4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 기록학연구
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• 제30호
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• pp.125-174
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• 2011

한국에서 철도역은 열강의 수탈 및 대륙침략을 위한 목적으로 설치되었으나 한편으로 역이 설치된 지역에 있어서 교통수단의 중심이자 지역사적 사건의 무대로 기능해왔다, 그러나 지속되는 구조조정과 철도개량으로 기존의 철도역은 큰 변화를 겪고 있다, 철도역의 지역사적 위상과 기억을 재현하기 위한 수단으로 사진은 여러 유용성을 지니고 있으나 다른 매체에 비하여 기록 관리가 이뤄지지 못하고 있으며, 분단국가라는 특수성으로 인하여 사진으로 이를 남기는 작업도 어려운 상황이었다. 본 연구는 이러한 상황에서 철도역을 사진으로 기록하기 위한 방안을 제안하기 위하여 우선 무엇을 기록할 것인가에 대한 접근을 시도했다. 선행 기록화 연구에서 주로 활용된 업무 및 기능의 분석으로는 철도역과 직 간접적으로 연관을 가진 행위 및 시설물을 재구성하기 어려운 한계를 극복하기 위해 철도역의 가치를 분석하고, 이러한 가치를 기반으로 각각의 기록화 영역을 설정하여 각각의 기록화 영역별로 어떠한 세부대상이 기록화 될 수 있는지를 구체적인 사례로 제시했다. 또한 기록화 영역의 설정 과정에서 만들어진 계층성을 기반으로 분류체계에 적용하고, 세부대상의 변화에 따른 분류체계의 추가 및 수정에 대한 사례를 제시했다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.341-346
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• 2004

본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 2000

자동문서 범주화에 이용되는 학습분류기 중에서 SVM은 자질 차원을 축소하지 않고도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 실험에서는 KTSET 텍스트 컬렉션을 대상으로 두 개의 SVM 분류기를 이용하여 자질축소 및 자질표현에 따른 성능비교 실험을 하였다. 자질축소를 위하여 $\chi$$^2$통계량을 자질선정기준으로 사용하였으며, 자질값으로는 단어빈도 및 문헌빈도의 두 요소로 구성되는 다양한 가중치를 사용하였다. 실험결과 SVM은 자질축소에 큰 영향을 받지 않고 가중치 유형에 따라 성능의 차이를 보였다.