Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.713-716
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2007
오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 유사성 척도 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, DT, NB, SVM, MLP 알고리즘을 이용하여 클래스 분류 모델을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 50 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 94.8%의 정확도를 보여 가장 최적의 조합을 보였다.
Automated text categorization is to classify free text documents into predefined categories automatically and whose main goals is to reduce considerable manual process required to the task. The researches to improving the text categorization performance(efficiency) in recent years, focused on enhancing existing classification models and algorithms itself, but, whose range had been limited by feature based statistical methodology. In this paper, we propose RTPost system of different style from i.ny traditional method, which takes fault tolerant system approach and data mining strategy. The 2 important parts of RTPost system are reinforcement training and post-processing part. First, the main point of training method deals with the problem of defining category to be classified before selecting training sample documents. And post-processing method deals with the problem of assigning category, not performance of classification algorithms. In experiments, we applied our system to documents getting low classification accuracy which were laid on a decision boundary nearby. Through the experiments, we shows that our system has high accuracy and stability in actual conditions. It wholly did not depend on some variables which are important influence to classification power such as number of training documents, selection problem and performance of classification algorithms. In addition, we can expect self learning effect which decrease the training cost and increase the training power with employing active learning advantage.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.11
no.2
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pp.25-38
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2000
A knowledge classification is based on different types of knowledge system. which depends on classified objects, purposes, times, regions, and scholars. The classified contents. however, do not show any significant difference in any times or regions, though there are differences in representation methods and in arrangement priority of representing knowledge, Knowledge or library classification reflects the structure of a contemporary society and is decided by social philosophy of the time. The basic structure of knowledge system in the past was formed in the ancient time, and since then, it has been continuously developed. In the course of this process, the development of studies has generated other branches of studies, playing a significant role in changing the whole system of studies. This kind of development will continue to occur and many new branches of information will appear. resulting in taking each category of knowledge classification.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2006.06a
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pp.791-794
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2006
컴퓨터의 정상적인 활동을 방해하는 공격행위는 네트워크로 연결된 컴퓨터를 기반으로 하는 사회 활동이 증가함에 따라 심각한 문제를 유발하고 있다. 하지만 기존의 네트워크 및 시스템공격에 대한 분류기법은 주로 공격자 입장에서 연구되어서 피해를 입은 시스템이 사용하기에는 부족하였다. 그래서 피해시스템 입장에서 공격을 정확히 분류하고 탐지할 수 있는 분류기법을 개발하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 공격 분류방식을 분석하여 문제점을 발견한 후, 공격 분류방식이 가져야할 요구사항을 도출한다. 공격 분류기법의 요구사항을 만족하면서, 피해 시스템의 관리자가 공격에 대한 대책수립에 도움이 되는 공격 분류기법을 제안한다. 제안하는 분류기법은 공격방식에 따라 확장이 가능하므로 복합적 공격을 보다 정확하게 분류할 수 있다.
지진, 산사태, 액상화 등의 지질재해 예측을 위한 지역적 지반특성을 규명하기 위해서 지질도 또는 지형도를 이용하여 간접적인 방법이 사용되기도 한다. DEM에서 추출한 경사도는 지반분류 시 하나의 기준으로 사용되어질 수 있고, 이때 DEM의 해상력에 따라 그 결과가 다르게 산출될 수도 있다. 이번 연구에서는 DEM의 해상력에 따라 우리나라 일부지역의 지반분류 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 각기 다른 해상도의 DEM을 적용하여 우리나라 동남부 지형을 경사도 기준으로 지반분류한 후 그 면적차이를 해상도별로 비교한 결과, 지반분류 C 지역의 면적 변화가 가장 뚜렷하였다. $V_s30$ 범위로 분류한 결과에서는 180 m/sec 이하의 지역에서 해상도별로 가장 큰 변화가 있었다. 고해상도에서는 지반분류 B와 E의 지역에서 면적이 저해상도 보다 크게 산출되는 경향이 있었고, 저해상도에서는 지반분류 C와 D 지역의 면적이 고해상도 보다 크게 산출되는 경향이 있었다. 이는 DEM의 해상도가 낮아질수록 각기 다른 지반정보를 함유한 작은 셀이 큰 셀로 만들어지는 과정에서 평균화되는 지반정보가 과대평가 또는 저평가되었기 때문이다. 연구지역 내 시추지역의 지반과 지반분류 결과를 비교하면 해상도별로 78%~52%까지 일치하였고, 고해상도에서 일치율이 더 높았다. 지형의 변화가 심하고 인구나 산업시설이 밀집된 재해 고위험군 지역은 고해상도의 지도를 이용하고, 지형의 변화가 없거나 단단한 지반의 지역은 재해가 상대적으로 작아서 저해상도의 사용으로 자료처리 시간의 효율성을 증대시키는 방안도 생각할 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.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.3
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pp.49-70
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2013
The purposes of this study are to analyze and compare current state of subject directories of the health field in eight internet bookstores in domestic and abroad. A comparative analysis was carried out for KDC and DDC, using names of subdivisions within the health field of internet bookstore. Also, user interviews to find their information needs about the health field in internet bookstore were conducted. And then, based upon the findings, this study proposed a design principle and a new classification for the health field of internet bookstores. With evaluations of the experts from the field, a final classification schedule (1 class, 11 division, 60 subdivision, and 16 section) was suggested. The results of this study can be used for a foundation of classifying health resources efficiently in internet bookstores and other web sites.
전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2002.08a
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pp.11-18
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2002
디지털 전자출판의 대표적인 형태인 전자책은 다양한 분야에서 급성장을 하고 있으며 그 분야와 시장은 더욱 넓어지고 있다. 국내에서도 전자책을 제공하는 업체들이 생겨났으며, 이용자들도 증가하고 있다. 책을 검색하여 원하는 도서를 찾아 읽는다는 의미에서 도서관의 기능도 하고 있으며 따라서 합리적인 분류체계가 수반되어져야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 국내 전자책 컨텐츠 업체 5곳과 국외 4곳을 선정한 후 이곳에서 제공하고 있는 전자책의 분류체계를 국내는 KDC와 국외는 DDC와 비교분석하여 보고자 한다.
본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 손 영상을 소그룹으로 나누고 최종적으로 소그룹 내에서 개별 모델로 분류하는 다단계 접근 방식을 취한다. 이 방식은 처음부터 모든 특성치들을 다 구하여 기존에 가지고 있는 모델 모두와 비교하는 대신, 먼저 소그룹으로 분류 후에 해당 소그룹 내의 모델만을 대상으로 비교 연산을 수행한다. 따라서 계산 량을 크게 줄일 수 있을 뿐 아니라, 확장이 용이하며, 각 소그룹 별로 특성화된 처리를 할 수 있으므로 효율적인 인식기의 구현이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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