• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.1
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• pp.333-351
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• 2011

As the boundaries between disciplines have been weakened and interdisciplinary or multidisciplinary subjects have increased, there is a limitation to express subjects with DDC. This study evaluates DDC instructions using interdisciplinary numbers and classifying more than one discipline through Delphi research. As a result, it is found that there is a need for defining separately 'interdisciplinary subjects' and 'multidisciplinary subjects', based on the level of integration among disciplines, and improving the instruction to maintain the consistency in assigning and filing classification numbers. It is also discussed that to enhance the symbols' power of expression, an analytic/synthetic method could be adopted.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.305-316
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• 2003

오늘날 e-비즈니스의 주요 동인이라 할 수 있는 인터넷은 우리의 일상생활뿐만 아니라 상거래의 형태도 변화시키고 있다. 특히 전자상거래는 시간적 공간적 제약을 극복하고 편리하게 거래를 할 수 있다는 이점으로 그 시장이 급격히 성장하고 있다. 이렇게 기업의 환경을 급변시키며 새로운 시장을 형성하고 있는 인터넷의 활용분야는 매우 다양하다. 특히 대기업과 비교하여 상대적으로 인력과 자본이 부족한 중소기업에서는 전자상거래를 판로개척, 판매, 광고, 기업 홍보, 고객에 대한 서비스 등 기업의 다양한 프로세스 도구로 활용할 수 있다. 중소기업에서 성공적인 전자상거래를 실현하기 위해서는 무엇보다도 전자상거래의 관문이라 할 수 있는 웹사이트의 개발에 크게 심혈을 기울여야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 전자상거래의 관문이라 할 수 있는 중소기업의 웹사이트 개발에 영향을 미치는 조직의 내${\cdot}$외적 요인이 무엇인지를 밝혀내고, 조직의 웹사이트를 개발 수준에 따라 분류하여 현재 중소기업의 웹사이트 개발의 수준을 알아본다. 그리고 조직의 웹사이트 개랄 수준을 향상시키기 위해 고려해야 할 요인들이 무엇인지 살펴본다. 본 연구의 구성은 I장에서는 연구의 필요성을 제시하고, II장에서는 관련 논문들의 고찰을 통해 웹사이트 개발 수준에 영향을 미치는 요인들을 탐색해본다. III장에서는 연구모형과 가설을 제시하고, IV장에서는 이를 토대로 실증분석을 한다 마지막으로 V장에서 본 논문의 결론을 맺는다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2002.10a
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• pp.197-211
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• 2002

본 연구에서는 정보기술 표준의 활용과 그에 따른 정보시스템의 상호운용성 수준과의 관계를 알아봄으로써 정보기술 아키텍처(ITA)에서 강조하고 있는 정보기술 표준의 활용 수준이 높으면 정보시스템의 상호운용성 수준도 높을 것인지를 실증적으로 알아보고자 하였다. 또한 정보기술 표준의 활용에 대한 측정을 위해 정보기술 아키텍처의 3가지 요소(EA, TRM, S/P) 중 하나인 기술참조모델(한국전산원의 TRM)의 표준서비스 분류를 선택하였고, 정보시스템의 상호운용성 수준을 측정하기 위해서는 정보시스템 상호운용성 수준(LISI : Levels of Information System Interoperability) 모델에 따름으로써 정보기술 아키텍처적 관점에서 접근하였다. 설문지를 통한 실증연구 결과, 다양한 표준서비스 중에서 보안서비스, 플랫폼서비스 및 데이터교환서비스 표준만이 실제 정보시스템 상호운용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.310-313
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• 2006

본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.

• Survey Research
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• v.18 no.2
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• pp.67-98
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• 2017

The purposes of this study are to identify the latent classes of school violence depending on bullying and victimized experience by type and the influences of individual-level and school-level variables on determining these latent profiles. For these research goals, the present study utilized data from the Seoul Education Longitudinal Study(SELS) 5th wave, containing data from 2,195 middle school students who experienced school violences more than once. Multilevel latent profile models were applied to examine school violence among students. Our results indicated that there were four latent classes; high-level bullying and victimized group (1.7%), mainly bullying group(2.1%), mainly victimized group(3.7%), verbal bullying and victimized group(92.5%). Gender, resilience, self-control, peer relationship, parental relationship were significant determinants of the latent profiles at student level. Teacher-student relationships, school violence prevention, gender ratio of school were significant determinants of the latent profiles at school level. The present study contributed to extending theoretical discussions by classifying students into groups based on frequency and different forms of bullying and victimization. Moreover, this study examined determinants of student and school level simultaneously by dealing with multilevel data.

• Tunnel and Underground Space
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• v.30 no.5
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• pp.462-472
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• 2020

Rock classification is fundamental discipline of exploring geological and geotechnical features in a site, which, however, may not be easy works because of high diversity of rock shape and color according to its origin, geological history and so on. With the great success of convolutional neural networks (CNN) in many different image-based classification tasks, there has been increasing interest in taking advantage of CNN to classify geological material. In this study, a feasibility of the deep CNN is investigated for automatically and accurately identifying rock types, focusing on the condition of various shapes and colors even in the same rock type. It can be further developed to a mobile application for assisting geologist in classifying rocks in fieldwork. The structure of CNN model used in this study is based on a deep residual neural network (ResNet), which is an ultra-deep CNN using in object detection and classification. The proposed CNN was trained on 10 typical rock types with an overall accuracy of 84% on the test set. The result demonstrates that the proposed approach is not only able to classify rock type using images, but also represents an improvement as taking highly diverse rock image dataset as input.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.619-624
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• 2007

본 연구는 유전 알고리듬에 기반한 새로운 도산예측기법을 개발하고 그 기법의 타당성 및 예측 우수성을 검증하는데 목적이 있다. 본 연구에서 제안하는 이진분류기법은 도산기업과 비도산기업을 대표할 수 있는 가상기업(virtual company)을 설정하고, 그 가상기업과 분류대상 기업 간의 유사도를 측정하여 도산여부를 분류하는 방법론으로, 가상기업의 변수 값과 각 변수의 가중치는 훈련용 자료의 분류정확도를 극대화할 수 있도록 유전 알고리듬을 이용하여 구하게 된다. 본 연구에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위해 기존의 도산예측기법과 예측성과를 실험을 통해 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 기법의 예측력이 기존의 다변량판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 인공신경망 모형보다 높은 수준을 보이는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.80-81
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• 2016

본 논문에서는 딥 러닝을 이용한 오디오 장르 분류 기술을 제안한다. 장르는 music, speech, effect 3가지로 정의하여 분류한다. 기존의 GMM을 이용한 장르 분류 기술은 speech의 인식률에 비해 music과 effect에 대한 인식률이 낮아 각 장르에 대한 인식률의 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 높은 수준의 추상화 과정을 거쳐 더 세분된 학습을 진행한다. 제안한 방법을 사용하면 미세한 차이의 특성까지 학습해 장르에 대한 인식률의 차이를 줄일 수 있으며, 각 장르에 대해 GMM을 이용한 오디오 장르 분류보다 높은 인식률을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.359-361
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• 2003

정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.341-344
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• 2001

20세기 후반 인터넷의 발전을 기반으로 전자메일은 현재의 대표적인 개인간 정보전달 수단으로 자리 잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junkmail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 이러한 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지 관계 곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 분류하는 시스템을 제안한다. 이는 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기분으로 정크메일과 비 정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.