본 논문은 통계청에서 실시하는 인구주택 총조사로부터 획득된 각 개인의 직업 및 직종을 기술하고 있는 자연어를 입력받아 입력된 자연어가 의미하는 한국 표준 산업/구업 분류 코드의 후보들을 생성하는 산업/직업 코드 분류 도구를 제안한다. 코드 분류는 분류할 코드를 문서 범주로 간주하면 문서 분류와 동일한 문제로 생각할 수 있다. 하지만 본 산업/직업 코드 분류 문제는 입력되는 자연어의 길이가 한 두 문장 정도로 매우 짧아 문서 분류에 사용될 자질들이 개수가 주어 기존의 문서 분류 기법을 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 표준 코드를 기술하고 있는 내용을 미리 색인하고 입력된 자연어로부터 질의어를 생성하여 벡터공간모델로 질의어를 검색후 질의어와 일치율이 가장 높은 코드들을 분류될 후보 코드로 계시하는 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 분류 도구를 개발하였다.
Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.
건설정보 분류체계에 관한 연구는 기존에 수차례 이루어졌으며, 그 결과로 건설정보 분류체계를 제시하고 이를 고시하였다. 하지만, 건설정보 분류체계가 고시된 후 수년이 경과되었으나, 아직까지 현업에서의 활용은 극히 저조한 상태이다. 이러한 요인은 당초 건설정보 분류체계가 실제 현업에서 활용할 수 있는 수준으로 분류체계를 구성하여야 하나, 개념적인 분류로 이루어지고, 목적 및 용도별 구분이 명확하지 않아 활용방법을 이해하는데 어려움이 발생되고 있다. 또한 법적인 구속력이 미약하여 적용이 미흡하며 각 발주기관의 정보분류체계의 인식부족 및 활용분야의 인식부족으로, 실무 활용성이 미흡하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기존 국내외 건설정보 분류체계의 연구사례와 국내외 건설정보 분류체계의 유형 및 개발 동향에 관하여 살펴보고자 한다. 이를 통해 현재 건설정보 분류체계의 주요 문제점을 분석하고, 향후 개선방안을 개략적으로 제시하고자 한다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
해저면 분류를 위한 음향실험을 2003년 5월 19일부터 23일까지 5일간 남해에서 실시하였다. 실험 해역은 해저 구성물질이 각기 다른 6개의 정점을 선정하였으며 5개의 주파수 (30, 50, 80, 100, 120 kHz)를 이용하여 해저면 반사 신호를 측정하였다. 지음향 인자의 측정은 피스톤 코어를 이용하여 해저 퇴적물 샘플을 채취 후 입도분석을 하였다. 측정된 결과는 퍼지 이론을 이용하여 정점별 해저 퇴적물을 분류하였다. 반사손실 모델로 구성된 입력 소속 함수를 이용하여 측정결과를 평가 후, 그 결과를 Wentworth 입자 크기를 이용하여 출력 가능하도록 구성하였다. 퍼지 이론을 이용한 해저면 분류 기법과 잘 일치하였으며, 퍼지 이론을 통한 해저면 분류 기법의 가능성을 확인하였다.
연구배경 : 폐암은 병리조직학적 분류에 따라 치료방법과 예후가 달라 조직학적 분류가 필수적이라 할 수 있다. 그 동안 객담 세포진법, 경피적 침흡인술 및 침생검, 굴곡성 기관지경 검사 등을 이용하여 폐암의 조직학적 분류가 이루어져 왔고 이에 각 진단수기별로 수술 후 조직학적 분류와 수술 전의 조직학적 분류가 어느 정도 일치하는지를 알아보기 위하여 연구를 시행하였다. 방 법 : 1994년 1월부터 1997년 2월까지 서울대학교병원에서 폐암으로 진단받고 근치적 절제술을 시행받은 환자 중 분석 가능한 168명을 대상으로 의무기록 분석을 통한 후향적 연구를 시행하였다. 객담 세포진법, 경피적 침흡인술 및 침생검, 기관지 세척물의 세포진법, 굴곡성 기관지경 조직생검의 5가지 진단수기별로 분석하였고 수술 후 떼어낸 조직의 병리소견과 비교하여, 우연에 의해서도 올 수 있는 일치정도를 배제하여 산출한 일치율의 지표인 k값으로 조직학적 일치율을 평가하였다. 결 과 : 객담 세포진법의 k값은 0.86이었고 편평세포암 34예 중 32예에서 수술 후 병리조직학적 분류와 일치하였고 선암은 8예 중 7예에서 일치하였다. 경피적 침흡인술의 k값은 0.53이었고 편평세포압 31예 중 14예에서 수술 후 병리조직학적 분류와 일치하였고 소세포암은 3예 중 3예 모두에서 일치하였다. 경피적 침생검의k값은 0.77이었고 편평세포암 16예 중 13예에서 수술 후 병리조직학적 분류와 일치하였고 선암은 32예 중 30예에서 일치하였다. 기관지 세척물 세포진법의 k값은 1.0이었고 편평세포암 29예 중 29예에서 수술 후 병리조직학적 분류와 일치하였고 선암은 7예 중 7예에서 일치하였다. 굴곡성 기관지경 조작생검의 k값은 0.77이었고 편평세포암 52예 중 51예에서 수술 후 병리학적 분류와 일치하였고 소세포암은 2예 중 1예에서 일치하였다. 결 론 : 객담세포진법, 경피적 침생검, 기관지 세척물의 세포진법, 굴곡성 기관지경 조직생검은 k값 0.75 이상으로 아주 높은 일치율을 보여주었으나 경피적 침흡인술은 이에 비해 낮은 0.5 내외로 경피적 침흡인술 시행시 경피적 침생검을 병행하는 것이 좋을 것으로 판단되었다.
