• 한국환경생태학회지
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• 제18권2호
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• pp.231-235
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• 2004

본 연구의 목적은 1991년 위성 데이터와 2002년의 위성 데이터의 비교 분석을 통한 전남 완도의 난대림 식생 변화추이를 밝히는데 있다. 이를 위해 1991년 Landsat TM영상과 2002년 Landsat ETM 영상이 이용되었으며, 이미지 프로세싱은 ENVI를 이용하였다. GIS를 이용한 난대림 관리 시스템 개발은 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 영상 데이터의 촬영시기 차이와 TM 영상의 해상도(Resolution)가 정밀하지 못해 복잡한 지형특성을 지닌 곳에서는 정확한 변화추이를 파악하기는 불가능하였으나, 2002년 영상을 이용하여 분석된 완도의 상록활엽수림 면적은 약 2,027ha로 산출되었다. 상록활엽수림과 상록침엽수림은 11년 전에 비해 소폭으로 증가하였으나 낙엽활엽수림은 큰 폭으로 감소하였다. 식생분류를 위한 기준은 상록활엽수림, 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 기타로 구분하였으며 감독분류기법을 통해 식생이 분류되었다. 완도의 공간 데이터는 녹지자연도, 현존식생도, 산림토양도, 훼손유형도, 지형도, 토지소유현황도로 분류되었고, 이에 대한 속성 데이터 베이스는 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 데이터를 관리하고 필요한 정보를 색인 분석하는 사용자 GUI(Graphic User Interface)는 Avenue를 이용하여 개발되었다.

• 정보관리학회지
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• 제28권1호
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• pp.171-193
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• 2011

본 연구는 도서관 장서의 분류를 위하여 기존의 문헌 분류체계 대신 주제어 기반의 분류를 적용하고자 할 때 필수적인 주제명 개발의 필요성을 논하고, 개발 방법론의 하나로 기존의 다양한 지식조직체계의 주제어를 활용하는 방법의 가능성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 분석 대상 저작을 선정하고 이에 대하여 부여된 문헌분류, 주제명표목, 국내외 대형 서점의 분류, 서가명 및 주제어, 이용자 태그 등 다양한 지식조직체계의 주제어를 수집하여 그 특성을 비교 분석하였다. 이러한 분석의 결과, 전통적인 도서관 중심의 지식조직체계와 상업성이 중심이 되는 지식조직체계의 성격과 범주화의 방식이 다름을 확인할 수 있었다. 한편, 이용자 태그는 최상위 빈도수의 태그인 경우 전통적인 지식조직체계 및 상업적 영역의 지식조직체계와 어휘의 측면에서 거의 차이가 없는 결과를 나타냈으나, 이용자 중심의 주제어로서 독특한 특성을 가지고 있음을 파악하였다. 이러한 분석을 바탕으로 분류를 대체하는 주제명 작성을 위해 기존의 지식조직체계를 활용할 때 고려해야 할 각각의 특성 및 상호 관계를 분석하였고, 국내에서의 적용을 위한 실질적인 고려사항을 제안하였다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제12권1호
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• pp.104-112
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• 2006

Background : The necessity of unify and standardize codes used at hospital has been emphasized since OCS (Order Communicating System) was adopted. Therefore, the purpose of this study were to standardize operation code by continuous training of the ICD-9-CM code that is used as standard code in OCS program at operating room. Method : In 400 operation data, operation code entered in OCS program at operating room was compared to operation name recorded in medical record. In addition, a matching rate between input data of operation code by medical record department and computing input data of operation code in 3,710 cases was compared for each department. User operation name and operation code were matched and major diagnosis by operation department and operation name were also matched. Results : User operation name was reflected in operation classification code in detail, and operation code entered on user was registered. Input rate and matching rate of operation code were gradually improved after improvement activity. In particular, a matching rate was high at ophthalmology where operation name is segmented. Plastic surgery and orthopedics with a lot of emergency operation and comprehensive operation name show low input rates. Conclusions : As the medical field makes progress in computerlization, awareness of information exchange and sharing becomes higher. Among codes to classified medical institution, codes related to surgical operation are all different by user of hospital and department. Computerlization and standardization is essential. And when efforts of standardization continue in alliance with individual hospital and institution, initiative of preparing medical policy data at a national level will be accelerated.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.189-194
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• 2010

사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어 선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.419-425
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 인해 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 이에 따라서 수신된 메일을 효율적이고 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류 기술들은 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 이메일의 다원분류 방법중 군집(clustering)을 이용한 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지고 분류 레이블이 없는 단점이 있으며, 분류(classification)를 이용한 방법은 미리 분류 레이블을 사용자가 지정해야 하며 학습시켜야 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PCA (Principal Component Analysis)를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 계층 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제23권
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• pp.207-261
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• 1992

