• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.383-386
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• 2005

This study proposes a case based reasoning system with two dimensional reduction techniques. In this study, vertical and horizontal dimensions of the research data are reduced through hybrid feature and instance selection process using genetic algorithms. We applied the proposed model to customer classification model which utilizes customers' demographic characteristics as inputs to predict their buying behavior for the specific product. Experimental results show that the proposed technique may improve the classification accuracy and outperform various optimized models of typical CBR system.

• 한국비블리아학회지
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• 제8권1호
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• pp.197-227
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• 1997

The main purpose of this study is ① to settle and to analyze the classification of the Internet Search Engine comparitively, and ② to build the compatible model of Internet Search Engine classification in order to seek information on the Internet resources. specially in the branch of the Computers and Internet areas. For this study, four Internet Search Engine (Excite, 1-Detect, Simmany, Yahoo Korea!), Inspec Classification and two distionaries were used. The major findings and result of analysis are summarized as follows : 1. The basis of the classification is the scope of topics, the system logic, the clearness, the efficiency. 2. The scope of topics is analyzed comparitively by the number of items from each Search Engine. In the result, Excite is the most superior of the four 3. The system logic is analyzed comparitively by the casuality balance and consistency of the items from each Search Engine. In the result, Excite is the most superior of the four 4. The clearness is analyzed comparitively by the clearness and accuracy of items, the recognition of the searchers. In the result, Excite is the most superior of the four. 5 The efficiency is analyzed comparitively by the exactness of indexing and decreasing the effort of the searchers. In the result, Yahoo Korea！ is the most superior of the four. 6 The compatible model of Internet Search Engine classification is estavlished to uplift the scope of topics, the system logic, the clearness, and the efficiency. The model divides the area mainly based upon the topics and resources using‘bookmark’and‘shadow’concept.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제12권2호
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• pp.179-195
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• 2002

In this research, we developed an efficient Hangul document classification system for text mining. We mean 'efficient' by maintaining an acceptable classification performance while taking shorter computing time. In our system, given a query document, k documents are first retrieved from the document case base using the k-nearest neighbor technique, which is the main algorithm of case-based reasoning. Then, TFIDF method, which is the traditional vector model in information retrieval technique, is applied to the query document and the k retrieved documents to classify the query document. We call this procedure 'CB_TFIDF' method. The result of our research showed that the classification accuracy of CB_TFIDF was similar to that of traditional TFIDF method. However, the average time for classifying one document decreased remarkably.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.173-179
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• 2015

In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.65-77
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• 2013

많은 기관에서 방재 자원을 관리하고 운영하고 있으나 이들 자원에 대한 통일된 분류 및 식별 체계가 존재하지 않고 있어서 시스템 간의 호환성에 대한 근본적인 문제를 발생시키고 있다. 미국은 NIMS에서 방재자원에 대한 표준 체계를 제시하고 있으며, 이러한 표준 체계에 따라 IRIS, webEOC 등에서 자원을 관리하고 있다. 방재자원에 대한 분류와 식별은 궁극적으로 재난 발생 시 신속히 필요한 자원 리스트를 확인하고, 해당 자원을 정확히 찾을 수 있는 체계를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 국제적 표준과 현장 요구사항을 반영한 방재자원에 대한 분류 및 식별 기준 체계를 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.215-235
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• 2008

이 연구는 오늘날 대부분의 도서관 홈페이지 상에 설정된 분류 관련 탐색장치들이 자료분류의 목적(분류의 본질적인 역할은 자료를 주제적으로 밀접하게 연관시키는 탁월한 브라우징 효과이고 또한 목록상에서 검색요소(색인어)의 역할도 하게 되는 것이다)을 제대로 하지 못하는 것을 발견하고 그 개선책을 제시하고자 하는데 의의를 두고 있다. 구체적으로는 DDC를 사용하는 상당수의 국내외 도서관 홈페이지를 방문하여 먼저 세부 항목을 마련하여 분류기호 탐색장치의 문제점들을 분석하고 평가한 다음, 그 내용을 토대로 바람직한 개선방안을 제시하고자 하는데, 특히 분류브라우징(주제의 계층적 접근이 가능하도록 만든 장치) 관련 장치를 유용하게 하기 위한 수단으로 DDC(1000구분 : 요목표)를 한국 실정에 맞게 조정 변개하였다. 분류의 탐색요소로서의 기능과 브라우징 역할은 홈페이지 검색장치에서 상호 유기적으로 작용하도록 설계되어야 시너지 효과를 기대할 수 있다고 판단되기 때문이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.807-824
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• 2016

