• 정보관리학회지
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• 제20권1호
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• pp.457-488
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• 2003

조선총독부 공문서는 근대사 연구의 가장 핵심적인 정보원이다. 이 연구의 목적은 조선총독부 공문서를 원활히 활용할 수 있도록 지원하는 기능분류체계를 개발하기 위한 원칙과 단계를 제시하는 것이다. 우선, 기능적 분류체계를 위한 이론적 근거를 마련하기 위해 기록물 분류의 개념과 역할 분류 원칙에 대해 살펴보고, '기능적 출처' 개념 도입의 필요성을 제시하였다. 또한 조선총독부 공문서 분류에 왜 기능분류가 적합한지를 살펴보았고, 기능분류 사례와 그 시사점도 살펴보았다. 이러한 이론적 연구와 조선총독부 조직 및 기능 분석 결과를 토대로 조선총독부 기록물을 위한 분류체계 개발을 위한 원칙을 설정하였다. 아울러 개념화, 용어화, 기호화를 고려한 개발모형을 도출하였으며, 분류표와 함께 시소러스를 연계 구축할 수 있는 방안도 제시하였다.

• 대한물리의학회지
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• 제14권2호
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• pp.97-105
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• 2019

PURPOSE: This study examined the factors related to school-based activity performance in school-aged children with spastic cerebral palsy (CP). METHODS: The Gross Motor Function Systems (GMFCS), Manual Ability Classification System (MACS), Communication Function Classification System (CFCS) as functional classifications, and the physical activity performance of the School Function Assessment (SFA) were measured in 79 children with spastic CP to assess the student's performance of specific school-related functional activities. RESULTS: All the function classification systems were correlated significantly with the physical activity performance of the SFA ($r_s=-.47$ to -.80) (p<.05). The MACS (${\beta}=-.59$), GMFCS (${\beta}=-.23$), CFCS (${\beta}=-.21$), and age (${\beta}=-.15$) in order were predictors of the physical activity performance of the SFA (84.8%)(p<.05). CONCLUSION: These functional classification systems can be used to predict the school-based activity performance in school-aged children with CP. In addition, they can contribute to the selection of areas for intensive interventions to improve the school-based activity performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.991-995
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• 2005

Sensor networks are the results of convergence of very important technologies such as wireless communication and micro electromechanical systems. In recent years, sensor networks found a wide applicability in various fields such as health, environment and habitat monitoring, military, etc. A very important step for these many applications is pattern classification and recognition of data collected by sensors installed or deployed in different ways. But, pattern classification and recognition are sometimes difficult to perform. Systematic approach to pattern classification based on modern teaming techniques like Multivariate Gaussian mixture models, can greatly simplify the process of developing and implementing real-time classification models. This paper proposes a new recognition system which is hierarchically composed of many sensor nodes haying the capability of simple processing and wireless communication. The proposed system is able to perform classification of sensed data using the Multivariate Gaussian function. In order to verify the usefulness of the proposed system, it was applied to hand gesture recognition system.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.169-172
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• 2008

Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have been tried to enhance classification accuracy. Previous studies show that the classification technique based on wavelet transform is more effective than that of traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various wavelets can be used in wavelet transform. Wavelets are used as basis functions in representing other functions, like sinusoidal function in Fourier analysis. In these days, some basis functions such as Haar, Daubechies, Coiflets and Symlets are mainly used in 2D image processing. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we computed the wavelet coefficients of satellite image using 10 different basis functions, and then classified test image. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis function. The energy parameter of signal is the sum of the squares of wavelet coefficients. The energy parameter is calculated by sub-bands after the wavelet decomposition and the energy parameter of each sub-band can be a favorable feature of texture. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.317-324
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• 2010

이 연구에서는 경직형 뇌성마비 아동을 대상으로 뇌성마비 아동의 손 기능 분류 체계인 MACS의 동시 타당도와 판별타당도를 검증하는데 그 목적이 있었다. 이를 위해 경직형 뇌성마비 아동 81명을 대상으로 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사를 실시하였다. 이 연구에서는 동시 타당도를 알아보기 위해 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과와의 상관을 알아보았고, 판별 타당도를 알아보기 위해 MACS 수준에 따른 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과의 차이를 알아보았다. 동시 타당도를 알아본 결과, MACS는 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과와 높은 상관을 보였다(r = .870, p < .05). 또한 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 하위 영역 간의 상관도 모두 유의한 것으로 나타났다(p < .05). 그러나 뇌성 마비 유형 중 편마비 아동에서는 상관이 유의하지 않은 것으로 나타났다. MACS 수준에 따른 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p < .05). MACS는 경직형 뇌성마비 아동의 손 기능 분류체계로써 타당한 도구인 것으로 나타났으며, 임상적으로 유용하게 사용될 수 있음을 시사하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.129-163
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• 2017

