터널 발파시 발파효율은 암반의 특성에 큰 영향을 받기 때문에 암반 특성을 분석하고 이를 기초로 발파설계를 수행하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 국내에서의 발파설계는 무결암의 단축압축강도만으로 발파암을 분류한 후 각 발파암의 발파계수를 구하는 방법을 이용하거나 공학적 암반분류법의 하나인 RMR 분류를 이용하여 발파암을 분류하되 객관적 근거가 미약한 경험적인 발파계수를 산정 하는 방식을 통하여 이루어졌다. 본 연구에서는 절리특성을 고려한 발파설계를 위하여 Ashby의 접근법을 활용하였다. 또한 절리조사 결과를 통한 발파암 분류방법과 발파패턴설계를 추가하여 발파설계 전 과정을 수행할 수 있도록 Ashby의 접근법을 응용하였다. 따라서 절리 분포 특성을 고려한 발파암 분류가 가능하고, 절리암반 특성을 고려한 발파설계를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.
문서 분류에서의 one class 분류 문제는 오직 하나의 범주를 생성하고 새로운 문서가 주어졌을 때 그 문서가 미리 만들어진 하나의 범주에 속하는가를 판별하는 문제이다. 기존의 여러 범주로 이루어진 분류 문제를 해결할 때와는 달리 one class 분류에서는 학습 시에 관심의 대상이 되는 하나의 범주와 관련이 있는 문서들만을 사용하여 학습을 수행하기 때문에 범주의 경계를 정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 논문에서는 기존의 연구에서 one class 분류 문제를 해결할 때 관심의 대상이 되는 예제의 일부를 부정 예제로 간주하여 one class 문제를 two class 문제로 변환하고 추가적으로 새로운 가상 부정 예제를 설정하여 학습을 수행하였던 방법에서 더 나아가 범주화를 위한 적절한 부정자질을 선택하고 이를 긍정자질과 함께 사용하여 학습을 수행한 후 SVM을 통하여 범주화 성능을 학인 해 보기로 한다.
본 논문은 기 구축된 환경부의 중분류 토지피복도를 올해 KOMPSAT-2 화상으로 갱신하기 위한 예비연구에서 분류결과의 정확도 평가를 중점적으로 나타낸다. KOMPSAT-2 화상기반의 중분류 토지피복도는 객체지향의 분류기법을 이용하였고, 경계선 수정의 경우 반자동 기법에 의해 제작되었다. 계통표집과 임의표집에 의한 Kappa 분석에서 계통 표집의 KHAT값은 0.81, 임의표집의 KHAT값은 0.89를 각각 가지므로 거의 완벽의 일치성을 표시한다. 따라서 전술한 지도화 방법을 통해 제작된 KOMPSAT-2 화상의 중분류 토지피복도는 이용자에게 토지피복정보의 신뢰성도 함께 제공한다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
최근 영상 정보를 저장하는 시스템의 급증으로, 영상의 특징 요소들의 유사성(similarity)에 근거하여 영상을 분류.검색하는 기술에 많은 관심을 보이고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 분류를 위해 기존의 N$\times$M-grams를 변형한 Color N$\times$M-grams를 제안한다. Color N$\times$M-grams는 영상의 칼라정보를 이용하여 영상고유의 구조 정보를 추출한 후 유사성을 측정하여 영상을 분류한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 39쌍의 Benchmark 영상을 사용하여 실험하였다. 실험결과, 제안한 Color N$\times$M-grams를 사용한 방법이 기존의 N$\times$M-grams를 사용하여 칼라 영상을 분류하는 방법보다 1순위로 분류되는 비율에 있어서 약 19% 더 좋은 결과를 보였다.
신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.560-583
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1998
본 연구는 정보화 투자효과 평가방법론의 틀을 형성하는 투자효과 분류체계와 측정활동의 모형을 제안하고 있다. 우선 기존에 사용되는 여러 가지 이론적 또는 실무적 투자효과 분류체계의 장단점을 분석한 후 Balanced Scorecard 모형에 의거하여 정보화 투자효과를 재무, 대고객, 내부 프로세스, 혁신과 학습 4가지 영역으로 분류하였다. 이러한 분류체계는 1990년대 정보화 투자가 창출하는 무형적이고 전략적인 효과를 비즈니스 용어와 성과지표로서 적절하게 수용하고 있고, 정보화 투자를 비즈니스 투자와 사업적 관점에서 바라볼 수 있게 한다. 그리고 정보화 투자와 기업성과 사이의 인과관계와 역동적 흐름을 체계적으로 파악할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 분류체계에 근거하여 투자효과 측정활동은 기업성과지표의 도출, 기업성과지표별 정보화 효과 예측, 그리고 정보화 효과의 화폐가치 산출이라는 3가지 작업으로 구분된다. 본 연구에서는 각 작업별로 어떠한 절차, 방법, 기법들이 사용될 수 있는지를 제안하고 있다.
본 연구는 정보화 투자효과 평가방법론의 틀을 형성하는 투자효과 분류체계와 측정활동의 모형을 제안하고 있다. 우선 기존에 사용되는 여러 가지 이론적 또는 실무적 투자효과 분류체계의 장단점을 분석한 후 Balanced Scorecard 모형에 의거하여 정보화 투자효과를 재무, 대고객, 내부 프로세스, 혁신과 학습 4가지 영역으로 분류하였다. 이러한 분류체계는 1990년대 정보화 투자가 창출하는 무형적이고 전략적인 효과를 비즈니스 용어와 성과지표로서 적절하게 수용하고 있고, 정보화 투자를 비즈니스 투자와 사업적 관점에서 바라볼 수 있게 한다. 그리고 정보화 투자와 기업성과 사이의 인과관계와 역동적 흐름을 체계적으로 파악할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 분류체계에 근거하여 투자효과 측정활동은 기업성과지표의 도출, 기업성과지표별 정보화 효과 예측, 그리고 정보화 효과의 화폐가치 산출이라는 3가지 작업으로 구분된다. 본 연구에서는 각 작업별로 어떠한 절차, 방법, 기법들이 사용될 수 있는지를 제안하고 있다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.178-182
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2000
본 연구의 목적은 실험실에서 퇴적물의 다분광반사 특성과 물성을 측정하고 이를 위성 영상에 적용하여 영상에서 나타나는 퇴적물의 분광차이의 원인을 해석하고, 위성영상에서의 퇴적물의 분류 가능성을 연구하는데 있다. 연구에서는 Landsat TM위성 영상과 350~2500nm 파장대역에 대한 퇴적물 시료의 분광측정 자료를 사용하였으며, 기존의 조사 자료를 토대로 TM 영상에서 퇴적물을 분류한 후, 현장에서 시료를 채취하여 입도 분류를 실시하였다. 퇴적물의 입도와 함수비에 따른 분광특성변화를 검증하였으며, 입도와 함수비에 대한 회귀식을 구하여 이를 영상에 적용 분류하였다. 분석 결과 다분광자료 측정시 퇴적물입도에 따른 분광차이는 미약하였으며 이를 TM 자료로 재구성하였을 때는 분광특성을 구분할 수 없었다. 퇴적물의 분류는 TM Band 4, 5, 7을 이용한 회귀식을 적용할 때 비교적 정확하게 나타났으나, 영상에서 퇴적물의 분광 차이는 입도 크기가 직접적인 요인이 아니라 입도에 의한 함수비 및 유기물 함량의 차이에 기인한 것으로 해석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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