• 대한한의학원전학회지
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• 제23권1호
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• pp.59-79
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• 2010

Objective : We did a comparative study about characteristics of oriental medical books. As a result, we took notice of classification in the nominal terms by semantic type of UMLS(Unified Medical Language System). By using classified nominal terms, comparative study can be more effectively. So, we selected another oriental medical book and classified nominal terms in it by semantic type of UMLS. By result of classification, we have attempted to study about comparison between oriental medical books and development of medical theories. Method :We have made a comparative study on classification in the nominal terms between "Biwiron(脾胃論)" and "Soayakjeungjikgyeol(小兒藥證直訣)" according to the below the procedure. (1) Making a nominal terms list of "Soayakjeungjikgyeol(小兒藥證直訣)" and grasping contextual meaning of nominal terms of it. (2) Modification and supplementation about semantic type of UMLS for "Soayakjeungjikgyeol(小兒藥證直訣)". Using the modified classification system, we classified nominal terms. After this process, we arranged classified nominal terms by Haansoft Hangul 2007. (3) Comparing classified nominal terms between "Biwiron(脾胃論)" and "Soayakjeungjikgyeol(小兒藥證直訣)". Result : In the "Soayakjeungjikgyeol(小兒藥證直訣)", there are more than 2,519's nominal terms and different categories of semantic type of UMLS classification from "Biwiron(脾胃論)". Through comparison between their classification of nominal terms, we can understand the characteristics of the two and their development of medical theories.

• 한국도서관정보학회지
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• 제23권
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• pp.439-469
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• 1995

The purpose of this study is to develop a new domestic (national) law classification scheme with universality. An underlying reason for the development of this scheme reset upon the fact that Civil law system, Common law system, Socialistic law system have had difficulties each other and that current classification scheme covering three law systems have not been still in existence. From the comparative discussion of classification schemes that are the representative of each law system, a new national law classification scheme with universality was designed. If law classification scheme have been completeness, this new scheme must be combined with jurisprudence and international law classification scheme which was developed already.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.345-368
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• 2008

이 연구는 KDC 제4판 컴퓨터과학분야의 주요 항목들을 개선하기 위한 것이다. 이를 위해 DDC와 NDC 등 기존 주요분류표와 학술진흥재단의 연구분야분류표, 한국과학재단의 과학기술분야분류 및 국가과학기술표준 분류표 등에 대한 비교분석을 실시하였다. 분석결과 KDC 제4판의 컴퓨터과학분야는 총류와 기술과학분야에 분산전개된 것을 004-005에 통합하는 것이 바람직하고, 하위주제 전개의 체계화, 새로운 주제 추가 및 부적절한 주제의 삭제, 이치, 주기의 추가 등이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.269-288
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• 2024

KOS 레지스트리를 구조화하기 위해서는 수집된 KOS의 특성에 맞는 분류체계를 선정해야 한다. 이 연구에서는 다양한 분류체계를 적용하여 수집된 국내 KOS 를 분류하고, 그 결과를 바탕으로 KOS 레지스트리의 구조화를 위한 분류체계를 선정할 때 고려해야 할 시사점을 제공하고자 했다. 웹탐색을 통해 수집된 313개의 KOS 데이터를 대상으로 총 5종의 분류체계와 시소러스를 적용하여 분류하고 그 결과를 분석했다. 분석 결과, KOS 레지스트리의 국제적 연계를 위해서는 국외 분류체계를 적용하고, 국내 지식자원과 연계하거나 국내 연구자들에게 최적화하기 위해서는 국내 분류체계를 적용할 필요가 있었다. 그리고 KOS의 분야별 특성에 따라 연구 분야 KOS는 학문 분야를 기반으로 하는 분류체계를 적용하고, 공공 분야 KOS는 정부 업무기능을 기반으로 하는 분류체계를 적용하는 것을 검토할 필요가 있었다. 마지막으로 국내 KOS와 국제 KOS와의 연계를 강화할 필요가 있었고, 이를 위해서 복수의 분류체계를 적용할 필요가 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.221-227
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• 2024

