The purpose of this study is to present a classification system of the hand-made and machine-made lace according to the configuration method and re-make the category and definition of lace to consider the emergence and development of major laces techniques. The re-made category and definition of the lace is as follows. The lace usually consists of ground and motifs, however, the techniques of netting and sprang are suitable for making ground than motif, so I think it is appropriate to exclude them from the category of the lace. Many scholars are excluded openwork embroidery fabric from the category of the lace. But, an openwork embroidery fabric is the basis of a needle point lace called true lace and is consist of motif and ground. I think it is appropriate to include it in the category of the lace. I think it is also appropriate to include in the category of the lace that the eyelet embroidery fabric which mimics the openwork embroidery fabric in the machine. Lace is redefined that a fabric with openwork decoration consists of motif and ground, constructed by a variety of ways such as plaiting, twisting, looping, knotting of threads or embroidering by hand or machine. The classification of the lace is presented as follows. Hand-made lace is classified bobbin lace, needle point lace, embroidery lace, knotted lace, crochet lace, and knitting lace. Machine-made lace is classified raschel lace, leaver lace, torchon lace, and machine-made embroidery laces which include tool lace, eyelet embroidery lace, chemical lace, etc.
한국의 현행 지목 분류 체계로는 복잡하고 다양하게 사용하는 토지의 이용 현황을 정확하게 지적공부에 등록할 수 없다. 따라서 우리나라 지목 분류 체계 개선을 위한 시사점을 도출하기 위하여 2013년에 신승우 외 4인이 '국내외 지목체계 운영 실태 연구'라는 논문을 발표하였다. 이 논문은 6개국의 '지목'과 '토지이용' 및 '토지피복'을 동일선 상에서 비교하고, 일부 사실이 아닌 내용이 서술되어 있어, 이에 관한 새로운 시각을 제시하였다. 앞으로 독일·일본·대만의 지목 분류 체계에 관한 이해를 바탕으로 합리적인 대안이 제시되길 기대하며, 향후 연구 과제로 독일과 대만의 지목 분류 체계의 변천연혁을 연구하여 한국의 지목 분류 체계 개선에 참고할 것을 제안한다.
필지는 지번, 지목, 경계, 면적이라는 기본적인 구성요소를 가지고 있다. 그 가운데 토지의 가치는 대부분 지목에 의해 결정된다. 많은 수익이나 산출이 기대되는 용도로 토지를 이용하려는 경향에 따라 토지이용 전환이 많이 이루어지고 있다. 결국, 이것은 토지의 불법 형질변경, 난개발 등의 원인이 되고 있고, 지목 불부합의 발생을 가중시키고 있다. 그러나 이에 대한 대처나 정리는 상대적으로 미흡한 편이다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상과 수치지형도를 이용하여 지목을 기반으로 한 필지별 토지이용/토지피복을 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 이렇게 분류된 필지별 토지이용/토지피복도와 편집지적도상의 지목을 비교·분석하여 지목 불부합 정도를 통계적으로 측정하였다. 그 결과 연구지역의 불부합 정도에 대한 통계적인 해석이 가능하여, 향후 지적 불부합지를 정량적으로 자동 해석할 수 있는 가능성을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 네이버, 네이트, 다음, 야후에서 제공하는 서비스들의 분류체계를 분류체계의 일관성, 분류체계의 논리성, 인터페이스의 일관성, 카테고리명의 명확성, 카테고리 및 사이트 배열 순서, 계층 구조 설계 등의 관점에서 비교, 분석하였다. 이러한 기준에 따라 조사한 결과, 동일한 포털에서 제공하는 서비스들이 공통점이 거의 없는 독자적인 분류체계를 구축, 운영하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 향후 포털들의 통합 분류체계 구축과 인터페이스 표준화가 요구된다. 본 연구의 결과는 포털들의 분류체계의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국내의 차종 분류 기준은 그 조사목적과 조사지점에 따라 이원화되어 운영되고 있다. 고속국도와 지방도의 경우는 8종 분류 기준이 그리고 일반국도의 경우는 11종 분류 기준이 활용되고 있는데, 이러한 이원화된 분류 기준은 자료 활용의 효율성을 저하시키고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 이원화된 차종 분류 기준의 문제점을 해결하기 위해 통합된 차종 분류 기준을 제시하고 있다. 분류 기준은 차량 제원에 의한 기계식 조사에 초점을 맞추었으며, 현장 조사의 문제점을 완화하기 위해 인력식 조사에도 적용이 가능하도록 설정되었다. 제안된 차종 분류 기준은 차량의 다양화 및 대형화 추세를 반영하고, 기타 차종 분류 기준과의 호환성을 고려하고 있어 보다 합리적인 차종 분류 기준이라 할 수 있다.
Nowadays, the studies of Orientalogy and Koreanalogy have been developed remarkably. Consequently, the works of commentaries, criticism, translations and the various studies on the matter have been published in quantities. It is also expected that there will be much progress on the above mentioned fields of learning in the future. In this situation, the paper is intended for the professional librarians serving in the field to be familiar with the classification of historical part of the traditional Four Category Classification Scheme (四部分類法). The following topics are mainly dealt with. 1) Studying the origins and characters of classification of historical part of the classification Scheme. 2) Comparing the correlations of division and section of historical part as well as those of other parts of the classification scheme. 3) Explaining the limitation of classification relating to others while presenting the examples to aid for understanding. 4) Giving the principal knowledge on the practice of classification. 5) Attempting for the librarians to make literatures more easily usable among the various systematized bibliographies.
대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
For any category with a distinguished collection of sequences, such as n-exangulated category, category of N-complexes and category of precomplexes, we consider its Grothendieck group and similar results of Bergh-Thaule for n-angulated categories [1] are proven. A classification result of dense complete subcategories is given and we give a formal definition of K-groups for these categories following Grayson's algebraic approach of K-theory for exact categories [4].
Data mining is a process of discovering useful patterns or information from large amount of data. Decision tree is one of the data mining algorithms that can be used for both classification and prediction and has been widely used for various applications because of its flexibility and interpretability. Decision trees for classification generally generate a number of rules that belong to one of the predefined category and some rules may belong to the same category. In this case, it is necessary to determine the significance of each rule so as to provide the priority of the rule with users. The purpose of this paper is to propose a rule selection method in classification tree models that accommodate the umber of observation, accuracy, and effectiveness in each rule. Our experiments demonstrate that the proposed method produce better performance compared to other existing rule selection methods.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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