• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.42 no.4
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• pp.141-157
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• 2008

This study suggests some ideas for the improvements of the classes of Language(700) and Literature(800) of the 4th Edition of Korean Decimal Classification(KDC). They includes some recommendations for the followings: introducing some new entries of the time table for the Korean Literature and English and American Literatures; relocating some entries for the improvements including language policy and administration; using new terminologies: adding new and revised notes for the appropriate entries; changing some specific classifying methods including the classification of bilingual dictionaries; introducing some options including those for the subdivisions of modern novels and those for American Literature; and discontinuing some entries not used, especially those in other Languages.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2002.08a
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• pp.19-26
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• 2002

본 연구의 목적은 용어분류를 그 특성에 따라 유형 구분하고 그 각각의 장단점을 밝힘으로써 앞으로의 용어분류 연구를 위한 기반을 제공하는 것이다. 이를 위해 먼저 용어분류의 개념을 밝히고, 그 목적 및 활용분야를 논하였다. 다음으로 다양한 용어 분류 관련 사례를 그 내·외형적 특성에 따라 크게 유의어 사전류와 분류형 시소러스류의 두 가지 유형으로 나눈 후, 이를 다시 세분하여 그 각각의 특징을 분석하였다. 이 분석을 바탕으로, 특히 색인과 검색 등 정보처리에 필요한 용어분류의 유형과 특성을 논하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.6
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• pp.985-997
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• 2003

The objective of this study is to propose Runoff Curve Numbers(CNs) for land cover and treatment classification of satellite image. For this purpose, land cover classifications by using satellite image in addition to the exiting SCS's land cover and treatment classifications studies and land cover classifications suggested by Ministry of Environment are selected to provide CNs depending on the classifications. CNs estimation method is statistical approach that is suggested by Hjelmfelt(1991). Result of this study may contribute to use efficiently for the estimation of CNs in using satellite image.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.23-29
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• 1995

대부분의 한국어 구문 분석은 용언과 명사구 사이의 하위범주화 정보를 이용하여 용언에 대한 명사구의 문법적 역할을 밝히는 방향으로 구문 분석을 시도하였다. 여기에 이용된 용언의 하위 범주화 정보가 단지 자릿수 서술어나 형용사, 자동사, 타동사 등으로 분류하는 수준이었기 때문에 구문 모호성이 많이 발생하고 틀린 문장이 구문적으로 옳기 때문에 옳은 문장으로 인식되는 경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어의 용언에 따른 문장 형태(문형)를 세분류하고 문장에 필수적으로 나타나는 명사구(NP[case])와 수의적으로 나타나는 명사구(NP[case])를 분류하여 분석을 시도하였다. 확장된 PATR II로 문법을 기술하여 동적인 파싱을 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. 문형 정보는 한국어의 기본 구조를 자연스럽게 표현할 수 있기 때문에 그 자체를 기계번역을 위한 한국어 문법으로 설정하는 것이 타당하다고 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.540-542
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• 2003

본 연구에서는 영한 기계 번역 시스템의 생성단계에서 자연스러운 어순의 연속된 부사를 생성하기 위하여 클러스터링 기법을 이용하여 부사의 어순을 결정해 보고자 한다. 먼저 국문학자가 분류해 놓은 부사의 자질 정보를 살펴보고 그 자질 정보에 대한 부사의 어순을 살펴본다. 그 중에서 양태부사에 대한 어순 정보가 부사 어순 결정에 중요한 요인이 됨으로 양태부사에 대해서만 어순을 다루기로 한다. 통합 국어정보베이스에 수록된 한국어 구문구조 부착 망뭉치를 사용하여 연속 부사를 추출하고 그 빈도수를 추출하여 부사의 자질 정보를 부여한다. 부여된 부사의 자질 정보를 가지고 부사-부사 유사도를 계산하고 이 유사도에 기반하여 양태부사들을 재분류한다. 그리고, 양태부사의 어순 비율과 클러스터링을 통해서 세분류한 어순의 비율을 제시한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.63-67
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• 2006

본 연구에서는 해안침식이 진행되고 있는 해운대 해수욕장의 장기 해안지형 변화 및 인근지역의 토지피복 변화에 대해 분석하였다. 지난 60여 년간의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고 이를 수심측량 및 GPS측량 자료를 이용하여 조위보정한 후, 해빈면적을 추출하여 해안지형 변화를 분석하였다. 또한 환경부 토지피복 세분류를 기준으로 하여 육안판독을 통해 13개년도의 토지피복도를 제작하고 토양유실량을 산정하여 연도별 토지피복 변화를 분석하였다. 그 결과, 해운대 해수욕장의 해안선이 점진적으로 후퇴하고 있으며 해수욕장 면적이 전체적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 춘천천 복개 및 도시개발에 의한 모래 공급원 차단이 이러한 해안침식에 영향을 주는 인위적 원인이라고 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.159-167
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• 1992

한국어는 그 자체의 특성 때문에 영어와는 또 다른 형태의 구문적인 애매성을 포함하고 있다. 이와 같은 구문의 애매성을 해결하기 위해서는 여러 가지의 정보가 필요할 것이다. 예를 들면, 품사정보의 세분류, 명사들의 의미 속성정보들이 그것이다. 본 논문은 한국어 문장의 구문적인 애매성을 해결하기에 앞서 먼저 한국어 문장에 어떤 형태의 애매성이 포함되어 있는 지를 조사.분석한 것이다. 본 논문에서는 구문적인 애매성을 효율적으로 분석하기 위한 수단으로 구문 그래프를 이용하였다. 한국어 문장에는 다품사에 의한 애매성, 조사구 부착에 관한 애매성, 복합 체언구에 관한 애매성, 부사구 부착에 관한 애매성, 관형어의 수식 범위에 관한 애매성이 있다. 이들 중에서 복합 체언구에 의한 애매성이 가장 많은 애매성을 가지고 있었다. 즉, 실험 대상문장에서 발생가능한 전체의 애매성의 62%가 복합체언구에 관한 것이다. 따라서 한국어에서는 복합체언구에 관한 구문 구조적인 애매성 해소가 가장 우선적으로 해결해야 할 과제이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.848-851
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• 2019

이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.394-398
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• 2020

산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.

• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
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• v.49 no.4
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• pp.477-488
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• 2017

This study presents a discussion on the biomedical laboratory science (formally clinical laboratory science or medical laboratory science) with the identity of biomedical laboratory science, as well as the academic classification system for systematic approach. The field of biomedical laboratory science is not registered in the academic research area classification system of the National Research Foundation of Korea. Since the inception of the first department of biomedical laboratory science in 1963, about 52 departments were since established. Despite the scientific identity, biomedical laboratory science have not been acknowledged professionally in most institutions. Observing the academic research area classification, the physical therapy, occupational therapy, and dental hygiene science are systematically classified and approved the identities by the authorities. This study is freshly academic area classification system of the biomedical laboratory science. The contents of this study are summarized as follows. The medical laboratory technologist's discipline is considered within the medical and science category, clinical pathology in class, and biomedical laboratory science in division. Sections of biomedical laboratory science include hematology, transfusionology, immunology, biochemistry, microbiology, parasitology, science, molecular biology, histology, cytology, cardiopulmonary physiology, and neurophysiology.