• ETRI Journal
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• 제13권2호
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• pp.34-41
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• 1991

In this paper, a new distributed parallel algorithm for pattern classification based upon Self-Organizing Neural Network(SONN)[10-12] is developed. This system works without any information about the number of clusters or cluster centers. The SONN model showed good performance for finding classification information, cluster centers, the number of salient clusters and membership information. It took a considerable amount of time in the sequential version if the input data set size is very large. Therefore, design of parallel algorithm is desirous. A new distributed parallel algorithm is developed and experimental results are presented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.604-607
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• 2003

Most recommendation systems recommend the products or other information satisfying preferences of users on the basis of the users' previous profile information and other information related to product searches and purchase of users visiting web sites. This study aims to apply these application categories to e-mail more necessary to users. The E-Mail System has the strong personality so that there will be some problems even if e-mails are automatically classified by category through the learning on the basis of the personal rules. In consideration with this aspect, we need the semi-automatic system enabling both automatic classification and recommendation method to enhance the satisfaction of users. Accordingly, this paper uses two approaches as the solution against the misclassification that the users consider as the accuracy of classification itself using the dynamic threshold in Bayesian Learning Algorithm and the second one is the methodological approach using the recommendation agent enabling the users to make the final decision.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제63호
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• pp.139-151
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• 2007

As the Internet becomes prevalent in our lives, harmful contents, such as phornographic videos, have been increasing on the Internet, which has become a very serious problem. To prevent such an event, there are many filtering systems mainly based on the keyword-or image-based methods. The main purpose of this paper is to devise a system that classifies pornographic videos based on the audio information. We use the mel-cepstrum modulation energy (MCME) which is a modulation energy calculated on the time trajectory of the mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) as well as the MFCC as the feature vector. For the classifier, we use the well-known Gaussian mixture model (GMM). The experimental results showed that the proposed system effectively classified 98.3% of pornographic data and 99.8% of non-pornographic data. We expect the proposed method can be applied to the more accurate classification system which uses both video and audio information.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.261-265
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• 2004

The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat＋ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.238-244
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• 2013

음악 장르 분류를 위해서 다양한 종류의 특징 벡터들이 이용되고 있다. 대표적인 short-term 특징 벡터들로는 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), octave-based spectral contrast (OSC) 등이 있으며, 이들의 long-term variation이 함께 이용된다. 본 논문에서는 OSC 특징을 추출하는데 있어서 하나의 옥타브 밴드 뿐만 아니라 다중 옥타브 밴드를 동시에 이용하여 옥타브 밴드 간 상관관계를 함께 반영할 수 있도록 하였다. 2012년도 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) 평가회의 mixed 장르 분류 분야에서 4위를 한 알고리즘에 다중 옥타브 밴드를 이용한 결과, GTZAN과 Ballroom 데이터베이스에 대해서 각각 0.40% 포인트와 3.15% 포인트의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.83-101
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• 2011

국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.231-234
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in load demand data. The main aim of our work is to forecast customers' contract information from capacity of daily power consumption patterns. According to the result, we try to evaluate the contract information's suitability. The proposed our approach consists of three stages: (i) data preprocessing: noise or outlier is detected and removed (ii) cluster analysis: SOMs clustering is used to create load patterns and the representative load profiles and (iii) classification: we applied the K-NNs classifier in order to predict the customers' contract information base on power consumption patterns. According to the our proposed methodology, power load measured from AMR(automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs. The output was the classification of representative load profiles (or classes). Lastly, in order to evaluate KNN classification technique, the proposed methodology was applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and the results of our experiments was presented.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.157-168
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• 2009

우리가 살아가는 삶속에 깊숙이 파고든 공간정보는 유비쿼터스 시대에 맞춰 지능형 공간정보로 진화하고 있다. 또한 이를 이용한 다양한 서비스 모델이 소개되고 있다. 하지만 이러한 서비스에 대하여 사용자와 제공자에게 동시에 설명할 수 있는 분류체계는 존재하지 않는다. 이에 다양한 지능형 공간정보 서비스들을 체계적으로 분류할 수 있는 체계가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지능형 공간정보의 개념을 소개하고 공간정보 서비스들의 특성을 고려한 서비스 분류 체계를 개발하였다. 개발된 지능형 공간정보 서비스분류 매트릭스는 지능수준 척도, 공간정보 정확도, 서비스 영역을 기준으로 하였다. 본 연구에서 제안한 서비스 분류 매트릭스는 두 가지 관점에서 활용될 수 있다. 첫째, 지능형 공간정보의 수요가 늘어나면서 유사한 기능만을 가진 채 실수요를 반영하지 못하고 중복된 서비스들이 나타나는 현실을 개선시킬 수 있다. 둘째, 공간정보 산업의 현황을 들여다보고 새로 진입하게 되는 서비스의 목표 선정이나 미래의 발전 방향을 제시할 수 있다. 이러한 활용을 토대로 서비스 분류 매트릭스는 새로운 블루오션 창출과 같이 공간정보 사업 활성화를 이루는데 도움이 될 수 있다. 하지만, 서비스 분류 매트릭스는 향후 개발될 다양한 서비스를 적용하는데 있어 문제점이 없도록 수정과 보완이 필요하다. 그리고 분류 매트릭스는 궁극적으로 서비스 로드맵을 작성하기 위한 자료로 활용되거나 참조모델로서 활용될 수 있도록 해야 할 것이다. 하여 U-City의 미래를 더욱 밝게 할 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.169-181
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• 2016

Organizations in some industries are still hesitant to adopt the Enterprise Resource Planning (ERP) system due to its high risk of failures. This study examined how industry classification affects the successful implementation of the ERP system. To achieve this goal, we reinvestigated the existing ERP Success Model that was developed by Chung with the data from various industry sectors, since Chung validated the model only in the engineering and construction industries. In order to test to see if the Chung model can be applicable outside the engineering and construction industries, the relationships between the ERP success indicators and the critical success factors in the Chung model and those in the sample data collected from ten different industry sectors were compared and investigated. The ten industry sectors were selected based on the Global Industry Classification Standard (GICS). We found that the impact of success factors on the success of implementing an ERP system varied across industry sectors. This means that the success of ERP system implementation can be industry-specific. Thus, industry classification should be considered as another factor to help IT decision makers or top-management avoid ERP system failures when they plan to implement a new ERP system.

• 정보관리학회지
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• 제20권1호
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• pp.457-488
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• 2003

조선총독부 공문서는 근대사 연구의 가장 핵심적인 정보원이다. 이 연구의 목적은 조선총독부 공문서를 원활히 활용할 수 있도록 지원하는 기능분류체계를 개발하기 위한 원칙과 단계를 제시하는 것이다. 우선, 기능적 분류체계를 위한 이론적 근거를 마련하기 위해 기록물 분류의 개념과 역할 분류 원칙에 대해 살펴보고, '기능적 출처' 개념 도입의 필요성을 제시하였다. 또한 조선총독부 공문서 분류에 왜 기능분류가 적합한지를 살펴보았고, 기능분류 사례와 그 시사점도 살펴보았다. 이러한 이론적 연구와 조선총독부 조직 및 기능 분석 결과를 토대로 조선총독부 기록물을 위한 분류체계 개발을 위한 원칙을 설정하였다. 아울러 개념화, 용어화, 기호화를 고려한 개발모형을 도출하였으며, 분류표와 함께 시소러스를 연계 구축할 수 있는 방안도 제시하였다.