• 한국과학교육학회지
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• 제26권3호
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• pp.342-355
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• 2006

이 연구는 과학교육에서 중요한 위치를 차지하고 있는 실험수업의 유형을 분류할 수 있는 틀을 개발하는데 목적이 있다. 분류틀을 개발하기 위해 실험의 유형에 관한 선행연구들을 분석하고, 실험수업의 다양한 특성들을 분명하게 나타내는 실험수업 분류틀(CSLI)을 생성하였다. 실험수업 분류틀(CSLI)은 실험수업에 따르는 절차와 접근방식의 두 개의 분류자로 구성하였다. 실험수업에 따르는 절차는 절차 제시의 주체에 따라 절차가 외부에서 공급되는 경우와 학생들에 의해 설계되는 학생생성으로 구분하였으며, 실험수업의 접근 방식은 개념 제시의 순서에 따라 연역적 접근과 귀납적 접근으로 이분법적으로 구분하였다. 두 개의 분류자에 의해 실험수업을 네 가지 유형 - 확인실험, 발견실험, 탐색실험, 연구실험 -으로 분류하고, 각 유형의 실험수업들의 특성과 장단점을 기술하였다. 개발한 실험수업분류틀에 대해서 과학교육전문가 6인의 타당도 검증을 거쳐 분류틀을 완성하였다. 개발된 실험수업 유형 분류틀이 현장검증의 부족으로 인해 실험수업의 다양한 특성을 제한적으로 나타낼지라도 보다 나은 연구를 위한 모델로서 공헌할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.154-156
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• 1999

문서 분류는 미리 정의된 두 개 또는 그 이상의 클래스에 새로 생성되는 객체들을 할당하는 방법이다. 문서의 자동 분류에 대한 연구는 오래 전부터 연구되어 왔지만 한국어에 대한 적용 및 연구는 다른 분야에 비해 아직까지 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 문서를 자동으로 분류하기 위해 문서의 주제어에 가중치를 부여하고, 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 주제어들과의 상호정보에 의해 추출된 단어를 사용하여 문서를 표현한 후, 가중치를 부여한 문서의 주제어에 베이지안 분류자를 사용하여 문서분류를 수행한다. 실험은 한국어 정보검색 실험용 데이터 집합인 KTset95 문서 4,414개 중 1,300개의 문서를 학습 집합으로, 1,000개의 문서를 분류에 대한 검증 집합으로 사용하였다. 실험 결과, 순수 베이지안 확률을 사용한 기존의 방법보다 실험 집합과 검증 집합에서 각각 1.92%, 4.3% 향상된 분류 정확도를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.63-71
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• 2011

심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류기 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron) 분류기로 수행되지만 본 실험은 정확도 향상을 위해 Random Forest 분류기 알고리즘 중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해보았다. 수정한 Random Forest 분류기의 정확도를 다른 네 개의 분류기와 타 논문의 실험과 비교해보니 정확도 부분에서는 Random Forest가 가장 우수하였다. 본 실험의 전처리 과정은 대역통과 필터(Band-pass filter)를 사용하여 R-R interval을 추출하였는데 향후에는 정확한 간격을 추출하기 위한 필터의 연구가 사려된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.507-509
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• 2012

심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.73-82
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• 2003

본 연구에서는 웹 문서를 분류하기 위해 문서로부터 다양한 자질을 추출하고, 두 가지의 분류기를 통해 여러 개의 분류 예측치를 구한 다음, 그것들을 하나의 결과물로 통합하는 복합분류기를 사용하였다. 먼저 다양한 자질 집합에 대해 일반적으로 많이 사용되는 kNN(k nearest neighbor) 분류기와 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류기를 사용한 범주화 실험을 수행하고, 실험을 통해 나온 범주 예측치를 통합하는 복합 분류기들의 성능을 비교하였다. 또한 단일 분류기들을 통해 나온 모든 범주 예측치를 통합하는 과정을 수행하여, 단일 분류기만을 사용할 경우와 복합 분류기를 사용할 경우를 비교해 더 좋은 성능을 나타내는 분류기를 밝히고자 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.33-36
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• 2000

베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.55-64
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• 2003

인터넷 학술정보자원이 급증하고 있는 가운데 자동문헌분류에 대한 관심과 필요성도 늘어가고 있다. 자동문헌분류에 관한 실험은 전처리 단계인 대표색인어 추출과 추출된 대표색인어의 분류성능 평가 실험으로 구분 할 수 있는데, 본 연구에서는 우선 대표색인어 추출을 위해 다양한 대표색인어(자질) 추출 방법에 따른 색인어 성능평가 실험 및 최적의 대표색인어 개수 선정 실험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.574-576
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• 2007

판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.497-499
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• 1999

본 논문에서는 다양한 부품에 대한 적당한 분류 방법을 찾기 위해 일반적으로 많이 사용되는 신경망을 이용하는 분류 방법과 템플리트 매칭을 이용한 분류 방법을 실험에 사용하였다. 본 연구에서는 부품 분류 방법을 부품의 분류율과 인식에 사용될 수 있는 최대 부품 수를 고려하여 비교 분석하였다. 실험결과 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 템플리트 매칭 방법이 다양한 부품을 인식하는데 있어 가장 뛰어난 분류율을 보였다.