• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.419-448
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• 2013

이 연구에서는 우리나라 대통령기록물의 효율적 관리와 대국민 기록정보서비스를 적극적으로 수용하기 위한 분류체계를 개발한 원리와 결과를 제시하였다. 이를 위해 행정수반으로써 대통령이 정부를 운용하는 과정에서 발생하는 업무결과물인 대통령기록물의 성격을 고려하였다. 또한 국가최고통치자로써 대통령이 정부를 통치하는 과정에서 발생하는 통치자료로써 대통령기록물의 성격도 고려하였다. 마지막으로 공공기록물이 갖는 기능적 측면도 고려하였다. 한편 행정안전부 공공정보분류체계를 비롯하여 국내외 주요 분류체계에서 시사하는 철학과 원리도 준용하였다. 이와 같은 연구를 통해 대분류 항목 24개, 중분류 항목 114개, 소분류 항목 179개의 대통령기록물 분류체계를 최종적으로 제안하였다. 제안된 분류체계항은 기록관리전문가와 분류전문가의 자문과 검증을 통해 분류체계로써 타당성을 확보하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2785-2791
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• 2012

본 논문에서는 학습 콘텐츠의 효과적인 관리와 재사용을 위한 학습객체 자동 분류 기법을 제안한다. 제안한 기법은 학습객체들의 발생 사례를 이용하여 학습객체들의 응집도를 생성하고, 응집도를 기반으로 학습객체들의 연관성을 측정하여 학습객체들의 자동 분류를 수행한다. 제안한 기법을 학습관리시스템에 적용하면 학습 콘텐츠의 개발 비용을 절감시킬 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션에서 확률 기반 기법의 평균 정확도는 28.20%로 나타났고, 응집도 기반 기법의 평균 정확도는 56.38%로 나타났다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 학습객체 자동 분류에 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권9호
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• pp.876-883
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• 2008

정확하게 정의된 전자 카탈로그(또는 상품정보)는 전자상거래 시스템의 핵심기반이다. 전자 카탈로그의 분류정보는 전자 카탈로그 정보 구축을 위한 기반 정보이며, 전자 카탈로그를 이용하는 시스템의 질을 좌우하는 중요 정보이다. 그러나, 정보시스템의 활용이 증가함에 따라, 시스템에서 관리해야 할 전자카탈로그의 양은 대용량화되었고, 대용량 전자 카탈로그의 분류 작업은 더욱 복잡하게 되었다. 본 논문에서는 전자 카탈로그를 자동분류하기 위한 자동분류기 시스템을 설명하고 자동분류기를 활용한 기업 정보시스템의 카탈로그 관리 프로세스 개선 구축 경험 및 기업의 전자카탈로그 표준화 작업을 위한 자동분류기 활용방법을 제시한다. 더불어 향후 유사 시스템 구축에 도움이 될 수 있도록 경험으로부터 얻은 자동분류기 시스템 구축 및 활용 이슈를 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.203-214
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• 2023

우리나라 관세청은 효과적인 원스톱(One-stop) 업무 처리가 가능한 전자통관 시스템으로 효율적으로 업무처리를 하고 있지만 기술의 발달과 비대면 서비스의 증가로 매년 수출입건수가 증가하고 있으며 그에 따른 업무량도 폭증하고 있는 실정으로 이에 따른 보다 효과적인 방법이 매우 필요하다. 수입과 수출은 모든 물품에 대한 분류 및 세율 적용을 위한 HS Code(Harmonized system code)가 필요하고 해당 HS Code를 분류하는 품목 분류는 전문지식과 경험이 필요한 업무 난이도가 높고 관세 통관절차에서 중요한 부분이다. 이에 본 연구는 품목 분류 의뢰서의 물품명, 물품상세설명, 물품 이미지 등의 다양한 유형의 데이터 정보를 활용하여 멀티모달 표현 학습(Multimodal representation learning) 기반으로 정보를 잘 반영할 수 있도록 딥러닝 모델을 학습 및 구축하여 HS Code를 분류 및 추천해 줌으로써 관세 업무 부담을 줄이고 신속한 품목 분류를 하여 통관절차에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1161-1167
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• 2018

기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위해 악성코드 분류 연구가 다양화되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가, 분류가 어려운 변종 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계학습을 적용하기에 이르렀다. 하지만, 각 방식을 모두 활용했을 때 발생하는 정확성, 확장성 트레이드오프 문제는 여전히 해결되지 못했으며, 학계에서 중요한 연구 주제이다. 이에 따라, 본 연구에서는 기존 악성코드 분류 연구들의 문제점을 보완하기 위해 새로운 악성코드 분류 시스템을 연구 및 개발한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.63-72
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• 2000

