In order to classify and manage on-line trading goods, the product classification scheme must be maintained. In most systems for handling product information, the classification scheme is managed manually by experts, which in general incurs a lot of time and cost. Effective management of classification system becomes more important as rapid development of industry expedites diversity and convergence of goods and services. There have been many researches on developing classification scheme, and continuing in this line of research, this paper proposes a new method for automatic generation of product classification scheme. Our main idea starts from the concept that a product is a set of attributes, and we propose a novel algorithm for automatically creating hierarchical classification scheme by utilizing inclusive relationships between products. We then prove the effectiveness of proposed algorithm by conducting an experiment.
본 연구는 아시아 11개국 환율변화율의 자료를 이용하여, 집단 간의 동질적 속성에 의한 의미 있는 경제적 분류를 시도하기 위하여, 탐색적인 수리적 분류기법의 소개 및 적용, 그리고 이러한 접근법에 의하여 아시아 외환시장을 집단화하는 동질적인 공통요인의 존재가능성을 평가하고자 하는 목적으로 검증하였으며, 관찰된 검증결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 변화하는 시계열에 관계없이, 아시아 11개국의 외환시장에서는 일정하게 집단을 구성하는 계층적 구조관계를 확인할 수 있었다. 둘째, 검증결과에 의하여, 아시아 11개국의 외환시장을 동질적인 속성으로 집단화하는 공통요인의 존재가능성을 볼 수 있었다. 셋째, 의미 있는 경제적 분류에 의하여 형성된 동질적 속성의 시장구조관계는 공통적으로 영향을 미칠 수 있는 사건이 발생할 경우, 기존의 시장구조관계를 변화시킬 수 있다는 것을 관찰하였다. 넷째, 한국은 1990년 이후 국제화 정책을 국가적 차원에서 추진하였지만, 전반적인 검증결과에 의하면, 한국은 아시아 외환시장에서의 동질적인 속성에 의한 시장구조의 연결관계가 미약한 수준임을 확인할 수 있었다.
In order to improve software development productivity and quality, reuse approaches and supporting library systems have been proposed. Library systems have applied various methods to classify, store, retrieve, and comprehend reusable components effectively. As the number of library systems grows, it is difficult to categorize, compare and analyze existing reuse libraries. In this paper, we present classification criteria for reuse library systems. A set of criteria is defined by integrating facet-based and attribute-based classification methods which encode the properties of a reusable component. In order to show the usefulness of the proposed classification criteria, representative library systems based on application domains, as well as component classification methods ore selected and reviewed. We then classify these library systems according to the proposed criteria.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.197-198
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2008
본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.773-784
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2019
With the recent development of 4th industrial revolution technology, BIM information systems are spreading to civil engineering fields as a link to this technology. Accordingly, the Land, Infrastructure and Transport Ministry is announcing a technical policy to introduce the BIM information system into the construction sector from 2020. Usually, SOC-related facilities are complex, making it difficult to implement BIM without a standards framework. To overcome these problems, it is urgent to develop a BIM standard classification system. In this study, the BIM property classification system was developed to link the previously developed object classification system by analyzing domestic and foreign prior studies and working standards. This includes property information of businesses, facilities, parts of facilities and components that correspond to the level of object composition in the road and river sectors. It also suggested ways to apply expansion to various SOC areas and to organize spatial information by facility. The results of this study were applied to road facilities to verify the possibility of information building. The development of the BIM Standards Classification System through this R&D will contribute to the development of construction IT by providing conditions for convenient modeling and information system.
The purpose of the present study is to investigate that word frequency has significant influence on noun definitions in Korean. The experimental group was 80 students from Elementary school, Middle school, High school and University. They rated familiarity and wrote definitions for nouns. Noun definitions were analyzed with semantic categories such as "use/purpose," "description," "association/relation," "partial explanation," "explanation," "error," "partial explanation-attribute," "partial explanation-specific class," "partial explanation-nonspecific class," "explanation-specific class," "explanation-nonspecific class." As a result, they showed familiarity for high-frequency nouns. "EXPL" categories that use class terms or critical attributes were used more frequently in definitions of high-frequency nouns compared with low-frequency nouns. They increased with age and errors decreased with age. Word frequency had a significant influence on noun definitions.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.4
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pp.347-373
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2022
In this study, in order to expand the access points of reading materials, a reading material classification (RMC) system based on the facets of book use was devised. The facets of books that can be considered by book users in the reading situation were content-analyzed. Also, through network analysis, subject headings adjacent to one subject heading were grouped into related subject headings. The RMC developed in this study can be used as a tool that provides various access points to help book users search in the library OPAC and other reading information systems.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.145-148
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2004
규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.7
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pp.295-302
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2023
Software requirements written in natural language may have different meanings from the stakeholders' viewpoint. When designing an architecture based on quality attributes, it is necessary to accurately classify quality attribute requirements because the efficient design is possible only when appropriate architectural tactics for each quality attribute are selected. As a result, although many natural language processing models have been studied for the classification of requirements, which is a high-cost task, few topics improve classification performance with the imbalanced quality attribute datasets. In this study, we first show that the classification model can automatically classify the Korean requirement dataset through experiments. Based on these results, we explain that data augmentation through EDA(Easy Data Augmentation) techniques and undersampling strategies can improve the imbalance of quality attribute datasets, and show that they are effective in classifying requirements. The results improved by 5.24%p on F1-score, indicating that handling imbalanced data helps classify Korean requirements of classification models. Furthermore, detailed experiments of EDA illustrate operations that help improve classification performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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