• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1389-1391
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• 2011

In this paper, we propose a methodology to annotate the digital documents through keyphrase extraction using domain specific taxonomy. Limitation of the existing keyphrase extraction algorithms is that output keyphrases may contain irrelevant information along with relevant ones. The quality of the generated keyphrases by the existing approaches does not meet the required level of accuracy. Our proposed approach exploits semantic relationships and hierarchical structure of the classification scheme to filter out irrelevant keyphrases suggested by Keyphrase Extraction Algorithm (KEA++). Our experimental results proved the accuracy of the proposed algorithm through high precision and low recall.

• 농촌지도와개발
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• 제30권2호
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• pp.103-118
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• 2023

This study aims to develop the living SOC function index and classified classes using the GIS-based spatial analysis method by applying the "Central Place Theory" as basic data for classifying living areas necessary for establishing rural spatial strategies in Boryeong. Boryeong-si is classified as a southern living area in the northern living area, centering on Daecheon-dong, the first class, and it is analyzed that living services such as used car service procurement and education are needed, and the southern living area needs a mid- and high-vehicle service delivery system in Ungcheon-eup. It is believed that this study can provide important clues to the classification of central functional facilities suitable for rural centers, reinforcement of vulnerable functional facilities by living area, and provision of living services.

• 한국병원경영학회지
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• 제6권3호
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• pp.148-166
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• 2001

The purpose of this study is to classify elderly patient in long-term care facilities using RUG(Resource Utilization Group)-III. It is designed by measuring patient medical characteristics and medical staff time. Elderly patients are classified into 7 categories by clinical(medical and behavioral) hierarchical typology of patients. Through the tertiary split, all 44 groups are formulated. This classification is explained by each patient resource(staff time) utilization level which is called CMI(Case-Mix Index). Major findings are as follows; 1. The objects in this study were classified into 35 groups out of 44 groups. The most frequent category is clinical complex category(CCC; 38.9%). And extensive service category(ESC; 18.8%), reduced physical function category(RPC; 13.1%), special rehabilitation category(SRC; 12.8%), and impaired cognitive category(ICC; 0.00%) are followed. 2. The mean of total CMI was $1.02{\pm}0.36$, ranging from 0.68 to 1.44(1 vs 2.12). The mean of CMI of SRC is only 1.17 which should be the highest. The means of ESC and see are equally 1.20. The means of CMI of CCI, ICC, BPC, and RPC were 0.90, 0.75, 0.83 and 0.96, respectively. 3. The validity of this classification was tested. Trend-test using Regression Analysis was done in the secondary split level. SCC, CCC, ICC, and RPC which covered 68.4% of this research objects showed linear trend of CMI in interim classification. This results were statistically significant. 4. In clinical hierarchy, the trend were showed linearity. But the multiple comparison of categories using Scheffe-test showed that SRC, ESC and see had same level of CMI means and CCC and ICC, too. This results were statistically significant. Classifying elderly patients with RUG-III, the results showed partly linear trend in clinical hierarchy and in interim classification in conclusion. But, in clinical hierarchy, it was failed to show the consistent order of CMI. It can be explained by two reasons. One is that this research subjects were overlapped in each clinical hierarchy group. And the other is that the some of the characteristics for clinical hierarchy is not appropriate for them. For the further study, it needs to have proper sample size and to modify RUG-III to K-RUG to consider our.. medical environment.

• 약학회지
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• 제53권2호
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• pp.51-59
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• 2009

Quantitative analysis of (+)-catechin (C), (-)-epigallocatechin (EGC), (-)-epicatechin (EC), (-)-epigallocatechin gallate (EGCG), (-)-epicatechin gallate (ECG) and caffeine in commercial green tea was carried out by HPLC employing gradient elution of 0.1% acetic acid and acetonitrile on ODS column. The optimized HPLC method provided satisfactory linearity, accuracy and precision. The relationship between the concentration of the components and cultivated region of the commercial green tea was not significant, while the concentration of EGCG, ECG and caffeine decreased significantly in the later harvested green tea samples (p<0.01). Multivariate analysis of the components was performed in order to characterize and evaluate the cultivated region and harvest period-related variation. Hierarchical clustering and discriminant analysis were applied to classify the geographical and seasonal origins of the green tea samples. The classification accuracy of the cultivated region and harvest period by discriminant analysis was 95% and 91%, respectively, indicating that this method could be reliable and convenient for the quality control of herbal products with different origin.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1429-1437
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• 2013

빅 데이터 분석기법 중 비정형데이터 분석기법인 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기후변화 관련 식품분야 논문 초록에서 용어들의 출현빈도를 분석하였다. 이를 위하여 용어-문헌 행렬을 만들고, 용어들간의 비유사성 측도를 바탕으로 계층적 군집분석기법을 적용하여 문서들을 군집화하였다. 군집화된 문서들간의 상호 연관성과 군집별로 특정용어의 빈도를 파악하여 문서군집을 특정주제별로 분류하였다. 이러한 연구를 통하여 식품분야의 기후변화 관련 논문들의 추세와 관심주제어를 파악할 수 있었으며, 향후 기후변화 적응 및 대응 체계 로드맵 작성 시 연구 개발 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.77-85
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• 2015