문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.
지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.
지식과 정보의 중요성이 강조되는 지식기반사회에서는 지식재산권의 대표적인 유형인 특허의 중요성이 날로 높아지고 있고, 그 수 또한 급증하고 있다. 특허 문서의 효과적 검색과 이용을 위해서는 새롭게 출원되는 특허 문서의 체계적인 분류 작업이 선행되어야 하고, 따라서 방대한 양의 특허 문서를 자동으로 분류해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Doc2Vec 모델을 이용하여 국내 특허 문서의 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 한 특허 문서의 자동 분류 모형을 제안한다. 먼저 국내에 등록된 31,495 건의 특허 문서의 IPC(International Patent Classification)와 요약정보를 바탕으로 Doc2Vec 모델을 구축하였다. 구축된 Doc2Vec 모델을 통하여 훈련데이터의 특징을 추출한 후, 이 특징 벡터를 이용하여 분류기를 학습하였다. 마지막으로 Doc2Vec 모델을 이용하여 실험데이터의 특징 벡터를 추출하고 분류기의 성능을 실험한 결과, 43%의 분류 정확도를 얻었다. 이를 통해, 특허 문서 분류 문제에 Doc2Vec 모델의 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
구매자는 일반 제조업에서 자재를 피터 크랄직 매트릭스 기법에 의해 경쟁품목, 일반품목, 전략품목, 위험품목으로 분류한 후 각 품목 특성에 맞추어 구매 전략을 수립한다. 피터 클라직 매트릭스란 구매 리스크와 비즈니스 영향도 즉 특정 품목의 구매 금액 비중에 따라 자재를 분류하는 기법이다. 본 논문은 플랜트 엔지니어링산업에서 플랜트 기자재를 대상으로 피터 클라직 매트릭스 기법에 의해 기자재를 분류한 후 각 품목 특성에 맞는 구매 전략을 제안하고 사례 기업인 A사가 사우디아라비아에서 수행하는 발전 플랜트 기자재에 제안한 구매 전략을 적용하여 그 효과를 검증한 것이다. 플랜트 엔지니어링산업은 수주산업인데 총 수주금액 중 구매가 차지하는 비중은 약 50~60%이다. 따라서 프로젝트를 수행할 때 원가를 절감하여 이익을 극대화하기 위해 구매는 매우 중요한 역할을 한다. 플랜트 기자재는 크게 회전기계류, 고정장치류, 전기자재류, 제어자재류, 배관자재류로 구분된다. 각 공종별 플랜트 기자재에 대해 구매 지출 분석을 한 후 피터 클라직 매트릭스 기법에 의해 플랜트 기자재를 분류한 결과 경쟁품목에는 열교환기, 저장탱크 등이 포함되었고 일반품목에는 전선관, 조명기자재, 밸브 등이 포함되었다. 또한 전략품목에는 가스터빈, 가스터빈 흡입공기 냉각장치 등이 포함되었고, 위험품목에는 가스터빈 고정 볼트 등이 포함되었다. 경쟁품목 중 다관형 열교환기는 공급자와 공동으로 원가 모델을 구축하는 전략을 수립했고 저장탱크의 경우에는 공급자에게 원자재를 사급하는 전략을 수립하였다. 그 전략을 A사가 수행하는 프로젝트에 적용한 결과 각각 20%와 6%의 원가 절감 효과를 얻었다. 일반품목 중 전선관은 구매 대행사를 활용하는 전략을 수립했고 조명기자재는 기술 사양 검토 과정을 생략한 구매 프로세스 간소화 전략을 수립하였다. 그 결과 약 10%의 원가 절감과 평균 5일의 발주기간을 단축할 수 있었다. 전략품목 중 가스터빈 흡입공기 냉각장치는 공급자와 포괄적 양해각서를 체결하여 공동으로 사업주에 대응하는 전략을 수립했고 그 결과 프로젝트 수행 안정성 확보와 공급자 조기 참여를 통한 발주 스케줄 단축을 이룰 수 있었다. 위험품목 중 가스터빈 고정볼트는 재고 확보 전략을 수립하여 자재의 부족이나 파손으로 인해 프로젝트 공기에 영향을 주지 않도록 리스크를 감소시키는 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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