• 한국도서관정보학회지
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• 제29권
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• pp.241-272
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• 1998

The purpose of this paper is to examine the analytic-assembling(faceted analysis) methods applied in enumerative-hierarchical classification schemes. (mainly in KDC) The methods are summarized as follows : 1. For the enumerative-hierarchical classification schemes, in principle the subjects are divided into subdivisions by only one facet at the same level, and step by step. However some subjects, for example 'library and information science' 'education' and others in KDC, are divided into subdivisions by multiple facets at same level like Colon Classification. 2. Most of enumerative-hierarchical classification schemes have various kinds of auxiliary tables, such as standard subdivisions, areas, periods, and languages. Each of them is considered as foci by a facet applied to subdivide all kinds of subjects or some special subjects into lower level. 3. To classify the compound subjects with phase relation, KDC provides ready-made classification numbers or notes that says 'divide by 001-999'(whole subjects) of 'divide by xxx-xxx'(limited scope of subjects). The ready-made compound subjects, or subdividing by whole or limited scope of subjects are similar to representation of phase relation in Colon Classification. Yet these analytic-assembling methods in KDC are needed to be supplemented and amended. Subdividing methods for faceted analysis have to be unified through the whole schedule. The auxiliary tables should be enlarged and subdivided more specifically. And for representation of phase relation, the linking signs can be useful in KDC as well as UDC and other analytic-assembling classification schemes like Colon Classification.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권2호
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• pp.47-56
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• 2014

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.677-687
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• 2017

본 연구에서는 위성영상 기반의 동계작물 구분도 작성을 위한 계층분류 기법을 제안한다. 계층분류 기법은 입력 자료를 계층별로 정의하여 분류하는 방법으로 혼합 픽셀의 효과를 줄이고 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 전북 김제시의 동계작물을 대상으로 Landsat-8 위성영상을 사용하였다. 먼저, Landsat-8 위성영상에서 스마트 팜 맵을 이용하여 농경지를 분류하였다. 그리고 추출된 농경지를 대상으로 시계열 식생지수를 사용하여 동계작물 재배지를 추출한 후, 최종적으로 무인기 영상에서 추출한 훈련자료를 활용하여 밀, 보리, IRG, 청보리 및 혼파 재배지로 분류하였다. 그 결과, 계층분류 기법에 의한 동계작물 분류 정확도는 98.99%로 동계작물별 재배 필지를 효과적으로 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 분류방법은 작물구분도 작성에 효과적으로 사용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3B호
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• pp.143-152
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• 2007

네트워크 상에서 정책 기반의 라우팅이나 품질보장(Quality of Service)과 같은 새로운 서비스들을 제공하기 위해서 인터넷 라우터는 패킷을 여러 개의 플로우로 분류하고 각 플로우에 대하여 서로 다른 처리를 해주어야 하는데, 이를 패킷 분류라 한다. 패킷 분류 기능은 초당 수백 기가 비트의 속도로 입력되는 모든 패킷에 대하여 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로 인터넷 라우터 내에서 새로운 병목점으로 작용하고 있다. 따라서 빠른 속도의 패킷 분류 구조의 필요성이 대두되고 있는데 본 논문에서는 계층 트리를 이용한 패킷 분류 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 빈 노드를 갖지 않는 이진 검색 트리를 계층적으로 연결하여 패킷 분류를 수행하는 구조로서, 메모리 효율성을 높이고 메모리 접근 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨 구조이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.792-798
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• 2007

본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권3호
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• pp.165-180
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• 2009

The HKIB, or Hankookilbo, test collections are two archives of Korean newswire stories manually categorized with semi-hierarchical or hierarchical category taxonomies. The base newswire stories were made available by the Hankook Ilbo (The Korea Daily) for research purposes. At first, Chungnam National University and KISTI collaborated to manually tag 40,075 news stories with categories by semi-hierarchical and balanced three-level classification scheme, where each news story has only one level-3 category (single-labeling). We refer to this original data set as HKIB-40075 test collection. And then Yonsei University and KISTI collaborated to select 20,000 newswire stories from the HKIB-40075 test collection, to rearrange the classification scheme to be fully hierarchical but unbalanced, and to assign one or more categories to each news story (multi-labeling). We refer to this modified data set as HKIB-20000 test collection. We benchmark a k-NN categorization algorithm both on HKIB-20000 and on HKIB-40075, illustrating properties of the collections, providing baseline results for future studies, and suggesting new directions for further research on Korean text categorization problem.

• 산업기술연구
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• 제19권
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• pp.403-408
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• 1999

An efficient method is developed for classifying fingerprint data based on 2-D discrete wavelet transform. Fingerprint data is first converted to a binary image. Then a multi-level 2-D wavelet transform is performed. Vertical and horizontal subbands of the transformed data show typical energy distribution patterns relevant to the fingerprint categories. The proposed method with moderate level of wavelet transform is successful in classifying fingerprints into 5 different types. Finer classification is possible by higher frequency subbands and closer analysis of energy distribution.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.77-85
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• 2006

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 계층적 분류 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징으로는 웨이블릿 변환 후 추출된 형태 특징과 질감 특징을 이용한다. 추출된 특징 값들을 Principal Component Analysis(PCA)와 K-means를 이용해서 군집화 시키고 유사한 군집들을 묶으면서, 5단계의 계층적 분류기를 구성한다. 계층적 분류기는 BP를 학습 알고리즘으로 사용하는 59개의 신경망분류기로 구성된다. 배경을 제거하고 질감특징 중 가장 높은 분류율을 보이는 대각 모멘트를 사용하여 실험하였을 때, 100종류에서 각 10개씩, 총 1000개의 학습 데이터와 1000개의 테스트 데이터에 대하여 각각 81.5%와 75.1%의 정분류율을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.716-721
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• 2010

In this work we address the use of support vector machine (SVM) in the multi-class gas classification system. The objective is to classify single gases and their mixture with a semiconductor-type electronic nose. The SVM has some typical multi-class classification models; One vs. One (OVO) and One vs. All (OVA). However, studies on those models show weaknesses on calculation time, decision time and the reject region. We propose a hierarchical clustering method (HCM) based on the SVM for real-time gas mixture classification. Experimental results show that the proposed method has better performance than the typical multi-class systems based on the SVM, and that the proposed method can classify single gases and their mixture easily and fast in the embedded system compared with BP-MLP and Fuzzy ARTMAP.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.17-22
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• 2005

일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.