In this paper, a method of mood classification based on user brainwaves is proposed for real-time application in commercial services. Unlike conventional mood analyzing systems, the proposed method focuses on classifying real-time user moods by analyzing the user's brainwaves. Applying brainwave-related research in commercial services requires two elements - robust performance and comfortable fit of. This paper proposes a filter based on Regularized Common Spatial Patterns (RCSP) and presents its use in the implementation of mood classification for a music service via a wireless consumer electroencephalography (EEG) device that has only 14 pins. Despite the use of fewer pins, the proposed system demonstrates approximately 10% point higher accuracy in mood classification, using the same dataset, compared to one of the best EEG-based mood-classification systems using a skullcap with 32 pins (EU FP7 PetaMedia project). This paper confirms the commercial viability of brainwave-based mood-classification technology. To analyze the improvements of the system, the changes of feature variations after applying RCSP filters and performance variations between users are also investigated. Furthermore, as a prototype service, this paper introduces a mood-based music list management system called MyMusicShuffler based on the proposed mood-classification method.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권3호
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• pp.245-248
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• 2007

In this paper, we research the content-based analysis and classification according to the composition of the feature parameter data base for the audio data to implement the audio data index and searching system. Audio data is classified to the primitive various auditory types. We described the analysis and feature extraction method for the feature parameters available to the audio data classification. And we compose the feature parameters data base in the index group unit, then compare and analyze the audio data centering the including level around and index criterion into the audio categories. Based on this result, we compose feature vectors of audio data according to the classification categories, and simulate to classify using discrimination function.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.57-79
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• 2013

본 연구는 전통적인 문헌분류와 주제어기반 분류(Subject-Based Classification: SBC)의 상대적인 비교를 통하여 SBC 체계가 범주화 및 분류체계의 측면에서 갖는 특성을 분석함으로써 SBC의 정체성을 명확히 정립하는 데 목적이 있다. 분석을 위하여 12종의 실제 SBC 체계를 수집하여 그 체계의 전반 및 특성을 개괄하고, 범주화의 관점과 내용, 그리고 분류의 이론적 측면에서 DDC와 상대적인 방식으로 분석하였다. 분석의 결과 SBC 체계는 분류의 관점의 차이에서 비롯되는 범주화의 내용과 구조적인 측면에서 DDC와 큰 차이가 있으며, 분류체계로서의 요건이 적용되는 정도와 방식에 있어서도 기존의 문헌분류체계와 상반된 특성이 명확하게 드러남을 파악할 수 있었다. 따라서 향후 이러한 SBC의 특성을 고려한 분류론적 논의와 이론 개발이 필요함을 밝혔다.

• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.37-66
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• 2000

본 연구는 지식사회에서 이루어지는 연구 및 교육을 분류할 수 있는 분류표의 설계를 통해 학문분류표의 재설정을 모색하였다. 국내외 대학 및 대학원의 전공 명칭, 교과과정, 국내 교수진의 세부 전공 분야의 분석과 다양한 학문분류표의 항목 비교를 바탕으로 분류표를 설계하였다. 설계한 분류표를 다양한 문헌분류표와 대조하고 각 주제별 전문위원들의 검토 및 의견 수렴 과정을 통해 본표, 보조표, 상관색인의 세 부분으로 구성된 학문분류표를 최종적으로 재설정하였다. 이 분류표를 바탕으로 1998년 학술연구조성비 연구과제 목록집에 실린 연구과제를 실제로 분류해 보았으며, 보다 효과적인 학술 정보 조직과 학제간 연구를 도모할 수 있는 실용적 학문분류 방안을 제시하였다.