본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.
As technology is developed, the quantity of new vocabularies is increasing more rapidly. So many vocabularies of technology have various meanings for each part and are used diversely according to circumstances. Therefore, the necessity of reasonable methods of standardization and purification is increasing and it is necessary to establish a classification system of terminology for the first phase of the standardization. Firstly, based on classification systems of power and IT standard dictionaries, scientific and technological standard, SPARK, power IT fields of IEC and organization units of corporations, we propose a new classification system for the standardization of power IT terminologies. The classification system consists of a hierarchical structure with general classification, application fields and specific technologies while keeping the conventional matrix-type classification system. And interpretation methods of power IT terminologies, which are classified according to the new classification system for the standardization of power IT terminologies, is proposed. The interpretation works of the power IT terminologies confirm that the classification system is systematic and the interpretation process is efficient.
RI-Biomics is a new concept that combines radioisotopes (RI) and Biomics. For efficient collection of information, establishment of database for technical information system and its application to the system, there is an increasing need for constructing the standard classification system of technical information by its systematical classification. In this paper, we have summarized the development process of the standard classification system of technical information in the field of RI-Biomics and its application to the system. Constructing the draft version for the standard classification system of technical information was based on that standard classification one in national science and technology in Korea. The final classification system was then derived through the reconstruction and the feedback process based on the consultation from the 7 experts. These results were applied to the database of technical information system after transforming as standard code. Thus, the standard classification system were composed of 5 large classifications and 20 small classifications, and those classification are expected to establish the foundation of information system by achieving the circular structure of collection-analysis-application of information.
Plant, civil engineering and construction equipment data of overseas construction are obtained and then analyzed, classified and integrated by experts. With those refined data set, we built classification system and defined property information with reference to international standard (ISO 15926, IRDL). If class in ISO 15926 is predefined for equipment of interest, we used the class as is. If not, we created and defined new classes on the basis of ISO 15926 classes. If there is similar class for equipment of interest, extension or inheritance methods were used. As a result, classification system of five levels and 637 classes were built and construction equipment information were expressed in open structure of XML such as tree structure of classification system and detailed information with number equipments for each specific equipment. We also developed the electronic catalog system which is basically equipment information management system providing various product search functions.
This paper presents the automatic music emotion classification on acoustic data. A three-level structure is developed. The low-level extracts the timbre and rhythm features. The middle-level estimates the indication functions that represent the emotion probability of a single analysis unit. The high-level predicts the emotion result based on the indication function values. Experiments are carried out on 695 homogeneous music pieces labeled with four emotions, including pleasant, calm, sad, and excited. Three machine learning methods, GMM, MLP, and SVM, are compared on the high-level. The best result of 90.16% is obtained by MLP method.
인터넷 정보자원의 폭발적인 증가에 따라 이를 효율적으로 조직화하고 체계화하는 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 주제접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심이 커지고 있다. 본 고에서는 문헌 분류체계와 인터넷기반 분류체계의 계층구조와 접근방법을 구조적 측면과 검색사례를 통하여 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 환경에 적합한 분류체계의 구성방안을 살펴보았다.
There are various ways in classification methodologies of data mining such as neural networks but the result should be explicit and understandable and the classification rules be short and clear. Rough set theory is a effective technique in extracting knowledge from incomplete and inconsistent information and makes an offer classification and approximation by various attributes with effect. This paper discusses granularity of knowledge for reasoning of uncertain concepts by using generalized rough set approximations based on hierarchical granulation structure and uses hierarchical classification methodology that is more effective technique for classification by applying core to upper level. The consistency rules with minimal attributes is discovered and applied to classifying real data.
With the increasing proliferation of World Wide Web, electronic mail systems have become very widely used communication tools. Researches on e-mail classification have been very important in that e-mail classification system is a major engine for e-mail response management systems which mine unstructured e-mail messages and automatically categorize them. in this research we develop e-mail classifiers for e-mail Response Management Systems (ERMS) using naive bayesian learning and centroid-based classification. We analyze which method performs better under which conditions, comparing classification accuracies which may depend on the structure, the size of training data set and number of classes, using the different data set of an on-line shopping mall and a credit card company. The developed e-mail classifiers have been successfully implemented in practice. The experimental results show that naive bayesian learning performs better, while centroid-based classification is more robust in terms of classification accuracy.
The Harmonized System comprises about 5,000 commodity groups; each identified by a six digit code, arranged in a legal and logical structure and is supported by well-defined rules to achieve uniform classification. This study reviews the appropriateness of Korea Customs Service and Tax Tribunal's customs classification decisions concerning the interpretation and application of the Harmonized System for certain ITA goods. Korea Customs Service had classified arbitrary and had not applied in dubio pro reo principle. This paper finds that 57% of Korea Customs Service's classification decisions have erred. Korea government need to take measures to secure uniform interpretation of the HS and its periodic updating in light of developments in technology and changes in trade patterns. This paper suggest to amend customs law and regulation concerning classification committee.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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