Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.17
no.2
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pp.5-22
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2006
A cultural classification and a culture contents industrial classification are the basic tools for cultural policies, cultural supporting, cultural statistics, and evaluations and there is a cyclic processes among them. This study finds out the varieties and short time changes of cultural categorization in laws, statistics, indexes, evaluations, research reports. As a result, colon style new cultural classification is suggested which used networks, media, genre, and cultural comparts as principles.
In this study, we propose a new CT classification system which is essential factor for strengthening competitiveness of culture contents and technical assistance of convergence contents. For this, we drew particularity of culture contents by reviewing concept and current state of CT. And also we drew problems of existing CT classification systems and implications for applying to future CT classification system by systematic analysis of existing CT classification systems. Through this series of process we developed a new CT classification system applied particularity of culture contents. The suggested CT classification system can embrace all kind of technologies related to all steps of value chain-planning, manufacturing/production, distribution, service- of culture contents. And it has significance having flexibility for government investigation and applying the law and more realistic for industrial site by restructuring of middle classification level.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.3
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pp.297-307
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2017
The purpose of this study is to propose algorithm classification system for algorithm education for Elementary and Secondary Students. We defines the components of the algorithm and expresses the algorithm classification system by the analysis synthesis method. The contents of the study are as follows. First, we conducted a theoretical search on the classification purpose and classification. Second, the contents and limitations of the classification system for the proposed algorithm contents were examined. In addition, we examined the contents and selection criteria of algorithms used in algorithm education research. Third, the algorithm components were redefined using the core idea and crosscutting concept proposed by the NRC. And the crosscutting concept of algorithm is subdivided into algorithm data structure and algorithm design strategy, and its contents are presented using analytic synthesis classification scheme. Finally, the validity of the proposed contents was verified by the review of the expert group. It is expected that the study on the algorithm classification system will provide many implications for the contents selection and training method in the algorithm education.
The importance of contents industry is growing up in various industries because of internet and digital economy. Recently, contents industry is challenging to new businesses such as total service industry with digital contents. It is important to classify digital contents to use it in contents industries and information and telecommunication service industries. Previous contents classification frameworks is based on contents quality, business model and application methods. They didn't consider business processes, interfaces of business unit and interactions in contents industries. In this paper, we present core business processes in digital contents industries, a corresponding digital contents classification, and analysis method of digital contents industry.
Every CP has its own contents classification system for charging. Currently most classification system is based on the CPID and Service ID of the WAP. An service ID from a common CPID pool is provided to CP for each service. Then charges are computed for each service ID. But in this system CPID range must be changed whenever the CP adds a new service. Therefore all CPIDs of the existing services must be updated. Another problem is that when a CP provides several services, it has multiple CPIDS. Therefore with increasing number of services CPID would be exhausted in the future. In this paper, we proposes a new contents ,classification system. We remove CPID range and instead we propose a new CPID composed of a system n, service classification ID and a serial number. The new CPID is assigned to each service. By this scheme we improve the contents classification system.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.3
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pp.215-220
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2010
In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.
This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.
Recently the value and importance of contents industry is rapidly increasing. In particular, consumption on contents convergence integrating contents and new technologies is being increased as smart devices become popular. Next generation contents convergence industry is being recognized as a new engine for national economic development. However there is no concrete framework defining next generation contents convergence industry. This fact brings about serious problems in defining the scope of the industry. To develop effectively new industry, there is a strong need to define types of contents convergence based on dominant factors leading content convergence trend while shedding light on contents, technologies and industry. To define classification of next generation contents convergence indudstry, this study analyzes attributes of contents convergence and carries out conjoint analysis. Based on the attributes found from conjoint analysis, the study suggests new classification scheme of contents convergence industry.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.125-126
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2019
In this paper, we propose an improved kNN classification method. Through improved the mothed and normalizing the data, the purpose of improving the accuracy is achieved. Then we compared the three classification algorithms and the improved algorithm by experimental data.
Subject classification of journals is important because it can be utilized for the improvement of scholarly information services and analysis by research area. The classification by experts in a subject area wastes a lot of time and expense. On the other hand, the simple classification with basic information, such as the journal title has limitations. To solve this problem, this paper suggests the automatic classification of Korean journals using the SCI journals information cited by Korean journals, and an analysis of the classification result. In particular, this study adopted the WoS subject categories for classification to support the base for comparison between the Korean citation database and the global citation database (KSCI vs. SCI).
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