• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권1호
• /
• pp.364-380
• /
• 2016

The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제14권2호
• /
• pp.115-130
• /
• 2004

This paper proposes how to build an expert profile database in KMS, which provides the information of expertise that each expert possesses in the organization. To manage tacit knowledge in a knowledge management system, recent researches in this field have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help. In this paper, we develop a framework to automate expert classification using a text categorization technique called Vector Space Model, through which an expert database composed of all the compiled profile information is built. This approach minimizes the maintenance cost of manual expert profiling while eliminating the possibility of incorrectness and obsolescence resulted from subjective manual processing. Also, we define the structure of expertise so that we can implement the expert classification framework to build an expert database in KMS. The developed prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology," is introduced to show the applicability of the proposed framework.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권12호
• /
• pp.6080-6096
• /
• 2019

Text classification is one of the fundamental techniques in natural language processing. Numerous studies are based on text classification, such as news subject classification, question answering system classification, and movie review classification. Traditional text classification methods are used to extract features and then classify them. However, traditional methods are too complex to operate, and their accuracy is not sufficiently high. Recently, convolutional neural network (CNN) based one-hot method has been proposed in text classification to solve this problem. In this paper, we propose an improved method using CNN based skip-gram method for Chinese text classification and it conducts in Sogou news corpus. Experimental results indicate that CNN with the skip-gram model performs more efficiently than CNN-based one-hot method.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.19-31
• /
• 2016

본 연구는 범용 프로젝트 관리 및 운영을 위해 범용 프로젝트 관리 전산시스템에 적용할 수 있는 초기 전산관리용 데이터베이스를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 데이터베이스 구축 모형은 시설요소, 구조요소, 공사요소, 자원요소의 조직정보분류체계를 근거로 2교대 3경간의 교량공사를 조직분류체계, 활동, 자원별 활동의 계층으로 표현하여 구축하였다. 본 연구에서 구축된 데이터베이스 모형은 향후 범용 프로젝트 관리 및 운영을 위해서 매우 체계적이고 과학적인 관리로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.2365-2370
• /
• 2010

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제14권
• /
• pp.3-18
• /
• 1987

The factors which can help the library users trace the specific subject that she or he needs are most important, when they are not sure of what they need exactly in front of a classified catalogue. This study is about what the factors are and how the factors affect the inference of users' reasoning structure. Since the classified catalogues are reflected by the classification structure, naturally the logic in the classification system becomes the focus of the study. This study concludes the classification system which enables the library users to use their reasoning capabilities, viz. the classification system which can help the users trace the specific subject even as they are not sure of the exact subject they need has following factors in the system. 1. It should have the validity based on the facts in the components of the classification system. 2. It should be logically arranged when the components of the classification system are placed in due sequence. 3. The notation of the system should be based on mnemonics. The reason is that the indispensable factors in the formation of inference of human reasoning structure are: 1. the premises which are based on the facts and 2. the logical relationship between the premises and conclusions which are induced from the premises.

• 디자인학연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.79-88
• /
• 2004

본 연구는 인터넷 정보자원의 조직 문제를 파악하고 검색엔진의 특성을 유추하여 인터넷 정보자원의 분류 및 경가 기준으로 정립하였다. 이를 기반으로 인테리어 디자인 분야의 인터넷 정보 분류체계 개선안을 제시하였다. 또한 인터넷 기반 분류체계를 제공하는 주제별 디렉토리 사이트와 국외의 전문 정보사이트의 인테리어 디자인 분야 분류체계를 비교 분석하여 봄으로써 웹 주제별 디렉토리의 인테리어 디자인 정보 분류체계 모형의 구축을 시도하였다. 이들의 분류체계는 주제범위의 포괄성, 분류체계의 논리성, 주제용어의 정확성, 탐색의 효율성의 4가지 척도를 가지고 분석하였다. 그리고 인테리어 디자인 분야의 정보는 관련 분야의 정보와 혼재되어 정보의 검색이나 분류가 체계적으로 구성되어 있지 못하다. 이러한 문제점을 분석하여, 인테리어 디자인 분야 정보 분ㄹ를 위한 검색엔진의 분류체계 모형을 제시하였으며 이는 학술적인 면과 실용적인 면을 고려하였다.

• 산업공학
• /
• 제24권3호
• /
• pp.248-257
• /
• 2011

The amount of Meta-data to be managed increases with development of information technology. However, when trying to integrate and share product information of heterogeneous systems within or between companies, sharing of information is impossible if product information classification systems are different. Due to the situation mentioned above, engineers judge the product information classification system and maps corresponding Meta-data for document-based sharing. Judging exponentially increasing amount of data by engineers and sharing product information using documents create great amount of time delay and errors in data handling. Therefore, construction of a system for integrated management and interoperability between product information based on semantic information similar to engineer's judgment is required. This paper proposes a methodology and necessity of a system for interoperability of product information based on semantic web, and also designs a system to integrate heterogeneous systems with different product information using rule based reasoning. This paper also suggests a system base for interoperability and integration of product information between heterogeneous systems by integrating the product information classification system semantically.

• 정보관리학회지
• /
• 제22권4호통권58호
• /
• pp.5-22
• /
• 2005

광고산업과 미디어의 발전에 따라 광고물의 증가뿐만 아니라 광고와 관련한 많은 연구가 이루어지고 있으며, 그 결과 광고 관련 자료가 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 그런데 KDC 광고분야의 분류체계를 살펴보면 광고관련 분류항목이 너무나 미비하며, 더욱이 주류 배치에 있어 관련 학문과의 연관성을 고려하지 않아 사서나 이용자 모두에게 혼란을 초래하고 있다. 이러한 점을 감안하여 본 연구에서는 광고의 유형 및 학문적 특성에 대해 고찰하고, KDC를 비롯한 NDC, DBC, LCC와 같은 문헌분류법 및 광고 전문도서관, 그리고 인터넷 포털사이트와 인터넷서점 등의 분류체계를 분석함으로써 KDC 광고분야의 분류체계에 대한 문제점을 알아보고 이에 대한 개선방안을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권10호
• /
• pp.4092-4107
• /
• 2015

We propose a background subtraction method for moving cameras based on trajectory classification, image segmentation and label inference. In the trajectory classification process, PCA-based outlier detection strategy is used to remove the outliers in the foreground trajectories. Combining optical flow trajectory with watershed algorithm, we propose a trajectory-controlled watershed segmentation algorithm which effectively improves the edge-preserving performance and prevents the over-smooth problem. Finally, label inference based on Markov Random field is conducted for labeling the unlabeled pixels. Experimental results on the motionseg database demonstrate the promising performance of the proposed approach compared with other competing methods.