The purpose of this study is (1) to design and test a database which can be automatically classified, and (2) to generate automatic classification number by processing the keywords in titles using the code combination method of Colon Classification(CC) as well as an automatic recognition of subjects in order to develop an automatic classification system (Auto BC System) based on CC which can be applied to any research library. To conduct this study, 1,510 words in the fields of agricultrue and medicine were selected, analized in terms of [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC, and included in a database for classification. For the above-mentioned subject fields, the principle of an automatic classification was specified in order to generate automatic classification codes as well as to perform an automatic subject recognition of the titles included. Whenever necessary, editing, deleting, appending and reindexing of a database can be made in this automatic classification system. Appendix 1 shows the result of the automatic classification of books in the fields of agriculture and medicine. The results of the study are summarized below. 1. The classification number for the title of a book can be automatically generated by using the facet principles of Colon Classification. 2. The automatic subject recognition of a book is achieved by designing a database making use of a globe-principle, and by specifying the subject field for each word. 3. The automatic subject-recognition of input data is achieved by measuring the number of searched words by each subject field. 4. The combination of classification numbers is achieved by flowcharting of classification formular of each subject field. 5. The efficient control of classification numbers is achieved by designing control codes on the database for classification. 6. The automatic classification by means of Auto BC has been proved to be successful in the research library concentrating on a Single field. The general library may have some problem in employing this system. The automatic classification through Auto BC has the following advantages: 1. Speed of the classification process can be improve. 2. The revision or updating of classification schemes can be facilitated. 3. Multiple concepts can be expressed in a single classification code. 4. The consistency of classification can be achieved with the classification formular rather than the classifier's subjective judgement. 5. A user's retrieving process can be made after combining the classification numbers through keywords relating to the material to be searched. 6. The materials can be classified by a librarian without subject backgrounds. 7. The large body of materials can be quickly classified by means of a machine processing. 8. This automatic classification is expected to make a good contribution to design of the total system for library operations. 9. The information flow among libraries can be promoted owing to the use of the same program for the automatic classification.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.628-643
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• 2014

이 연구는 지상파 라디오의 일부 프로그램에서 지상파를 이용한 실시간 이용자보다 스마트 폰 같은 새로운 기기를 통해 비선형적, 탈편성시간적으로 이용하는 사람들이 더 많아진 사례를 어떻게 해석할 것인가에 대한 질문으로부터 시작하였다. 스마트폰의 대중화 시대에 지상파 라디오 프로그램의 이용자들이 팟캐스팅이라는 새로운 서비스를 통해 오디오 콘텐츠를 어떤 유형으로 이용하는가를 Q방법론을 통해 탐색했다. 그 결과 세 가지의 서로 다른 이용에 대한 태도와 인식을 가진 집단으로 유형화되었다. 20세기 매스 커뮤니케이션을 가능케 한 대표적인 미디어 중 하나인 라디오 콘텐츠의 이용이 이미 전통적 이용행태 패턴을 벗어나는 이러한 주목할 만한 상황은, 지상파를 이용한 전통기기를 통한 청취라는, 탄생 이후의 오랜 관습에서 벗어나 스마트폰을 경유하여 기존 이용자층에 맞먹거나 그 보다 더 커진 새로운 이용자층을 만들어낼 가능성과 새로운 서비스로서의 팟캐스팅이 기존 라디오 콘텐츠를 대체할 가능성을 보여 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1441-1446
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• 2022

현대인들은 음식 레시피에 대한 다양한 정보들을 인터넷이나 소셜 미디어 등에서 매우 쉽게 접할 수 있게 되었다. 음식 레시피를 제공하는 공급량이 많아지면서 범람하는 정보 안에서 사용자들이 각자에 맞는 레시피를 찾기에는 수고로움이 따르게 된다. 이처럼 사용자들의 요구사항을 반영하여 정보를 제공할 필요성이 높아졌고, 음식 레시피와 요리 추천에 관련 연구가 활발해지고 있다. 또한, 이를 활용한 인터넷, 영상 및 어플리케이션 시장 역시 급속도로 활성화되고 있다. 본 연구에서는 음식 레시피 사용자들의 관점에서 레시피를 분류하기 위하여 사용자의 리뷰 데이터를 비지도학습인 K-평균 군집화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 "음식 레시피 분류 모델"을 도출하였다. 그 결과 특정 목적, 조리 단계 등 많은 사용자들이 필요한 정보를 포함한 총 25개의 군집으로 분류하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제29권3호
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• pp.287-296
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• 2010

The purpose of this research is to analyze priority of the elderly user interface (UI) evaluation criteria based on user's lifestyle. Since the elderly population will occupy over 20% of the all Korean population in the near future, we need to know older users' needs and information because elderly users will be main customers in the super-aged society. This paper investigated the definition of elderly users and characteristics demographically, socio-economically, and physically/cognitively. A total of 238 questionnaires from older users were analyzed based on a segmentation table for the elderly developed by the previous study. According to factor analysis and cluster analysis, 6 types of lifestyle and 4 groups of the elderly users were classified, respectively. The priority of UI evaluation criteria for large electronic home appliances and mobile products was analyzed by analyses of variance (ANOVAs). The results indicated that the priority of (physical, emotional, and cognitive) UI criteria was significantly different among elderly users' lifestyles for both home appliances and mobile products. Consequently, the results of this study may help the company develop some competitive silver products and give higher satisfaction to the elderly users by suggesting different priority of UI evaluation criteria according to the target elderly group. The results may also contribute to revitalize national economy by significantly increasing senior market shares.

• International Journal of Contents
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• 제16권3호
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• pp.1-17
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• 2020

Human motion recognition is essential for user-centric services such as surveillance-based security, elderly condition monitoring, exercise tracking, daily calories expend analysis, etc. It is typically based on the movement data analysis such as the acceleration and angular velocity of a target user. The existing motion recognition studies are only intended to measure the basic information (e.g., user's stride, number of steps, speed) or to recognize single motion (e.g., sitting, running, walking). Thus, a new mechanism is required to identify the transition of single motions for assessing a user's consecutive motion more accurately as well as recognizing the user's body and surrounding situations arising from the motion. Thus, in this paper, we collect the human movement data through Android smartphones in real time for five targeting single motions and propose a mechanism to recognize a consecutive motion including transitions among various motions and an occurred situation, with the state transition model to check if a vulnerable (life-threatening) condition, especially for the elderly, has occurred or not. Through implementation and experiments, we demonstrate that the proposed mechanism recognizes a consecutive motion and a user's situation accurately and quickly. As a result of the recognition experiment about mix sequence likened to daily motion, the proposed adoptive weighting method showed 4% (Holding time=15 sec), 88% (30 sec), 6.5% (60 sec) improvements compared to static method.