인터넷이 정보획득의 중요한 수단으로써 보편화되면서 인터넷상의 정보를 효율적으로 조직화하고 관리할 수 있는 시스템의 중요성이 점차 커지고 있다. 이에 따라 이용자의 정보검색효율성에 직접적인 영향을 기치는 디렉토리 분류체계에 대한 연구가 각 분야별로 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 디자인 분야 디렉토리 분류체계에 의한 검색의 효율성을 높이기 위하여 문헌 분류체계에 대한 이론과 현재 서비스되어 지고 있는 디자인 포탈사이트들의 디렉토리 분류체계를 비교 분석하여 효율적인 분류체계 방안을 제안 하고자 한다.
본 연구는 인터넷 정보자원의 조직 문제를 파악하고 검색엔진의 특성을 유추하여 인터넷 정보자원의 분류 및 경가 기준으로 정립하였다. 이를 기반으로 인테리어 디자인 분야의 인터넷 정보 분류체계 개선안을 제시하였다. 또한 인터넷 기반 분류체계를 제공하는 주제별 디렉토리 사이트와 국외의 전문 정보사이트의 인테리어 디자인 분야 분류체계를 비교 분석하여 봄으로써 웹 주제별 디렉토리의 인테리어 디자인 정보 분류체계 모형의 구축을 시도하였다. 이들의 분류체계는 주제범위의 포괄성, 분류체계의 논리성, 주제용어의 정확성, 탐색의 효율성의 4가지 척도를 가지고 분석하였다. 그리고 인테리어 디자인 분야의 정보는 관련 분야의 정보와 혼재되어 정보의 검색이나 분류가 체계적으로 구성되어 있지 못하다. 이러한 문제점을 분석하여, 인테리어 디자인 분야 정보 분ㄹ를 위한 검색엔진의 분류체계 모형을 제시하였으며 이는 학술적인 면과 실용적인 면을 고려하였다.
Ming Li;Xiaolin Zhang;Rongchen Sun;Zengmao Chen;Chenghao Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1743-1758
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2023
Automatic modulation classification is a critical algorithm for non-cooperative communication systems. This paper addresses the challenging problem of closed-set and open-set signal modulation classification in complex channels. We propose a novel approach that incorporates a self-learning filter and center-loss in Deep Residual Shrinking Networks (DRSN) for closed-set modulation classification, and the Opendistance method for open-set modulation classification. Our approach achieves better performance than existing methods in both closed-set and open-set recognition. In closed-set recognition, the self-learning filter and center-loss combination improves recognition performance, with a maximum accuracy of over 92.18%. In open-set recognition, the use of a self-learning filter and center-loss provide an effective feature vector for open-set recognition, and the Opendistance method outperforms SoftMax and OpenMax in F1 scores and mean average accuracy under high openness. Overall, our proposed approach demonstrates promising results for automatic modulation classification, providing better performance in non-cooperative communication systems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.749-755
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2009
Support vector classification (SVC) provides more complete description of the lin-ear and nonlinear relationships between input vectors and classifiers. In this paper. we propose the sparse kernel classifier to solve the optimization problem of classification with a modified hinge loss function and absolute loss function, which provides the efficient computation and the sparsity. We also introduce the generalized cross validation function to select the hyper-parameters which affects the classification performance of the proposed method. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the proposed procedure for classification.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권4호
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pp.209-212
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2005
This study proposes hybrid case-based reasoning and genetic algorithms model for customer classification. In this study, vertical and horizontal dimensions of the research data are reduced through integrated feature and instance selection process using genetic algorithms. We applied the proposed model to customer classification model which utilizes customers' demographic characteristics as inputs to predict their buying behavior for the specific product. Experimental results show that the proposed model may improve the classification accuracy and outperform various optimization models of typical CBR system.
General technique and management technology of agriculture have development in every year to ensure the competitiveness of agriculture. Accordingly, Interested in using information systems management technology is improving. For information system, the first system of rural buildings category should be established. Classification system is set up through each specific code. and it takes advantage of the information system is to achieve the computerization of agricultural society. Therefore, in this study construction information classification system, quantity of output category, got to the standard classification system architecture, apply to agricultural buildings to review the situation and saw a problem. The result, it is the complexity and broad scope, and it is set to inappropriate setting of the Category item.
인터넷을 통한 정보의 유통량은 크게 증가하였으나 정보의 저장, 유통, 그리고 검색의 비효율성이 상존하고 있으며, 이를 보완하기 위한 방안으로 상당수의 검색 포털은 분류체계에 따라 정보자료를 조직화하여 제공하는 디렉터리 서비스를 제공하고 있다. 이 연구에서는 국내의 대표적 인터넷 검색 포털에서 제공되고 있는 디렉터리 서비스의 실제 분류작업을 살펴보고, 이를 기반으로 디렉터리 서비스의 개선안을 제시하였다.
하이퍼스펙트럴 영상자료는 객체에 대한 많은 정보를 함유하고 있어 객체의 보다 정확한 분류가 가능하다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 영상분류를 위하여 SMI(Spectral Mutual Information)이라는 새로운 스펙트럼 유사도 측정기법을 제안하였다. 본 방법은 정보이론 분야에서 대두된 상호정보량의 개념을 차용하여 고안되었으며 스펙트럼간의 통계적 의존성을 측정할 수 있다. SMI는 영상의 각 화소스펙트럼을 확률변수로 간주하고 두 스펙트럼간의 유사 상호정보량을 통하여 유사도를 측정함으로써 영상을 분류한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 개발된 SAM, SSV 분류기법을 이용하여 동일지역에 대해 분류를 수행하고 분류 정확도를 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 SMI 기법은 하이퍼스펙트럴 영상분류에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
It seems obvious that the spatial information of existing architectural heritage will be re-structured utilizing BIM technology. In the future to be able to implement such task, a new system of classification of spatial information, which fit to the structural nature of architectural heritage is necessary. This paper intend to suggest the conceptual model that can be the base of establishing new classification system for architectural heritage. For this study we reviewed researches related to classification system of architectural heritage (CS-AH) and BIM based architectural heritage (BIM-AH), first. As a result, we found that CS-AH is focused on building elevation and type, and BIM-AH is biased on the Library and Parametric Modeling. Second, we figured out a relationship between the CS-AH and BIM-AH. From this analysis, we found that BIM-AH is biased on Library and Parametric since the building elevation and type was focused on CS-AH. This review suggests a potential of the 3D CS-AH to expand the range of research for BIM-AH. At last, we suggest the three concept of classification are: 1)horizontality-accumulation relationship, 2)structure-infill relationship, 3)segment-member relationship. These three concept, together as one system of classification, could provide useful framework of new classification system of spatial information for architectural heritage.
최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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