• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2785-2791
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• 2012

본 논문에서는 학습 콘텐츠의 효과적인 관리와 재사용을 위한 학습객체 자동 분류 기법을 제안한다. 제안한 기법은 학습객체들의 발생 사례를 이용하여 학습객체들의 응집도를 생성하고, 응집도를 기반으로 학습객체들의 연관성을 측정하여 학습객체들의 자동 분류를 수행한다. 제안한 기법을 학습관리시스템에 적용하면 학습 콘텐츠의 개발 비용을 절감시킬 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션에서 확률 기반 기법의 평균 정확도는 28.20%로 나타났고, 응집도 기반 기법의 평균 정확도는 56.38%로 나타났다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 학습객체 자동 분류에 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.407-414
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• 2020

SVM (Support vector machine) analysis was performed after applying a deep learning technique based on an Inception-based model (GoogLeNet). The accuracy of automatic image classification was analyzed using an SVM with multiple virtual grid sizes. Six classes were selected from a standard land cover map. Cars were added as a separate item to increase the classification accuracy of roads. The virtual grid size was 2-5 m for natural areas, 5-10 m for traffic areas, and 10-15 m for building areas, based on the size of items and the resolution of input images. The results demonstrate that automatic classification accuracy can be increased by adopting an integrated approach that utilizes weighted virtual grid sizes for different classes.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.447-454
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• 2001

새로운 문서를 기존에 존재하는 클래스들에 할당하는 방법을 문서의 자동 분류라고 한다. 문서의 자동 분류는 뉴스 그룹의 기사분류, 웹 문서의 범주화, 전자 메일의 순서화, 사용자의 관심을 학습하여 보다 정확한 정보 검색을 제시하는데 사용될수 있다. 본 논문에서는 한국어 문서분류의 정확도를 높이기 위하여 문서내의 모든 단어들에 대한 확률값을 사용하여, 문서를 분류하는 기존의 방법과 달리 문서의 주제어를 선정하여 주제어로 선정된 단어들에 가중치를 부여하고 그렇지 않은 단어들에 대해서는 제거하너가 낮은 가중치를 부여하는 베이지안 분류자를 사용한다. 문서에는 특징으로 추출된 단어가 적어 문서를 분류하기 위한 만족할 만한 정보를 제공하지 못할 경우에 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 자동 단어 군집화를 통해 형성된 연관 단어 군집을 사용한다. 이러한 방법을 한국어 문서에 적용한 결과 기존의 베이지안 확률을 사용한 분류법보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제1권1호
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• pp.78-99
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• 1984

본 논문은 기계가독형 데이타베이스를 탐색하는 자연어 정보검색 시스템에서 검색용 디소오러스를 이용하면 정보검색효율이 향상된다는 전제하에, 검색용 디스오러스 자동 작성방법 중의 하나인 용어 다동분류를 우리말 용어에 적용시켜 실험하였고, 이 결과로 형성된 용어군의 응용방법을 제시하였다. 용어자동분류는 용어사이에 존재하는 어의적 관계가 한 문장에서 출현하는 용어의 통계적 양상에 근거하여 밝혀질 수 있다는 가설하에 세워진 방법으로, 본 논문에서는 심리학 분야의 국내 학술잡지중 초록이 수록된 4개의 잡지를 실험대상잡지로 선택하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.604-607
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• 2003

Most recommendation systems recommend the products or other information satisfying preferences of users on the basis of the users' previous profile information and other information related to product searches and purchase of users visiting web sites. This study aims to apply these application categories to e-mail more necessary to users. The E-Mail System has the strong personality so that there will be some problems even if e-mails are automatically classified by category through the learning on the basis of the personal rules. In consideration with this aspect, we need the semi-automatic system enabling both automatic classification and recommendation method to enhance the satisfaction of users. Accordingly, this paper uses two approaches as the solution against the misclassification that the users consider as the accuracy of classification itself using the dynamic threshold in Bayesian Learning Algorithm and the second one is the methodological approach using the recommendation agent enabling the users to make the final decision.

• 정보관리학회지
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• 제27권3호
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• pp.265-281
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• 2010

본 연구에서 제안하는 기법은 최대 개념강도 인지기법(Maximal Concept-Strength Recognition Method: MCR)이다. 신규 데이터베이스가 입수되어 자동분류가 필요한 경우에, 기 구축된 여러 데이터 베이스 중에서 최적의 데이터베이스가 어떤 것인지 알 수 없는 상태에서 MCR 기법은 가장 유사한 데이터베이스를 선택할 수 있는 방법을 제공한다. 실험을 위해 서로 다른 4개의 학술 데이터베이스 환경을 구성하고 MCR 기법을 이용하여 최고의 성능값을 측정하였다. 실험 결과, MCR을 이용하여 최적의 데이터베이스를 정확히 선택할 수 있었으며 MCR을 이용한 자동분류 정확률도 최고치에 근접하는 결과를 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.671-674
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• 1997

The objective of this paper is to present a new feature-vector extraction method for the automatic detection and classification of power quality(PQ) disturbances, where FIT, DWT(Discrete Wavelet Transform), and Fisher's criterion are utilized to extract an appropriate feature vector. In particular, the proposed classifier consists of three parts: i.e., (i) automatic detection of PQ disturbances, where the wavelet transform and signal power estimation method are utilized to detect each disturbance, (ii) feature vector extraction from the detected disturbance, and (iii) automatic classification, where Multi-Layer Perceptron(MLP) is used to classify each disturbance from the corresponding extracted feature vector. To demonstrate the performance and applicability of the proposed classification algorithm, some test results obtained by analyzing 10-class power quality disturbances are also provided.

• International Journal of Contents
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• 제10권1호
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• pp.43-46
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• 2014

Subject classification of journals is important because it can be utilized for the improvement of scholarly information services and analysis by research area. The classification by experts in a subject area wastes a lot of time and expense. On the other hand, the simple classification with basic information, such as the journal title has limitations. To solve this problem, this paper suggests the automatic classification of Korean journals using the SCI journals information cited by Korean journals, and an analysis of the classification result. In particular, this study adopted the WoS subject categories for classification to support the base for comparison between the Korean citation database and the global citation database (KSCI vs. SCI).

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권2호
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• pp.150-160
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• 2011

Automatic text classification has a long history and many studies have been conducted in this field. In particular, many machine learning algorithms and information retrieval techniques have been applied to text classification tasks. Even though much technical progress has been made in text classification, there is still room for improvement in text classification. In this paper, we will discuss remaining issues in improving text classification. In this paper, three improvement issues are presented including automatic training data generation, noisy data treatment and term weighting and indexing, and four actual studies and their empirical results for those issues are introduced. First, the semi-supervised learning technique is applied to text classification to efficiently create training data. For effective noisy data treatment, a noisy data reduction method and a robust text classifier from noisy data are developed as a solution. Finally, the term weighting and indexing technique is revised by reflecting the importance of sentences into term weight calculation using summarization techniques.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.525-528
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• 2009

Recently, image classification has been an important task in various fields. Generally, the performance of image classification is not good without the adjustment of image features. Therefore, it is desired that the way of automatic feature extraction. In this paper, we propose an image classification method which adjusts image features automatically. We assume that texture features are useful in image classification tasks because natural images are composed of several types of texture. Thus, the classification accuracy rate is improved by using distribution of texture features. We obtain texture features by calculating image features from a current considering pixel and its neighborhood pixels. And we calculate image features from distribution of textures feature. Those image features are adjusted to image classification tasks using Genetic Algorithm. We apply proposed method to classifying images into "head" or "non-head" and "male" or "female".