• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.42 no.4
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• pp.181-199
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• 2008

This study presents an empirical study of classification system design focused upon an image design team within an organizational setting. It aims to understand collaboration during design practice. Data was collected through on-site interviews, observations, and document and email reviews. This study uses social process model as a conceptual framework. The study revealed type of collaboration, factors influencing collaboration, influences of collaboration on design practice.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.338-342
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• 1999

본 연구는 웹 기반 감성데이터베이스구축 및 보급을 위하여 국내의 감성 관련 주요 연구 결과 및 감성 자료를 수집하고 주요 감성 지표를 개발하였다. 개발된 감성 지표는 사용 적합성 지표로서 수집한 감성 자료들 중 사용 적합성에 관련된 감성 자료를 선별하여 이를 물리적/객관적 적합성 관련 지표와 주관적 적합성 관련 지표, 개발된 측정 시스템, 감성 정보물로 분류하였다. 물리적/객관적 지표는 다시 환경 지표, 생리 지표, 제품설계 지표, 평가척도 지표, 제품평가 기술 지표로 분류 등의 세부지표로 분류하고, 주관적 지표는 언어 지표, 묘사 지표, 심리 지표, 인지 지표로 다시 나누어 분류하였다. 개발된 제품, 측정 시스템, 또는 시뮬레이터 둥은 개발된 측정 시스템으로 분류하고 그 밖의 감성공학적으로 중요한 자료 및 정보는 감성공학 관련 정보물로 분류하였다. 분류한 지표는 전문가의 검증을 통해 타당성을 확인한 후 감성 데이터베이스로 구축될 예정이다. 이를 위하여 전반적인 감성 자료 관리 시스템을 통한 효과적인 감성 자료 관리체제 구축과 감성 자료의 공유가 뒤따라야 할 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1785-1786
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• 2008

본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1762-1763
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• 2012

최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.257-260
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• 2007

인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.32 no.4
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• pp.99-117
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• 2001

This paper reports on the development of an automatic book classification system using the faced classification principles of CC(Colon Classification). To conduct this study, some 670 words in the botanical field were selected, analyzed in terms [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC 7, and included in a database for classification. The principle of an automatic classification system is to create classification numbers automatically through automatic subject recognition and processing of key words in titles through the facet combination method of CC. Particularly, a classification database was designed along with a matrix-principle specifying the subject field for each word, which can allow automatic subject recognition possible.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.718-721
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• 2023

이미지 내 글꼴을 파악하는 것은 디자인 자료 제작, 저작권 확인 등 다양한 곳에서 중요한 문제이다. 하지만 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 식별하는 시스템은 아직 존재하지 않으며, 수동으로 한글 글꼴을 파악하는 것은 시간과 정확도 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 인식하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 두 가지 기법을 사용한다: (1) 한글의 기하학적인 특성을 활용하여 글자 단위로 텍스트를 인식하며, (2) 단어가 아닌 글자 단위로 글꼴을 분류하고 각 글자에 대한 글꼴 분류 결과를 종합하여 최종적인 글꼴 분류 결과를 얻는다. 10가지 한글 글꼴이 나타나는 직접 제작한 이미지를 사용하여 시스템의 성능을 평가한 결과 제안 방법은 비교 방법에 비해 더욱 정확히 한글 글꼴을 분류함을 확인하였다.

• IE interfaces
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• v.8 no.3
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• pp.123-132
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• 1995

첨단생신시스템개발사업과 같은 국가전략으로 추진되는 개발사업에 있어서는, 핵심제품 및 신기술의 연구와 함께 개발성과에 대해 객관적이고 기술적인 평가시스템이 마련되어져야 한다. 본 연구는 이러한 평가시스템을 개발하기 위한 것으로써, 먼저 첨단생산시스템개발사업의 목표달성도를 주요하게 고려하여 평가대상을 시스템, 단위기계, 요소기술, S/W로 분류하고, 개발성과에 대한 평가항목으로 기술성, 신뢰성, 안전성, 경제성을 선정, 내용면에서 평가의 객관성을 보증하고자 하였다. 또한 형식적인 면에서는, 평가의 객관성 및 전문성을 보증하기 위하여 평가형태를 개발수행기업에 의한 자체평과와 위원회에 의한 위원회평가로 나누었으며, 위원회평가를 위해서는 평가자를 기술적으로 지원 할 수 있도록 개발사업에 대한 평가지원 DB시스템을 개발도록 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.304-305
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• 2007

본 논문에서는 진단부분에서 서버를 중심으로 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단 역할 수행하도록 하는 지능형 차단 시스템에 대한 알고리즘 개발을 목표로 하고 있다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘이란, 저압 배선에서 받은 신호에 대한 해석과 더불어 이를 각 이상 정도에 따라 분류하는 것을 말한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상 유무의 종류는 damage, open 그리고 short 등이다. 도선 이상의 종류 및 특성에 따른 분류를 위하여, 알고리즘 개발을 위한 사전 이론 조사 및 개요 구성을 목표로 하고 있다. 또한, 기존의 통신 선 상에서 이루어진 결과를 토대로 한 퍼지 분류 규칙 생성 및 분류 알고리즘 개발 역시 앞으로 수행 될 예정이며, 이를 통한 지능형 차단 시스템 구축이 최종 목표이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.1
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• pp.133-142
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• 2010

To monitor composition and change of the national land, intelligent topographical classifier which enables accurate classification of land-cover types from airborne LiDAR data is highly required. We developed a topographical classifier development support system cooperating with da1a mining tool WEKA to help users to construct accurate topographical classification systems. The topographical classifier development support system has the following functions; superposing LiDAR data upon corresponding aerial images, dividing LiDAR data into tiles for efficient processing, 3D visualization of partial LiDAR data, feature from tiles, automatic WEKA input generation, and automatic C++ program generation from the classification rule set. In addition, with dam mining tool WEKA, we can choose highly distinguishable features by attribute selection function and choose the best classification model as the result topographical classifier. Therefore, users can easily develop intelligent topographical classifier which is well fitted to the developing objectives by using the topographical classifier development support system.