• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제16권4호
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• pp.342-348
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• 2014

Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of pressure ulcer classification system education on hospital nurses' knowledge and visual discrimination ability of pressure ulcer classification system and incontinence-associated dermatitis. Methods: One group pre- and post-test was used. A convenience sample of 96 nurses participating in pressure ulcer classification system education, were enrolled in single institute. The education program was composed of a 50-minute lecture on pressure ulcer classification system and case-studies. The pressure ulcer classification system and incontinence-associated dermatitis knowledge test and visual discrimination tool, consisting of 21 photographs including clinical information were used. Paired t-test was performed using SPSS/WIN 18.0. Results: The overall mean difference of pressure ulcer classification system knowledge (t=4.67, p<.001) and visual discrimination ability (t=10.58, p<.001) were statistically and significantly increased after pressure ulcer classification system education. Conclusion: Overall understanding of pressure ulcer classification system and incontinence-associated dermatitis after pressure ulcer classification system education was increased, but tended to have lack of visual discrimination ability regarding stage III, suspected deep tissue injury. Differentiated continuing education based on clinical practice is needed to improve knowledge and visual discrimination ability for pressure ulcer classification system, and comparison experiment research is required to evaluate its effects.

• 한국측량학회지
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• 제19권4호
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• pp.385-393
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• 2001

도시토지이용 정보는 도시기본계획, 도시계획, 지구단위계획, 교통영향평가, 환경영향평가, 도시기반시설계획등의 가장 기본적인 자료이다. 현재 생산되고 있는 토지이용정보의 수준으로는 이러한 요구를 충족시킬 수 없다. 따라서 본 연구에서는 현재의 도시토지이용분류체계의 현황과 문제점을 분석하고, 미국의 토지에 기초한 분류체계0(LBCS)와 같은 해외 선진사례 연구를 통해서 정확한 도시토지이용정보를 획득하기 위한 도시토지이용분류 코딩체계개발 방안을 제시하여 도시토지이용자료의 표준화를 꾀하고, 자료의 호환성을 높이고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제15권2호
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• pp.223-232
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• 2002

인터넷이 정보획득의 중요한 수단으로써 보편화되면서 인터넷상의 정보를 효율적으로 조직화하고 관리할 수 있는 시스템의 중요성이 점차 커지고 있다. 이에 따라 이용자의 정보검색효율성에 직접적인 영향을 기치는 디렉토리 분류체계에 대한 연구가 각 분야별로 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 디자인 분야 디렉토리 분류체계에 의한 검색의 효율성을 높이기 위하여 문헌 분류체계에 대한 이론과 현재 서비스되어 지고 있는 디자인 포탈사이트들의 디렉토리 분류체계를 비교 분석하여 효율적인 분류체계 방안을 제안 하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.95-112
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• 2004

건설 산업분야와 관련된 다양하고 방대한 정보의 효과적 관리를 위한 건설정보 분류체계에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. ISO/DIS 12006-2, MasterFormat 등의 분류체계가 국제적 표준으로 제안되었고 국내에서는 이를 국내실정에 적용한 통합건설정보분류체계가 건설교통부를 통하여 제안되었다. 그런데 건설 산업의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 보다 높은 수준의 정보 표현 방식이 요구되고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 통합건설정보분류체계에 기반한 건설정보 온톨로지를 구축하고 그 활용 방안을 제안한다. 온톨로지 기술은 개념들 간의 의미적 연관성을 명확히 표현함으로써 건설 정보의 효과적 관리뿐만 아니라 상이한 정보 시스템들 간의 의미적 상호운용을 지원해줄 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5132-5148
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• 2017

Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.237-242
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• 2012

웹 문서 정보 서비스는 관리자의 효율적 문서관리와 사용자의 문서검색 편의성을 위해 문서 분류 시스템을 필요로 한다. 기존의 문서 분류 시스템은 분류하고자 하는 문서 내 선택된 자질어의 개수가 적거나, 특정 범주의 문서 비율이 높아 그 범주에서 대부분의 자질어가 선택되어 모델이 생성된 경우 분류 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 'Modified ECCD' 기법 및 '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 사용한 문서 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법인 'Modified ECCD' 기법이 ${\chi}^2$ 및 ECCD 기법에 비해 높은 분류 성능을 보였으며, '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 'Modified ECCD' 기법으로 선택된 자질어 변수에 추가하여 학습하였을 경우에 더 높은 분류 성능을 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.297-307
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• 2017

본 연구의 목적은 초중등학생 대상 알고리즘 교육을 위한 알고리즘 분류체계를 제안하는 것이다. 연구자는 알고리즘의 구성요소를 정의하고, 분석합성식 방법으로 알고리즘 분류체계를 표현하였다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 분류의 목적과 분류의 종류에 대한 이론적인 탐색을 실시하였다. 둘째, 기존에 제안된 알고리즘 내용에 대한 분류체계의 내용과 그 한계에 대해 살펴보았다. 이와 더불어 알고리즘 교육 연구에서 사용되었던 알고리즘 교육 내용 및 선정 기준에 대해 살펴보았다. 셋째, 알고리즘의 분류를 위해 알고리즘 구성요소를 NRC에서 제시한 핵심 아이디어와 관통 개념을 사용하여 재정의하였다. 그리고 알고리즘 관통 개념을 디자인 구조와 자료구조로 세분화하여 그 내용을 제시하였으며, 이 내용을 분석합성식 분류체계를 사용하여 표현하였다. 마지막으로 전문가 집단의 검토를 통해 제안한 내용에 대한 타당도를 검증하였다. 알고리즘 분류체계에 대한 연구는 알고리즘 교육에 있어 내용 선정 및 교육 방법에 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.243-251
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• 2000

In general, Rough Set theory is used for classification, inference, and decision analysis of incomplete data by using approximation space concepts in information system. Information system can include quantitative attribute values which have interval characteristics, or incomplete data such as multiple or unknown(missing) data. These incomplete data cause the inconsistency in information system and decrease the classification ability in system using Rough Sets. In this paper, we present various types of incomplete data which may occur in information system and propose INcomplete information Processing System(INiPS) which converts incomplete information system into complete information system in using Rough Sets.

• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.135-161
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• 2002

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어 일본어의 3개 언어로 통합 구축하여 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 모형을 설계하였다. 이 연구에서는 개념을 기본 단위로 한 시소러스 모형을 개발하였으며, 시소러스와 연계되는 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 마련하고 기존의 일반 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.417-426
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• 2000

This study suggests integrated neural network models for Interest rate forecasting using change-point detection, classifiers, and classification functions based on structural change. The proposed model is composed of three phases with tee-staged learning. The first phase is to detect successive and appropriate structural changes in interest rare dataset. The second phase is to forecast change-point group with classifiers (discriminant analysis, logistic regression, and backpropagation neural networks) and their. combined classification functions. The fecal phase is to forecast the interest rate with backpropagation neural networks. We propose some classification functions to overcome the problems of two-staged learning that cannot measure the performance of the first learning. Subsequently, we compare the structured models with a neural network model alone and, in addition, determine which of classifiers and classification functions can perform better. This article then examines the predictability of the proposed classification functions for interest rate forecasting using structural change.