공간정보산업의 범위가 모호하여 산업규모와 국민경제에서 차지하는 가치를 조사하기가 힘들었다. 본 연구에서는 한국표준산업분류에 기초하여 공간정보산업 범위와 종류를 명확히 할 수 있는 분류안을 제안하였다. 분류안은 공간정보의 가치사슬에 대응하는 각산업 영역의 역한과 특정을 고려하고 기존 표준산업분류체계를 기초로 하였기 때문에 타 산업분야와 연계성이 높은 공간정보산업의 특정을 반영하고 있다. 향후 본 연구에서 제안한 분류안을 활용하여 공간정보산업 정책을 수립하기 위한 산업 통계정보를 체계적으로 구축할 수 있을 것이다.
인터넷 정보자원의 폭발적인 증가에 따라 이를 효율적으로 조직화하고 체계화하는 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 주제접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심이 커지고 있다. 본 고에서는 문헌 분류체계와 인터넷기반 분류체계의 계층구조와 접근방법을 구조적 측면과 검색사례를 통하여 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 환경에 적합한 분류체계의 구성방안을 살펴보았다.
인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.
건설분야 표준분류체계의 코드항목들은 비용정보, 시방정보 등 분류체계가 적용되는 건설산업분야의 모든 정보들에 일관되게 적용될 때 그 효용성이 극대화될 수 있으므로, 토목분야 공종정보들은 하나의 단일화된 분류체계를 중심으로 동일하게 분류될 필요가 있다. 현행 국내의 토목분야 표준분류체계 중 공종분류체계는 '통합건설정보분류체계', '토목공사 수량산출기준' 및 '공사시방서 작성요령' 내의 공종분류체계가 각각 개별적으로 제시되고 있으며, 10여 종의 토목분야 표준시방서 공종분류 또한 각각 상이한 분류방식 및 코드체계를 사용하고 있다 본 연구는, 토목공사 수량산출기준이 국내 토목분야 공종분류 체계로서의 대표성과 표준분류체계로서의 효용성을 가질 수 있게 하기 위한 방안으로서, 수량산출기준 코드체계를 중심으로 하는 시방서 분류코드의 통합기준을 구성하고 활용방안을 제시하였으며, 웹기반 활용시스템 시안을 구성하여 제시된 통합기준의 활용방안을 구체화하였다.
본 논문은 웹 탐색 중 디렉토리 검색엔진의 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 계산하고 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.
점점 더 많은 디지털 카메라와 휴대폰이 고해상도 카메라가 장착되고 대용량의 저장공간이 제공되면서 사용자들의 사진촬영 빈도가 증대하고 있다. 조만간 휴대폰의 저장된 사진을 효과적으로 관리하고 브라우징할 수 있는 기술이 필요한 시기가 올 것이다. 본 논문은 휴대폰이나 디지털 카메라 혹은 카메라가 장착되어 사진을 찍을 수 있는 모든 형태의 휴대단말에서 촬영된 개인사진을 지리적 위치정보를 이용하여 자동으로 분류하는 시스템을 제시한다. 기존의 시간정보를 이용하여 촬영시간의 근접성을 이용해 순차적으로 자동 분류하는 시스템과는 달리 위치정보를 이용하여 촬영위치에 따라 비순차적으로 자동 분류한다. 촬영위치 근접성을 결정하기 위해 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 사진을 대분류하고 기존의 자동사진 분류방식에서는 다루지 않았던 일상사진과 비일상사진을 분류하고, 대분류된 사진을 시간정보를 이용하여 소분류 함으로서 자동 사진분류 성능을 높이고자 한다.
본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.
본 논문에서는 Mathematical Markup Language(MathML) 형식으로 작성된 수학식 분류를 위해 필요한 자질과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 이것은 MathML 형식의 수학식을 분석하기 위한 전처리 작업으로, 연산자의 모호성을 해소하기 위한 가장 기본적인 단계에 해당한다고 볼 수 있다. 실험에 사용되는 기본자질(Baseline)은 MathML 태그 정보와 연산자이고, 여기에 다른 자질들을 추가하며 가장 높은 분류 성능을 가지는 자질을 찾는 방식으로 진행하였다. 학습은 지지벡터기기(Support Vector Machine: SVM)를 사용하였고 분류하고자 하는 단원은 '수학의 정석' 책을 토대로 총 12개(집합, 명제, 미분, 적분 등)로 나누었다. 실험을 통해 MathML 문서 안에서 가장 유용한 자질이 '식별자&연산자 바이그램'인 것을 알 수 있었고, 여러 가지 자질들을 조합하여 수학식을 분류한 결과 92.5%의 성능으로 분류하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 산업, 무역 및 유통 기업들은 수 많은 물류 자원에 IT 기술이 도입되어 운용되고 있다. 이러한 기업들은 물류 비용을 절감하기 위해 자동차 생산 분류와 물류 수송 부분으로 이어진다. 물류 분야 중 자동차 생산 분류에 선재 관리를 통해 기업과 기업으로 서로 운송되어 분류되어 있으며, 차량 선재 분배를 위해 POS에서 나온 데이터를 바코드를 사용하게 된다. 그러나, 이러한 선재의 문제점은 작업자의 분류지를 일일이 보면서 확인을 통해 작업을 하고 있으며, 작업자의 누락 혼합 발생된 물류 납품시 타사 기업으로 선재의 혼합, 누락 등으로 2차적 피해가 발생하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 차량 선재의 분류에 대한 2D 스캐너 기반의 프로세서와 시스템을 포함하고 선재 물류 분류 장치를 통해 특성을 설계하고 현장을 개선하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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