본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이메일이 중요한 정보 전달과 의사소통의 수단으로 널리 활용된 이래 사람들은 이메일을 내용에 따라 적절하게 분류하는 작업에 많은 노력을 기울려 왔다. 이메일은 문서의 길이나 문체가 다양하며 사용되는 단어들이 비정규적이다. 또한 이메일 분류 기준은 일반적으로 해당 이메일 사용자의 주관에 따라 정의된다. 따라서 기존의 일반적인 문서분류 기법으로는 이메일을 효율적으로 분류하는데 어려움이 있다. 상업용 이메일 프로그램에서 제공되는 분류 기능은 메일 클라이언트에서 지원하는 텍스트 필터링을 이용한다. 한편 이메일의 자동 분류에 관한 연구는 확률 기반의 나이브 베이지안 기법을 응용하여 정확도를 높일 수 있는 연구가 주로 진행되어 왔으며, 대부분 영문 이메일에 대한 연구이다. 본 논문에서는 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 한글 이메일에 대한 개인 맞춤형 폴더 추천기법을 제시한다. 이메일의 맞춤형 폴더 추천 기법은 이메일에 대한 전처리 과정과 빈발 항목집합을 이용한 메일 폴더의 프로파일 생성과정으로 구성된다. 생성된 프로파일은 분류 대상이 되는 각 메일이 개인별 맞춤형 기준에 따라 가장 적합한 이메일 폴더로 효과적으로 분류되는데 활용된다. 또한 제안된 기법을 적용한 이메일 분류 시스템을 구현한다.
The major purpose of this study is to evaluate the classification of epileptic seizure types and epilepsy described in the literatures of both Western and East Asian medicine, especially based on the two criteria- a theoretical and a practical aspect of the classification systems. Currently, the 1981 classification of epileptic seizure types, and the 1989 classification of epilepsy syndromes and epilepsies which were proposed and approved by the International League Against Epilepsy(ILAE) have been generally accepted worldwide, although a variety of modifications have been consistently suggested. A large proportion of epilepsy cases cannot be easily classified as either 'focal' or 'generalized' or as either 'symptomatic' or 'idiopathic', so they fail to be precisely fallen into any of the ILAE categories. Terms and concepts used in the East Asian medicine are also inadequate to identify epileptic seizure types and epilepsy syndromes as discrete diagnostic entities because of ambiguities in definition and use. Therefore, this article suggests an alternative approach not only more helpful in understanding mechanism of epilepsy but also more easily applicable and effective in clinical value.
Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.
이 연구는 기독교 분야 인터넷 정보자원을 효율적으로 조직. 활용하기 위하여 기독교 분야 웹문서 분류체계의 모형을 제시하기 위한 것이다. 이를 위하여 (1) 문헌분류표인 KDC 4판, DDC 22판, LCC 2000년판의 기독교 분야의 강목을 비교 분석하고. (2) 국내 종합포털사이트 중 기독교 분야의 웹사이트 수가 많은 다음, 엠파스, 네이버의 기독교 분류항목을 비교 분석하며, (3) 기독교 종합포털사이트 중 가장 많이 이용되는 갓피플, 기독정보탐색 갓피아의 분류항목을 비교 분석하고, (4) KDC, DDC와 갓피플의 강목을 비교 분석한다. (5) 분석 결과를 토대로 웹문서를 위한 기독교 분야 분류체계(안)을 제시한다. 본 연구 결과, 1차구분은 10개 항목을 배정하고, 그 하위항목으로 2차 구분하여 세분한 2단계 계층구조를 설계하였다.
국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.
In this paper, we introduce and study a new class of variational inclusions, called the set-valued quasi variational inclusions. The resolvent operator technique is used to establish the equivalence between the set-valued variational inclusions and the fixed point problem. This equivalence is used to study the existence of a solution and to suggest a number of iterative algorithms for solving the set-valued variational inclusions. We also study the convergence criteria of these algorithms.
인터넷을 기반으로 하는 다양한 서비스 및 응용의 등장과 무선 디바이스의 보급은 인터넷 트래픽을 급격하게 증가시켰다. 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 한정적인 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위해 인터넷 트래픽 분석의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 트래픽 분석 방법론에 비해 분석 결과를 체계적으로 관리하는 분류 체계에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다각적이고 계층적인 트래픽 분석을 위한 분류 체계를 제안한다. 제안하는 분류 체계는 서비스, 응용, 프로토콜, 기준의 4가지 분류 기준을 사용하여 다각적으로 분석이 가능하며, 분류 기준 별로 계층화된 속성을 가지고 있어 결과의 통합화 및 세분화가 가능하다. 논문에서는 제안한 분류 기준을 실제 학내 망에 적용하여 분석함으로 분류 체계의 장점과 활용성을 보인다.
최근 증강현실 게임인 Pokemon GO에 대한 사람들의 관심이 높아지기 시작하였다. 그러나 게임 특성으로 인해 다양한 직 간접적인 문제들이 부각되면서 우려 또한 증가하고 있다. 국내는 아직 정식으로 출시되지는 않았으나 국내의 게임 등급 분류기준은 이러한 실외형 증강현실 게임에 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 Pokemon GO와 관련하여 실제 발생한 문제 상황을 살펴보고 국내외의 게임물등급분류체계를 분석하여 국내 게임 이용자들의 안전한 게임이용을 위한 방안을 논의하고자 한다. 실외형 증강현실 게임의 문제점에 대한 사례들을 분석한 결과 이용자의 안전한 이용을 위해서는 기존의 게임등급분류체계에 '물리적 위험성'이라는 새로운 기준이 추가될 필요가 있는 것으로 나타났다. 정부의 게임 규제가 완화되어가고 있는 시점에서 가까운 미래에 증강현실 기술을 이용한 다양한 게임이 등장할 것으로 예측된다. 따라서 사전 안전장치로써 게임물등급분류체계에 대한 개선방향을 마련하는 것이 중요하며, 이는 안전한 게임 이용을 통해 게임 이용 및 산업 성장에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대한다.
Objectives Although many studies explored the topic of meridian sinew in various perspectives and the term "meridian sinew" is widely used, the theory of meridian sinew is not applied for precise diagnosis and in-depth treatment in clinical practice. The aim of the study is to provide basic data classifying muscles into meridian sinew for future studies that investigate meridian sinew based on an anatomical basis. Methods Studies were identified with searches of six major Korean databases: OASIS, KoreaMed, KMBASE, KISS, NDSL and KoreanTK. Published primary studies classifying muscles into meridian sinew were included. Results A total of 20 studies met the inclusion criteria and were included in the analysis. Twelve studies conducted the classification of muscles into meridian sinew based on meridian/ acupoints distribution and six based on meridian sinew distribution, and two based on both. Muscles with fidelity level of 50 or more were 54 (85.7%) and muscles with 100 fidelity level were 7 (11.3%): occipitalis, adductor digiti minimi, frontalis, biceps femoris, rectus femoris, vatus lateralis and extensor digitorum longus. Conclusions Classification results of muscles into meridian sinew varied according to the classification criteria and interpretation of meridian sinew and acupoints distribution. To develop muscle sinew as a more useful theory in diagnosis and treatment, efforts should be made to reduce the gap between study results and build consensus on the anatomical entity of meridian sinew.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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