In autonomous navigation systems, the need for fast and accurate image processing using deep learning and advanced sensor technologies is paramount. These systems rely heavily on the ability to process and interpret visual data swiftly and precisely to ensure safe and efficient navigation. Despite the critical importance of such capabilities, there has been a noticeable lack of research specifically focused on ship image classification for maritime applications. This gap highlights the necessity for more in-depth studies in this domain. In this paper, we aim to address this gap by presenting a comprehensive comparative study of ship image classification using two distinct neural network models: the Feedforward Neural Network (FNN) and the Convolutional Neural Network (CNN). Our study involves the application of both models to the task of classifying ship images, utilizing a dataset specifically prepared for this purpose. Through our analysis, we found that the Convolutional Neural Network demonstrates significantly more effective performance in accurately classifying ship images compared to the Feedforward Neural Network. The findings from this research are significant as they can contribute to the advancement of core source technologies for maritime autonomous navigation systems. By leveraging the superior image classification capabilities of convolutional neural networks, we can enhance the accuracy and reliability of these systems. This improvement is crucial for the development of more efficient and safer autonomous maritime operations, ultimately contributing to the broader field of autonomous transportation technology.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권1호
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• pp.26-33
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• 2019

It is necessary to establish a UAV pilot license and training system because the number of UAV-related accidents has rapidly risen. Most of accidents are caused by the human factors such as the lack of control skill and aviation knowledge. In this paper, we investigate licensing policy of small UAV pilots and examine the level of UAV licensing system and classification criteria based on comparative analysis of national cases such as USA, UK and China. Recently, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport Affairs is planning to improve the safety regulation by taking into account the risk level of the licensing system, which has been classified according to the existing weight and commercial purpose. From the comparative analysis, we suggested a improvement policy for UAV licensing system in the view of pilot license segmentation, beyond Visual Line-of-sight flight and high risk UAV for non-commercial.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.27-32
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• 2024

Reliable and fine-grained musical metadata are required for efficient search of rapidly increasing music files. In particular, since the primary motive for listening to music is its emotional effect, diversion, and the memories it awakens, emotion classification along with genre classification of music is crucial. In this paper, as an initial approach towards a "ground-truth" dataset for music emotion and genre classification, we elaborately generated a music corpus through labeling of a large number of ordinary people. In order to verify the suitability of the dataset through the classification results, we extracted features according to MPEG-7 audio standard and applied different machine learning models based on statistics and deep neural network to automatically classify the dataset. By using standard hyperparameter setting, we reached an accuracy of 93% for genre classification and 80% for emotion classification, and believe that our dataset can be used as a meaningful comparative dataset in this research field.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.155-160
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• 2010

본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권2호
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• pp.109-114
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• 2021

When we inspect scaffold defect using sight, inspecting performance is decrease and inspecting time is increase. We need for automatically scaffold defect detection method to increase detection accuracy and reduce detection times. In this paper. We produced scaffold defect classification models using densenet, alexnet, vggnet algorithms based on CNN. We photographed scaffold using multi dimension camera. We learned scaffold defect classification model using photographed scaffold images. We evaluated the scaffold defect classification accuracy of each models. As result of evaluation, the defect classification performance using densenet algorithm was at 99.1%. The defect classification performance using VGGnet algorithm was at 98.3%. The defect classification performance using Alexnet algorithm was at 96.8%. We were able to quantitatively compare defect classification performance of three type algorithms based on CNN.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.89-102
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• 2011

이산화는 데이터 마이닝을 위한 전처리 과정으로서 연속형 변수를 이산형 변수로 바꾸는 과정이고, 이산화 시킨 데이터가 원래 가지고 있던 정보손실을 최소로 하면서 높은 분류정확도를 가지는 것을 목적으로 한다. 지금까지 많은 이산화 알고리즘이 제안되었는데, 본 논문에서는 분할 이산화와 병합 이산화의 관점에서 최근까지 제안된 대표적인 이산화 알고리즘들을 비교하고, 이산화 알고리즘이 가지고 있는 특성을 연구하였다. 또한 비교 연구한 이산화 알고리즘을 R코드로 작성하여 다른 연구에 사용할 수 있도록 하였다.