International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.165-170
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2007
Recommendation systems provide users with proper services using context information being input from many sensors occasionally under ubiquitous computing environment. But in case there isn't sufficient context information for service recommendation in spite of much context information, there can be problems of resulting in inexact result. In addition, in the quantification step to use context information, there are problems of classifying context information inexactly because of using an absolute classification course. In this paper, we solved the problem of lack of necessary context information for service recommendation by using dynamic profile information. We also improved the problem of absolute classification by using a relative classification of context information in quantification step. As the result of experiments, expectation preference degree was improved by 7.5% as compared with collaborative filtering methods using an absolute quantification method where context information of P2P mobile agent is used.
In this paper, the classification rate of micro-cracks in silicon wafers was improved using a SVM. In case I, we investigated how feature data of micro-cracks and SVM parameters affect a classification rate. As a result, weighting vector and bias did not affect the classification rate, which was improved in case of high cost and sigmoid kernel function. Case II was performed using a more high quality image than that in case I. It was identified that learning data and input data had a large effect on the classification rate. Finally, images from cases I and II and another illumination system were used in case III. In spite of different condition images, good classification rates was achieved. Critical points for micro-crack classification improvement are SVM parameters, kernel function, clustered feature data, and experimental conditions. In the future, excellent results could be obtained through SVM parameter tuning and clustered feature data.
In these days everyone search the information easily with the Internet as the rapid distribution and active usage of the Internet. The search engines were developed specially to accuracy of information retrieval. User search the information more quickly and variously with them. The search portal system will be embossed with representation and basic services. The Internet user needs the result of text, image and video, knowledge search. The keyword based search is used generally for getting result of the information retrieval and another method is category based search. This paper investigates the classification of knowledge search structure for oriental medicine in market leader of search portal system by ranking web site. As a result, each classification system is unified and there is a possibility of getting up a many confusion to the user who approaches with classification systematic search method. This treatise proposed the improved oriental medicine classification system of internet information retrieval in knowledge search area. if the service provider amends about the classification system, there will be able to guarantee the compatibility of data. Also the proper access path of the knowledge which seeks is secured to user.
디지털 기술의 발달로 한글글꼴을 다루는 사용자가 증가하고 글꼴 선택의 기준 또한 다양해지면서 전통적인 형태를 벗어난 다양한 한글 글꼴들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 현행 글꼴분류체계는 이러한 글꼴들을 비교분석하고 글꼴 사용의 가이드라인을 제시하기에 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한글글꼴개발 및 활용을 지원하는 방안으로 글꼴분류체계의 다양화를 제시하고 다음과 같은 다각도의 분류기준을 제시한다. 첫째, 모임글자라는 한글글꼴의 근본적인 특징을 반영하고 한글 기계화에 큰 변수로 작용하는 한글의 구조에 기반한 글꼴구조분류, 둘째, 공감각적이고 멀티미디어적 정보전달이 일반화되어 가는 실정에 맞추어 감성 이미지어와 글꼴의 시각적 이미지를 연관시키는 글꼴이미지분류, 마지막으로 매체별로 가독성과 주시성 등을 고려하여 글꼴의 용도를 제시하는 글꼴용도분류를 제안한다. 멀티미디어 시대에 완성도 높고 다양한 글꼴의 개발과 문자정보의 부가가치를 높이는 적절하고도 효과적인 글꼴의 활용을 지원하기 위해서는 한글 글꼴의 특징과 사용환경에 기반하여 앞에 제시한 바와 같은 다각도의 분류체계를 세우고 이를 활용한 유기적인 글꼴데이터베이스를 구축하는데 적극적인 투자와 기술적인 지원이 필요하다. 이는 결과적으로 양질의 다양한 한글글꼴의 개발과 이의 활용도를 높일 수 있으리라 기대된다.
Constructing the national inventory that can be used as a tool to identify and assess existing or potential contamination is necessary for efficiently managing the soil and groundwater contamination. In order to start this construction, the first step is how we define and classify potential contamination sources of soil and groundwater. After selecting the basic classification model of contamination sources from developed countries, we suggested the classification and list of the potential contamination sources of soil and groundwater which are appropriate for specific conditions of South Korea. In addition, we investigated several databases to confirm the existence of available data sources and then examined established attribute data through chemical accident response information system (CARIS) and water information system (WIS) in National Institute of Environmental Research and mine geographic information system (MGIS) in Mine Reclamation Corporation. All sorts of attribute data in the existing databases can be utilized as significant assessment factors for determining the management priority of potential contamination sources in the future. Therefore, it is required the expanded investigation of additional database sources and the continual modification so that the classification system of potential contamination sources can be improved.
