• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.36 no.2
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• pp.81-92
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• 2001

본 연구의 목적은 지형요소의 GIS Database 구축을 위한 전산화된 지형분류도 제작방안을 제시하는 것이다. 지형요소 전산화는 지형요소의 분류, 지형요소의 코드화, 범례화, 심볼의 제작, 마지막으로 지도화의 과정을 통하여 완성된다. 지형분류는 지형요소의 공간적 분포와 형태, 지형형성과 발달에 영향을 미치는 자연환경체계와 지형형성기구의 역할을 고려하며, 동적인 지형형성과정과 이 과정을 통해 물질관계를 파악할 수 있도록 하였다. 지형분류도는 1: 25,000 축적에 표현 가능한 지형요소를 나타낼 수 있도록 고려하였다. 지형요소들의 지도화 되었을 때는 시.공간적인 관계를 통해 지형환경체계가 인식되도록 하였다. 지형요소들은 GIS에서 Layer단위로 입력되어야 하기 때문에 Data Feature의 성격을 점.선.면으로 분류하여 지형요소의 형상을 범례로 만들었다. 지형요소 범례는 지형의 형태, 물질 그리고 성인을 고려하여 지형요소를 상징화할 수 있도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2016.10a
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• pp.17-18
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• 2016

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.375-376
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• 2004

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.33 no.3
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• pp.393-413
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• 2002

This study is to suggest a classification system to classify the agricultural information resources on the internet. In the first part, I analyzes KDC's class 520(agriculture science). The second part compares the agricultural classes of Yahoo! Korea with those of Empas search engine. The third part compares the classes of AFFIS with Agri_Directory. Based on the comparative analysis, it proposes a classificatory system for the agricultural information resources on the internet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.596-598
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• 2010

본 논문에서는 의료영상 중 X-ray 영상을 대상으로 영상을 분류하고 분류 결과에 따라 다중 키워드를 생성하는 방법을 제시한다. X-ray영상은 대부분 그레이 영상임으로 Local Binary Patterns (LBP)을 이용하여 픽셀간의 연관성을 특징으로 추출하고, 실시간 학습 및 분류가 가능한 Random Forests 분류기로 영상들을 30개의 클래스로 분류한다. 또한, 미리 정의된 신체 부위간의 관계 가중치를 분류 스코어에 결합하여 신뢰값을 생성하고 이를 기반으로 영상에 대해 다중 주석을 부여하게 된다. 이렇게 부여된 다중 주석은 키워드 기반의 의료영상을 가능케 함으로 보다 쉽고 효율적인 검색 환경을 제공할 수 있다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.38 no.2
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• pp.315-335
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• 2007

This study suggests basic principals and requirements for future development of children's library classification scheme Until now there is no standardized children's library classification system, thereby librarians as well as library users have to go through many troubles. Therefore this study researched current conditions of children's libraries In Korea and analyzed the types and characteristics of children's books. This study reviewed children's book classification systems and how these systems are being used in three different library system: public and Inpyo Children's Library, Miracle Library, and private children's libraries. This study conducted in-depth research on two notable children's book classification systems of Neutinamu Children's Library and Parangsae Children's Library. This study suggests basic principals and requirements for children's library classification scheme, based on researches described above.

• Proceedings of the KSCN Conference
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• 1998.11a
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• pp.113-113
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• 1998

• Proceedings of the KSCN Conference
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• 1998.11a
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• pp.112-112
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• 1998

• Proceedings of the Korean Society of Veterinary Clinics Conference
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• 2006.11a
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• pp.47-47
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• 2006

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.9-12
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• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.