본 연구는, 문헌조사를 바탕으로 대한민국의 업무참조모델(BRM)인 '정부기능분류체계'의 도입에서 개발 적용에 이르기까지의 행정연혁을 통하여, 정부기능분류체계의 본래 개발목적과 의도를 밝혀내고, 현재 정부기능분류체계에서 관찰되는 문제점과의 관계를 밝힘으로써 현행에서 드러나는 정부기능분류체계의 문제에 대한 원인을 찾아보고자 하였다. 정부기능분류체계의 현황조사는 정책영역 '문화재' 영역(대기능 9개, 중기능 59개, 소기능 297개와 단위과제 1,287개)을 대상으로 중앙정부와 지방정부의 기능분류체계를 조사하였다. 그 결과, 중앙정부와 지방정부의 기능 간에 분절된 현상과 그밖에 문제점들을 발견하였고, 이를 대표하는 '문화재 지정' 등의 4가지 사례를 통해 개선모형을 제안하였다. 또한, '정부기능분류체계'의 재정비를 위하여, 업무재현성을 갖춘 업무기능의 설계, 업무기능의 일관성유지를 위한 관리와 운영에 있어서의 제도마련, 이용자의 사용촉진을 위한 교육, 지속적인 유지관리와 개선이 필요함을 제안하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권1호
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• pp.59-64
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• 2010

To improve system performance, we apply the concept of membership function to Variance Considered Machines (VCMs) which is a modified algorithm of Support Vector Machines (SVMs) proposed in our previous studies. Many classification algorithms separate nonlinear data well. However, existing algorithms have ignored the fact that probabilities of error are very high in the data-mixed area. Therefore, we make our algorithm ignore data which has high error probabilities and consider data importantly which has low error probabilities to generate system output according to the probabilities of error. To get membership function, we calculate sigmoid function from the dataset by considering means and variances. After computation, this membership function is applied to the VCMs.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제10권1호
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• pp.11-20
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• 2012

목적 : 본 연구는 뇌성마비아동을 대상으로 일상생활활동수행 능력을 평가하기 위한 측정 도구인 수정바델지수(Modified Barthel Index: MBI)와 사물조작 기능 분류체계(Manual Ability Classification System: MACS)와 대동작 기능 분류체계(Gross Motor Function Classification System: GMFCS)와의 상관관계를 통하여 장애판정 지표인 MBI를 유용하게 활용할 수 있는 정보를 제공하고자 한다. 연구 방법 : 연구대상자는 전문재활병원에서 작업치료와 물리치료를 받고 있는 뇌성마비 아동 82명을 대상으로 MBI, MACS, GMFCS를 사용하여 평가하였으며, 일상생활활동 수행능력과 사물조작기능, 그리고 대동작기능과의 관계를 알아보기 위하여 상관분석을 사용하여 분석하였다. 결과 : 본 연구 결과는 MBI와 MACS간의 상관계수가 -.765(p<0.001)로 높은 음의 상관을 나타냈고, MBI와 GMFCS 는 상관계수가 -.851(p<0.001)로 높은 음의 상관관계가 있었다. MACS와 GMFCS의 상관계수 또한 .615(p<0.001)로 높은 상관관계를 보였다. 결론 : 뇌성마비 유형에 따른 MBI의 각 항목과 MACS, GMFCS와의 상관관계에 대한 결과는 모든 뇌성마비 유형과 관련하여 MBI의 항목과 MACS와 GMFCS은 유의미한 상관관계를 나타냈다. 뇌병변 장애등급 판정 기준으로 사용하는 MBI와 MACS, GMFCS와의 높은 상관관계는 장애판정 지표인 MBI를 뇌성마비 장애 아동들을 대상으로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.57-64
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• 2008

In the previous study, the Haar wavelet was used as the sole basis function for the 3D discrete wavelet transform because the number of bands is too small to decompose a remotely sensed image in band direction with other basis functions. However, it is possible to use other basis functions for wavelet decomposition in horizontal and vertical directions because wavelet decomposition is independently performed in each direction. This study aims to classify a high spatial resolution image with the six types of basis function including the Haar function and to compare those results. The other wavelets are more helpful to classify high resolution imagery than the Haar wavelet. In overall accuracy, the Coif4 wavelet has the best result. The improvement of classification accuracy is different depending on the type of class and the type of wavelet. Using the basis functions with long length could be effective for improving accuracy in classification, especially for the classes of small area. This study is expected to be used as fundamental information for selecting optimal basis function according to the data properties in the 3D DWT based image classification.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.777-786
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• 2006

Since the introduction of competition in the telecommunication market due to the growth of the interconnection between heterogeneous networks, particularly fixed and mobile networks, the interconnection charge based on traffic-sensitive (TS) and non-traffic-sensitive (NTS) costs has become more important. Although there have been many studies of the public switched telephone network (PSTN), previous studies of TS and NTS costs in mobile networks are very few. In this paper, as a pilot study, we propose three criteria and a procedure for the classification of TS and NTS costs based on mobile systems. The three criteria are the following: function type, investment requirement, and main exhaust driver. Moreover, for a CDMA mobile system, strongly TS, strongly NTS, and mixed components are classified by the proposed criteria and procedure. The proposed criteria, procedure, and classification can provide a systematic and useful guideline to decide the scope of mobile facilities and to determine the terminating cost on mobile networks from fixed networks.