동반논문(II-지반분류 개선방법)에서는 지반의 고유주기를 기준으로 지반을 분류하는 방법이 국내 지반조건에 적합한 지반분류 방법으로 제시하였다. 그러나, 지반분류 방법을 개선하여도 해석결과의 평균 스펙트럼 가속도 값과 재산정된 응답스펙트럼과 차이가 나타나는 부분이 존재한다. 이는 설계응답스펙트럼을 작성에 필요한 증폭계수를 계산하는 방법을 변경해야 해결할 수 있다. 본 논문에서는 국내 지반조건에 적합하도록 증폭계수를 재산정하기 위한 적분구간 변경에 대하여 검토하였다. 검토 결과 장주기 영역의 증폭계수 $F_v$의 적분구간은 현재 주기 0.4초${\sim}$2.0초에서 주기 0.4초${\sim}$1.5초로 변경할 경우 해석결과의 평균 스펙트럼 가속도 값과 설계응답스펙트럼이 비교적 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었고, 기존의 방법보다 국내 지반특성에 더 적합한 설계응답스펙트럼을 작성할 수 있었다.
본 연구는 석유화학 플랜트 설계, 구매 시공에 직간접적으로 많은 영향을 주는 배관자재의 관리 효율성을 높이기 위하여 자재 코드 및 자재관리 시스템의 근간이 되는 배관자재 코드 분류체계를 개선하였다. 기존 배관자재 코드 분류체계를 개선하기 위하여 내재된 문제점을 자세히 파악하고 국내외 대형 EPC 기업의 배관자재 코드 분류체계 특징을 조사하였으며, 최근 대형화, 전문화 되어가는 프로젝트의 특성을 고려하여 개선 방향을 설정하였다. 배관 자재별 특성에 맞는 코드분류체계를 정의하고, 표준 속성을 추가하고, 신규 자재 및 재질을 고려한 코드 자릿수 확장 및 계층적 분류 구조를 통하여 효율적 배관 자재관리를 위한 배관 자재 코드 분류체계의 개선 구조를 도출하였다. 개선된 배관자재 코드 분류체계를 수행중인 프로젝트에 적용한 결과, 자재 구매사양서의 재 작업률이 평균 4.98%에서 2.48%로 감소하였으며, 3차원설계에서 요구되는 배관 형상 구축 작업시간이 기존 평균 작업인원 2명이 6개월 소요 되었으나, 1명이 4개월로 67% 감소 효과를 가져왔다. 또한 피라미드 코드 구조를 통하여 전사 자재관리 시스템과 연동되어 구매, 견적 등 유관 부서에서 다양한 데이터를 축적하고 내부 경영관리 의사결정을 위한 프로젝트 분석에 활용할 수 있게 되었다.
본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
Convective/stratiform radar echo classification schemes by Steiner et al. (1995) and Biggerstaff and Listemaa (2000) are examined on a monsoonal front during the summer monsoon-Changma period, which is organized as a cloud cluster with mesoscale convective complex. Target radar is S-band with wavelength of 10cm, spatial resolution of 1km, elevation angle interval of 0.5-1.0 degree, and minimum elevation angle of 0.19 degree at Jindo over the Korean Peninsula. For verification of rainfall amount retrieved from the echo classification, ground-based rain gauge observations (Automatic Weather Stations) are examined, converting the radar echo grid data to the station values using the inverse distance weighted method. Improvement from the echo classification is evaluated based on the correlation coefficient and the scattered diagram. Additionally, an optimal use method was designed to produce combined rainfalls from the radar echo and Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar (TRMM/PR) data. Optimal values for the radar rain and TRMM/PR rain are inversely weighted according to the error variance statistics for each single station. It is noted how the rainfall distribution during the summer monsoon frontal system is improved from the classification of convective/stratiform echo and the use of the optimal use technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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