• 한국문헌정보학회지
• /
• 제36권2호
• /
• pp.265-284
• /
• 2002

본 연구의 목적은 원문정보를 데이터베이스로 구축하여 이용자에게 제공하는 국회도서관의 전자도서관시스템에 대한 이용자들의 기대와 만족을 살펴보고, 이용자들의 기대와 만족에서 얼마나 차이를 나타내는가를 분석하고자 한 것이다. 설문지를 분석한 결과에 의하면 정보의 양, 정보의 최신성, 정보의 질, 분류의 체계성, 정보의 일관성, 정보의 정확성은 전체 기대수준의 평균보다 높게 나타나고, 응답의 속도 정보의 질, 정보의 일관성, 검색의 편리성, 정보의 양, 정보의 정확성은 전체 만족수준의 평균보다 높게 나타나고 있다. 분석대상요인 전체에서 정보의 최신성, 정보의 양, 정보의 다양성, 분류의 체계성, 정보의 정확성은 기대와 만족의 차이가 높은 편으로 나타나고 있다.

• 품질경영학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.129-135
• /
• 2006

In the advance of computer technology, it is possible to keep all the related informations for monitoring equipments in control and huge amount of real time manufacturing data in a data base. Thus, the statistical analysis of large data sets with hundreds of thousands observations and hundred of independent variables whose some of values are missing at many observations is needed even though it is a formidable computational task. A tree structured approach to classification is capable of screening important independent variables and their interactions. In a Six Sigma project handling large amount of manufacturing data, one of the goals is to screen vital few variables among trivial many variables. In this paper we have reviewed and summarized CART, C4.5 and CHAID algorithms and proposed a simple method of screening vital few variables by selecting common variables screened by all the three algorithms. Also how to develop a logistics regression model on a large data set is discussed and illustrated through a large finance data set collected by a credit bureau for th purpose of predicting the bankruptcy of the company.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.465-468
• /
• 2001

인터넷을 사용하는 인구가 증가함에 따라 그들을 공략하기 위한 여러 형태의 비즈니스 모델이 구현되어 웹 상에서 유무형의 상품 및 서비스에 대한 거래가 활성화 되었다. 또한 통신 기술의 발달로 웹 성능에 대한 신뢰도가 높아져 기존에는 클라이언트/서버 아키텍쳐로 구축하던 기업의 전산 업무 환경을 웹 기반의 분산 환경으로 구축하거나 전환하고 있는 것이 현 소프트웨어 산업계의 추세이다. 이에 따라 웹 어플리케이션의 기능 및 성능을 테스트하고 나아가 품질을 평가하기 위한 제반 기법이 요구되는 상황이다. 국외에서는 이미 산업계를 주축으로 웹 테스팅에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내에서는 그러한 노력들이 이제 막 착수단계에 있으며, 본 고에서는 웹 어플리케이션의 품질평가 기법 고안을 위해 기반 연구 활동으로서 선행된 웹-어플리케이션의 정의 및 분류체계를 제안하고 있다. 나아가 분류별로 보다 중시되는 품질 속성에 집중하는 방식으로 접근한 품질평가 지침을 제안하고 있다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.321-329
• /
• 1994

The purpose of this study was to investigate the completeness of educational objectives according to grades, objective domains and content areas, and to inquire the completeness of educational objectives by instructional quality profile and to restate educational objectives on the elementary school science curriculum. The taxonomy as a classification tool was developed in order to classify the science educational objectives. Teacher's guide-books of elementary school science were used to analyze the completeness. The educational objectives were checked using the objective classification tool by 11 experienced specialists in science education. The following are the results of this study. 1. Completeness of unit was shown approximately the 62 percentage in chapters, the 72 percentage in sections and the 87 percentage in periods. 2. Only the related chemistry parts showed that each objective domains were stated evenly. 3. On the whole, the number of understanding(38%) of stated educational objectives was much more than the other domains, such as manual skill(7%), attitudes.interests.appreciations(4%). 4. The elementary school science objectives were restated using the instructional quality profile in order to increase the completeness.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.23-45
• /
• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.73-81
• /
• 2015

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.18-28
• /
• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.527-530
• /
• 2009

공개SW의 여러 가지 장점 때문에 공공부분에서 적극적으로 도입하고 있으며, 국방 분야에서도 무기체계 개발 시 공개SW 적용을 권고하고 있다. 하지만 무기체계 개발 시 적용할 가이드라인은 정립되어 있지 않으며, 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 요구 분석, 공개SW 식별, 평가대상 공개SW 선정, 평가기준 정의 및 수행, 평가결과 분석 등 5단계로 구성된 식별 및 선정 프로세스를 제안한다. 향후 무기체계에 공개 SW 도입 시 안전성과 신뢰성 확보 측면에서 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제19권12호
• /
• pp.1252-1259
• /
• 2009

Due to the international competition and global pressure, the roll speed is increased. However, higher speeds increase the power density in the process as well as the plant's potential to react with vibrations. Under certain operating conditions, vibrations may occur, which again cause chattermarks, strip rupture or coil break fault. The appropriate condition monitoring is needed to improve product quality and availability. The aim of condition monitoring is to reduce maintenance costs, increase productivity and improve product quality. This paper proposes a condition monitoring tool designed for the classification of coil break fault. This method is used to cold rolling mill for faults monitoring based on vibration and motor current signals. The results show that the performance of classification has high accuracy based on experimental work.

• 생태와환경
• /
• 제46권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2013

Algal blooms in potable water supplies are becoming an increasingly prevalent and serious water quality problem around the world. In addition to precipitating taste and odor problems, blooms damage the environment, and some classes like cyanobacteria (blue-green algae) release toxins that can threaten human health, even causing death. There is a recognized need in the water industry for models that can accurately forecast in real-time algal bloom events for planning and mitigation purposes. In this study, using data for an interconnected system of rivers and reservoirs operated by a New Jersey water utility, various ANN models, including both discrete prediction and classification models, were developed and tested for forecasting counts of three different algal classes for one-week and two-weeks ahead periods. Predictor model inputs included physical, meteorological, chemical, and biological variables, and two different temporal schemes for processing inputs relative to the prediction event were used. Despite relatively limited historical data, the discrete prediction ANN models generally performed well during validation, achieving relatively high correlation coefficients, and often predicting the formation and dissipation of high algae count periods. The ANN classification models also performed well, with average classification percentages averaging 94 percent accuracy. Despite relatively limited data events, this study demonstrates that with adequate data collection, both in terms of the number of historical events and availability of important predictor variables, ANNs can provide accurate real-time forecasts of algal population counts, as well as foster increased understanding of important cause and effect relationships, which can be used to both improve monitoring programs and forecasting efforts.