데이터마이닝은 방대한 데이터 자료로부터 숨어있는 지식이나 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 이러한 데이터 마이닝 알고리즘은 통계학, 전자계산학, 그리고 기계학습 분야에서의 오랜 기간동안 이루어진 연구 결과의 산물이다. 어느 특정한 상황에 적용하는 특정한 기술들의 선택은 구현되어야 하는 데이터 마이닝 임무의 성격과 가용한 데이터의 성격에 의존한다. 데이터 마이닝에는 여러 임무가 있으며, 그 중에서 가장 대표적인 임무가 분류라고 (classification) 볼 수 있다. 분류는 인간 사고의 기본적인 요소이기 때문에 여러 응용 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 문제 분석의 첫 단계라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 학습문제에서 강건성(robust)을 갖는 유전자 알고리즘 기반의 분류시스템을 제안하고, 데이터 마이닝에서 중요한 분류기능에 관련된 문제인 nDmC에 응용해서 그 유효성을 검증한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.189-214
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• 2008

본 연구는 현 KDC 4판의 지역구분체계가 가지는 문제점을 지적하고 이에 대한 개선방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 주요 분류법들을 십진과 비십진으로 나누어 각각의 분류법에서 채택한 지역구분 원칙에 대해 분석하였으며, 아울러 한국, 미국, 일본의 국가기관에서 채택한 지역구분 기준에 대해 조사하였다. 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 KDC 4판 한국지역구분표의 개선안을 도출하였다. 또한 국민편의를 위해 마련된 공공기관의 행정구역분류체계와의 연관성 및 일관성 유지 방안과 아울러 행정지리에 의한 구분 이외의 다양한 지리현상을 반영한 추가적인 지역구분기준의 마련 방안을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.85-93
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• 2015

This paper mainly introduces the methods of extracting landslide information using ALOS(Advanced Land Observing Satellite) images and GIS(Geographical Information System) technology. In this study, we classified images using three different methods which are the unsupervised the supervised and the PCA(Principal Components Analysis) for extracting landslide information based on characteristics of ALOS image. From the image classification results, we found out that the quality of classified image extracted with PCA supervised method was superior than the other images extracted with the other methods. But the accuracy of landslide information extracted from this image classification was still very low as the pixels were very similar between the landslide and safety regions. It means that it is really difficult to distinguish those areas with an image classification method alone because the values of pixels between the landslide and other areas were similar, particularly in a region where the landslide and other areas coexist. To solve this problem, we used the LSM(Landslide Susceptibility Map) created with ArcView software through weighted overlay GIS method in the areas. Finally, the developed LSM was applied to the image classification process using the ALOS images. The accuracy of the extracted landslide information was improved after adopting the PCA and LSM methods. Finally, we found that the landslide region in the study area can be calculated and the accuracy can also be improved with the LSM and PCA image classification methods using GIS tools.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.422-432
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• 2019

A hybrid kernel function of support vector machine is proposed to improve the classification performance of power quality disturbances. The kernel function mathematical model of support vector machine directly affects the classification performance. Different types of kernel functions have different generalization ability and learning ability. The single kernel function cannot have better ability both in learning and generalization. To overcome this problem, we propose a hybrid kernel function that is composed of two single kernel functions to improve both the ability in generation and learning. In simulations, we respectively used the single and multiple power quality disturbances to test classification performance of support vector machine algorithm with the proposed hybrid kernel function. Compared with other support vector machine algorithms, the improved support vector machine algorithm has better performance for the classification of power quality signals with single and multiple disturbances.

• 대한간호학회지
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• 제30권6호
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• pp.1411-1426
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• 2000

A nursing activity classification for hospitalized patients was performed based on an article review regarding nursing definition and nursing activity classification system. The study was conducted as follows: 1) Taxonomy was developed by the research team through the Delphi process and review article. The taxonomy consists of four nursing processes, (assessment, diagnosis, intervention and evaluation) and twelve nursing activity domains space (resperation, nutrition, elimination, exercise/alignment maintenance, comfort, hygiene, safety, spiritual support, counseling/ education, medication, communication, patient and information management). 2) First, nursing activities of the intervention process were listed and then classified by the nursing process of assessment, diagnosis, intervention and evaluation. The list consists of twelve nursing activity domains and 136 nursing activities. 3) A pilot study was conducted in two hospitals to verify validity and appropriateness of nursing activities. 4) The content validity index, which was calculated by 6 clinical practice experts, was 0.95. Also, a nursing activity classification system should also be developed in the department of community nursing and home health care nursing.