• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.131-132
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• 2018

해양산업은 새로운 부가가치산업 및 신성장동력 산업으로 인식되고 있다. 특히 항만을 중심으로 클러스터를 조성하여 고부가가치를 창출하고 있다. 해외 선진항만들도 앞 다투어 클러스터를 조성하여 수익창출과 경쟁력 강화에 나서고 있다. 우리나라도 2015년 해양산업클러스터 조성과 육성에 관한 법률을 제정하였다. 따라서 각 지역별로 어떤 해양산업이 비교우위에 있는지 파악하는 것은 해양산업클러스터를 통한 집적화 전략을 수립하는데 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 남지역을 대상으로 해양산업 구조를 분석하였다. 먼저 해양산업 분류에 대한 기존 문헌분석을 실시하여 해운 물류업, 조선업, 수산업, 해양관광업, 기타업 5개의 대분류와 21개 중분류, 84개 소분류로 해양산업을 재분류하였다. 재분류한 해양산업을 기준으로 입지계수와 변이할당분석 기법을 활용하여 전남의 해양산업 구조를 분석하였다. 이 연구결과는 향후 전남지역 해양산업클러스터 구축 시 전략수립에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 식물분류학회지
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• 제37권4호
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• pp.545-563
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• 2007

2005년 11월부터 2006년 11월까지 총 4회에 걸쳐 독도의 유관속식물상을 조사하였다. 독도에서는 26과 44속 46종 1아종 1변종으로 총 48분류군이 확인되었는데, 이는 양치식물 1분류군, 쌍자엽식물 36분류군, 단자엽식물 11분류군으로 이루어져 있다. 식물구계학적 특정식물로는 V등급종인 초종용(Orobanche coerulescens Stephan)과 IV등급종인 왕호장근[Fallopia sachalinensis (F.Schmidt) RonseDecr.], 섬괴불나무(Lonicera insularis Nakai), 섬초롱꽃(Campanula takesimana Nakai), 왕김의털(Festuca rubra L.) 등 총 13분류군이 확인되었다. 식재된 종으로는 곰솔(Pinus thunbergii Parl.), 동백나무(Camellia japonica L,) 보리장나무(Elaeagnus glabra Thunb), 무궁화(Hibiscus syriacus L.) 등이 있다. 분류학적으로 실체가 의심되는 종(species)으로는 가는명아주(Chenopodium virgatum Thunb.), 돌피[Echinochlca crusgalli (L.) P.Beauv.]로써 각각 흰명아주(Chenopodium album L,), 물피[Echinochloa crusgalli var. oryzicola (Vasinger) Ohwi]와 구분되는 형질을 공유하거나 불분명하여 동정에 있어서 혼란이 야기된다. 종유입 방법별로는 풍산포(anemochore) 31분류군, 동물산포(zoochore) 8분류군, 해류산포 (hydrochore) 2분류군인 것으로 판단되며, 이외의 종들은 인위적 수단에 의하여 유입된 것으로 보인다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.125-128
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• 1994

본 연구는 한국도서관학관계문헌색인, 1945-1974와 한국문헌정보학 색인, 1975-1992를 바탕으로 해방 후 48년간의 한국 분류학계가 어떻게 이루어져 왔는지를 연구해 보았다. 이병수, 임종순, 천혜봉, 배영활, 이경호 등에 의해 많은 문헌이 발표되었으며 국립중앙도서관의 도서관에 가장 많은 관련 문헌이 발표되었다. 1970년대 중반 이후로는 대학 논집과 전공학과의 학보에도 많은 문헌이 발행되기 시작하였다. 많은 발전에도 불구하고 외국과 비교해 보면 분류만을 중점적으로 연구하는 연구 단체의 조성과 그 단체가 주축으로 만들어지는 분류 전문 학술지의 발행이 시급하다.

• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.10-18
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• 2022

본 고에서는 준지도 학습의 개념과 목표 그리고 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 알아본다. 구체적으로, 영상 분류를 위한 준지도 학습 기법을 크게 label propagation 기반 기법과 representation learning 기반 기법으로 나누고, 이 두 가지 기법들의 특성을 분석하고, 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 설명한다. 또한, 영상 분류 문제에서 위 두 가지 접근법들의 대표 기법들의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.757-759
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• 2005

Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-484
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• 2023

다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.724-726
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• 2004

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.751-753
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• 2005

지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• Journal of Plant Biology
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• 제35권4호
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• pp.385-392
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• 1992

여뀌속 Tovara절 식물은 매우 복잡한 양상의 형태변이를 나타내기 때문에 각 분류군의 한계 및 위치 성정, 계통적 유연관계 해석에 있어 많은 혼란이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 본 절 분류군에서 나타나는 형태 변이의 양상을 수리분류학적으로 분석하여, 각 분류군의 한계를 명확히 설정하고 그 분류학적 타당성을 검토하고자 하였다. 본 절 분류군의 주요 식별형질에 대한 주성분 분석을 수행한 결과, 본 절은 형태적으로 크게 P. virginianum, P. filiforme, P. neofiliforme의 3분류군으로 구분되며, 이들은 주로 잎의 형태에 의해 식별되는 것으로 밝혀졌다. 또한 P. virginianum var. glaberrimum은 그 분류학적 타당성이 없는 것으로 나타났으며, Tovara (=Polygonum) virginiana var. kachina는 형태적으로 볼 때 P. neofiliforme의 변종으로 취급하는 것이 타당한 것으로 판명되었다. Polygonum virginianum, P. filiforme, P. neofiliforme는 그 flavonoid 조성에 있어서도 명확한 차이를 나타내며, 이러한 결과를 종합해 볼 때 이들은 각각 독립된 종으로 인식하는 것이 타당한 것으로 판단된다.