• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.95-98
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• 2014

본 연구는 지역명 범주에 속하는 용어들의 개념적 특성을 분석하고, 이를 토대로 다른 범주와의 관련도를 파악하여 지역명 범주 용어들을 중심으로 관계 속성들 사이의 논리적 연관성을 부여할 수 있는 모형 도출에 기반이 되는 기초 연구이다. 지역명 범주 용어 중 국가명에 한정하여 분석한 결과, 국가명 개념 속성 중심으로는 계층 구조 관계의 지역명 범주 용어들끼리 연관이 높으며, 전체 범주 용어들의 개념 속성 중심으로는 지역명 범주 용어가 지리적 위치로서의 의미로 주로 쓰이나, 행위의 주체 또는 객체의 의미나 시대의 개념으로도 많이 활용됨을 알 수 있었다. 국가명이 참조되는 개념 속성과 연관되어 활용되는 관계 속성의 경우의 일부는 참조하는 주요 개념 범주와 연관 관계를 토대로 논리적 의미 관계를 생각해볼 수 있는 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.12 no.4
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• pp.55-75
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• 2006

Most previous research on impression formation has been examined the effects of various informations exclusively within a category, either social category or individual characteristic. The present research examined and compared the priming effects of social category information (we and other) versus personality information (warm and cold) on impression formation. In Study 1, participants primed subliminally with combinations of social category and personality information (we/warm, we/cold, other/warm, and other/cold) were asked to rate faceial pictures on the good-bad and likable-dislikable dimensions. The analysis revealed only the significant main effects of social category information but not any effects of personality information on both the impression dimensions. In Study 2 in which participants were primed with either social category or personality information exclusively, priming of social category information influenced the judgments of likable-dislikable dimension and that of personality information influenced the judgments of good-bad dimension. These results suggest that personality information influences impression in general even though its impacts may be overwritten by social categorical information. The findings were discussed with its implication of everyday's impression formation and the cultural psychological perspectives.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.475-477
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• 2002

자동 문서 분류는 범주 특성 벡터와 입력 문서 벡터의 유사도 비교에 의해 가장 유사한 범주를 선택하는 방법이다. 문서 분류 시스템을 구현하기 위하여 각 범주의 특성 벡터를 정보 검색 시스템의 역파일 형태로 구축하였으며, 용어 가중치를 계산하는 방법을 달리하여 문서 분류 시스템의 정확도를 실험하였다. 실험 문서는 일간지의 신문기사들을 무작위로 추출한 문서 집합을 대상으로 하였으며, 정보 검색 모델에서 보편적으로 사용되는 TF-lDF 방식이 변형된 방식에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.188-197
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• 1992

제품 개발에 관한 응용 연구 혹은 개발 연구의 실험 결과가 품질특성의 본질적인 성격이나 측정시의 편의때문에 순차 범주형 자료(ordered categorical data)로 분류되는 경우가 있다. 본 논문에서는 망목 특성 문제(nominal-the-best type problem)를 분석하는데 있어서 기존의 다구찌 누적법이 순차 범주형 자료분석법이 안고 있는 문제점들을 고찰하고, 이를 개선하기 위해 품질손실에 근거한 목표 누적법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기법을 post-etch contact window데이타에 적용해 본 결과 인자의 최적수준을 결정하는데 용이하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.1
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• pp.57-79
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• 2013

The aim of this study is to reveal the categorizational and classificatory features of the subject-based classification (SBC) as a subject organization system. For this purpose, 12 SBC schemes of public libraries were selected and a comparative analysis was made between the traditional classification system, such as DDC and SBC in terms of the categorizational aspects, and canons for the classification. As a result, there were significant and considerable differences between the two types of classifications. This study concluded that SBC cannot be clearly explained and understood without a consideration of its essential and distinctive characteristics as a classification scheme.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.1B
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• pp.13-20
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• 2011

The spatio-temporal pattern in precipitation is a significant element in defining characteristics of precipitation. In this study, a new scheme on regionalization utilizing temporal information was introduced on the basis of existing approaches that is mainly based on simple moments of data and geographical information. Given the identified spatio-temporal pattern, this study was extended to characterize regional pattern of annual maximum rainfall over Korea. We have used circular statistics to characterize the temporal distribution on the precipitation, and the circular statistics allow us to effectively assess changes in timing of the extreme rainfall in detail. In this study, a modified K-means method was incorporated with derived temporal characteristics of extreme rainfall in order to better characterize hydrologic pattern for regional frequency analysis. The extreme rainfall was reasonably separated into five categories that considered most attributes in both quantitative and temporal changes in extremes. The results showed that the proposed approach is a promising approach for regionalization in term of physical understanding of extreme rainfall.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.19 no.3
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• pp.457-485
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• 2013

This study attempted to discover the dimensions of Korean culture, with the presumption that the cross-cultural studies(Hofstede, 1980, 1997; Schwartz, 1992, 1994; Trompenaars and Hampden-Turner, 1997; House et al., 2004) have limitation to explain non-western culture including Korean culture. Even though there are some Korean cultural studies, they used heuristic approaches applying the authors' experiences and intuitions. This study applied the Cultural Consensus Theory to overcome the previous studies' shortcomings and to discover the dimensions that can be empirically proved by data. In specific this study conducted in-depth interview, used content analysis, did frequency analysis, and applied pilesort technique, multidimensional scaling and network analysis. As a result, this study obtained five categories: public self-consciousness, group-focused orientation, affective human relations, hierarchical culture, and result-orientation. It is expected that these dimensions can be used as important variables that may explain Korean social phenomena.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.33 no.2
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• pp.33-59
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• 2016

This study examined the factors affecting the performance of automatic classification for the domestic conference papers based on machine learning techniques. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the papers in Proceedings of the Conference of Korean Society for Information Management using Rocchio algorithm, I investigated the characteristics of the key factors (classifier formation methods, training set size, weighting schemes, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is more effective that apply proper parameters (${\beta}$, ${\lambda}$) and training set size (more than 5 years) according to the classification environments and properties of the document set. and If the performance is equivalent, I discovered that the use of the more simple methods (single weighting schemes) is very efficient. Also, because the classification of domestic papers is corresponding with multi-label classification which assigning more than one label to an article, it is necessary to develop the optimum classification model based on the characteristics of the key factors in consideration of this environment.

• Informatization Policy
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• v.30 no.3
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• pp.49-68
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• 2023

This study presented a framework for re-conceptualized data literacy that consists of three domains-knowledge, skills, and contexts- and elements that are emphasized by each domain. In addition to the existing concept of data literacy that mainly emphasized the skills to handle data, the context domain of data was considered including the elements of scope, time, and value orientation. Based on the re-conceptualized data literacy, it is expected to be usable as reference material in the development of curriculum and educational programs in the fields of informatization, manpower training, and administration.