지화(finger language)는 수화(sign language)에 포함되며, 손의 제스쳐로 한글의 모음, 자음을 표현하는 언어 체계이다. 한글 지화는 총 31 제스쳐로 구성되어 있으며, 정확한 인식을 위해서는 하나의 제스쳐에 대해 학습 모델이 많이 필요로 하게 된다. 대량의 학습 모델이 존재할 경우, 입력 데이터는 많은 공간을 탐색하는데 시간을 소비하게 된다. 따라서 실시간 인식 시스템은 이러한 탐색 공간을 줄이는 것이 가장 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인식률 저하 없이 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 계층적 HMM 구조를 제안하였다. 지화는 손목의 방향성에 따라 총 3개의 범주로 설정, 입력 데이터는 이 범주 안에서 모델을 검색하게 된다. 이러한 사전 분류를 진행하여 비슷한 한글 지화의 분별력을 확립하게 되며 탐색 공간 또한 효율적으로 관리되므로 실시간 인식 시스템에 적용 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법은 일반적인 HMM 인식 방법보다 평균 3배 정도의 시간을 단축할 수 있있고, 비슷한 한글 지화 제스쳐에 대해 오인식 또한 감소하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.143-163
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• 2012

개인이 구축한 시소러스를 온톨로지로 구축하기 위해서는 먼저 시소러스를 온톨로지로 변환하기 위해서 적합할 뿐만 아니라 W3C에서 국제표준으로 선택한 SKOS로 기술하는 것이 첫 번째 단계이다. SKOS는 시소러스나 주제명표, 분류체계 등을 온톨로지로 변환하는데 적합한 온톨로지이지만 온톨로지로 기술하려면 RDF/XML과 같은 언어가 필요하다. 그러나 RDF/XML은 읽고 쓰기에 어렵기 때문에 RDFa처럼 HTML에 내장할 수 있거나 훨씬 구조가 쉽고 기술하기도 간편한 Turtle기술 언어도 필요할 수 있다. SKOS로 기술한 것과 더불어 온톨로지 구축 프로그램인 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2를 사용해서 시험적으로 8개의 클래스와 151개의 용어를 사용해서 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지에는 시소러스의 기본 개념 관계인 동의관계, 계층관계, 연관관계 이외에도 SKOS에서 제안하는 전이 계층 관계의 사례도 포함시켰다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제38권1호
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• pp.9-14
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• 2011

To determine whether pattern recognition based on metabolite fingerprinting for whole cell extracts can be used to discriminate cultivars metabolically, leaves of nine commercial Orostachys plants were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data from leaves were analyzed by principal component analysis (PCA) and Partial least square discriminant analysis (PLS-DA). The dendrogram based on hierarchical clustering analysis of these PLS-DA data separated the nine Orostachys species into five major groups. The first group consisted of O. iwarenge 'Yimge', 'Jeju', 'Jeongsun' and O. margaritifolius 'Jinju' whereas in the second group, 'Sacheon' was clustered with 'Busan,' both of which belong to O. malacophylla species. However, 'Samchuk', belong to O. malacophylla was not clustered with the other O. malacophylla species. In addition, O. minuta and O. japonica were separated to the other Orostachys plants. Thus we suggested that the hierarchical dendrogram based on PLS-DA of FT-IR spectral data from leaves represented the most probable chemotaxonomical relationship between commercial Orostachys plants. Furthermore these metabolic discrimination systems could be applied for reestablishment of precise taxonomic classification of commercial Orostachys plants.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.533-540
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서 분류 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform), 및 3-D SPIHT(three-dimensional set partitioning in hierarchical trees) 알고리즘(algorithm)을 이용하여 인공위성 화상 데이터에 존재하는 대역내 중복성 (intraband redundancy)과 대역간 중복성 (interband redundancy)을 효과적으로 제거하는 새로운 압축 방법을 제안하였다. 대역간 중복성을 제거하기 위해 웨이블린 영역에서의 분류 정보를 이용하여 영역별 대역간 예측을 행한다. 영역별 대역간 예측에 의해 복원되는 화상들은 예측 오차로 인해 원 화상 (original image)과 차 화상 (residual image)을 가진다. 이 차 화상들 간에 존재하는 대역간 중복성을 제거하기 위하여 KLT를 행한다. 웨이블릿 변환 (wavelet transform)과 KLT를 행하여 대역내 및 대역간 크기 순서로 재정렬된 변환 계수들을 3-D SPIHT 알고리즘을 이용하여 부호화 한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 다분광 화상 데이터에 대하여 압축 실험을 행하여 제안한 방법이 기존의 방법들 보다 동일한 여러 비트율 (bit rate)에서 평균 PSNR (peak signal-to-noise ratio)이 0.12∼3.83㏈ 향상됨을 확인하였다.