• 한국산림과학회지
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• 제106권2호
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• pp.169-185
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• 2017

산림식생은 분류방법에 따라 식생유형의 결과가 다를 수 있다. 본 연구의 목적은 세 종류의 식생분류 방법론을 적용하여 결과를 비교하기 위해 충남 오서산 산림식생을 대상으로 2016년 9월부터 10월까지 총 80개소의 식생조사를 수행하였다. 얻어진 자료를 토대로 상관우점종에 의한 군락유형분류, 종조성에 따른 군락유형분류, 종간연관 분석을 실시하였다. 상관우점종에 의한 군락유형분류를 실시한 결과, 소나무군락, 신갈나무군락, 느티나무군락, 상수리나무군락, 층층나무군락, 졸참나무군락, 일본잎갈나무군락, 리기다소나무군락, 밤나무군락, 백합나무군락의 총 10개의 군락유형으로 구분되었다. 종조성에 따른 유형분류를 실시한 결과, 총 4개의 식생단위와 8개의 종군 유형으로 분류되었다. 종조성 체계의 최상위 수준에서 비목나무군락군으로 대표되어졌으며, 비목나무군락군은 진달래군락(진달래전형군, 쪽동백나무군), 느티나무군락(일본잎갈나무군, 큰개별꽃군)으로 분류되어, 1개 군락군 2개 군락 2개 군의 분류체계를 나타냈다. 종간연관 분석 결과는 크게 두 개의 그룹으로 나누어졌으며, 종조성에 의한 군락유형과 종간연관에 의한 유형은 지형적인 영향이 크게 작용하는 것으로 판단되었다. 조사지의 산림식생은 상관우점종에 의해 10개의 군락유형, 종조성에 의해 8개의 종군단위와 4개의 식생단위, 종간연관에 의해 2개의 유형으로 분류되어, 상관우점종, 종조성(종군유형${\rightarrow}$식생단위), 종간연관 순으로 식생단위가 단순화되는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 산림식생은 분류방법론에 따라 다양한 식생유형이 분류되었고 또한 많은 환경요인들의 영향이 작용하고 있는 것으로 판단되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.650-660
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• 2017

본 연구는 지금까지의 서사 양식에 등장했던 캐릭터의 성격 유형론을 정리하여, 기존의 캐릭터의 성격 유형론이 갖고 있는 문제점을 정리하고 새로운 분류 가능성을 제안하기 위한 것이다. 지금까지 서사 이론에서 캐릭터 유형의 분류는 크게 서사 내에서의 역할이라는 형식적인 분류와 인간의 내적 자질에 근거한 내용적인 분류, 그리고 그 두 가지 분류 기준이 착종된 보완적 분류로 이루어져 있었다. 기존 캐릭터 분류 유형이 담고 있는 문제는 바로 인간의 내적 자질에 근거한 내용적인 분류의 유용성에 비해 실질적으로 분류가 어렵다는 점이다. 반면 서사 내 등장인물의 역할에 따른 분류는 그 분류가 형식적이기 때문에 서사론의 발전상 중요하게 다뤄져 왔지만, 그다지 실질적인 분석 방법론으로 기능하기는 어려웠다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 시론적인 성격으로, 샬롬 슈워츠의 인간의 가치 유형을 도입하여, 인간의 가치 유형과 인간의 역할을 상호 관련시켜 새로운 캐릭터 분석 방법의 가능성을 제안하고자 한다. 슈워츠의 가치 유형 연구는 인간의 행동의 동기를 파악하는 데 매우 효과적인 방법론으로, 등장인물의 지향성을 분석하는 데 큰 의미가 있을 것이다.

• 가정과삶의질연구
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• 제12권1호
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• pp.62-71
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• 1994

본 연구는 가계의 저축운용형태에 따라 가계저축유형을 분류하며 또한 각 저축유형 의 결정요인을 규명하고자 하였다. 분석을 위하여 국민은행이 실시한 1990년도 가계금융이 용실태조사 자료를 이용하였다. 군집분석에 의해 가계저축의 유형을 분류하였으며 가계저축 유형에 대한 결정요인을 찾기 위하여 로짓분석을 사용하였다. 가계적축은 상이한 5개의 유 형으로 분류하였으며 각 유형은 그에 해당하는 가계 저축행태의 특징에 근거하여 수익추구형, 안전지향형, 지역밀착형, 인간관계중시형 및 유비무환형으로 명명하였다. 가계저축유형별 결정요인을 유형에 따라 다소 차이를 보였으나 가계소득, 가구주의 직업, 가구주의 학력이 가장 중요한 결정요인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.379-383
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• 2021

감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.

• 동굴
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• 제84호
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• pp.1-9
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• 2008

기존 동굴의 유형분류는 다양성을 갖지 못하고, 성인적, 형태적, 규모적 분류에 국한되어있다. 이러한 분류기준뿐만 아니라 더욱 다양한 동굴의 분류 방법이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 군집분석의 이론적 배경을 살펴보았을 때, 입력변수 선정에 따른 다양한 변수 선정을 통해 다양한 분류 방법이 가능하여 그 유용성이 매우 높다. 실제적으로 동굴의 내부환경, 주변환경 등을 고려한 (1)동굴 규모 및 형태에 따른 수치적 유형분류, (2)동굴외부의 토지이용적 입지특성에 따른 유형분류, (3)동굴의 관계적 주변 입지특성에 따른 유형분류 등이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.143-153
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• 2002

본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.466-475
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• 2003

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.