문화분류와 문화콘텐츠산업분류는 관련 정책, 지원, 통계, 평가를 위한 필수적인 기본도구이며, 이과정은 순환되는 것을 알 수 있다. 이의 용례를 법, 문화지표, 통계, 평가항목, 관련 연구보고서 분석하여 살펴본 결과 단기적 목적에 따라 아주 다양하게 분류되는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 콜론분류방법에 기초한 분류안을 제시하였으며, 분류요소로서 통신망, 매체, 장르, 문화영역구분을 사용하였다.
우리 고전 문집에 나타난 용어로 작성된 디스크립터들을 분류하기 위해서 분류 체계를 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 고전 용어 시소러스의 분류 구조는 6개의 패싯으로 범주화를 시작하여 고전 분야의 지식을 근거로 연역적으로 분류 체계를 구조화하였다. 그리고 기존의 인문학 분야의 다른 시소러스들의 분류 체계와 비교하였고, 이러한 비교를 통해서 얻은 것은 고전 용어 분류 체계만이 갖는 여러 장점들 즉 패싯 기법을 적용한 장점 등을 확인할 수 있었다. 이러한 장점들로 인해서 범주 설정의 일관성과 분류 구조의 복잡성을 줄일 수 있었다. 또한 시대나 지역을 구분하기 위한 공통 구분을 독립적으로 설정하여 분류표의 크기를 줄일 수 있었다. 이 분류 체계는 디스크립터들을 배정하는 과정을 통해 보다 나은 분류 체계로 발전해 나갈 것이다.
Conventional Support Vector Machines (SVMs) have been utilized as classifiers for binary classification problems. However, certain real world problems, including corporate bond rating, cannot be addressed by binary classifiers because these are multi-class problems. For this reason, numerous studies have attempted to transform the original SVM into a multiclass classifier. These studies, however, have only considered nominal classification problems. Thus, these approaches have been limited by the existence of multiclass classification problems where classes are not nominal but ordinal in real world, such as corporate bond rating and multiclass customer classification. In this study, we adopt a novel multiclass SVM which can address ordinal classification problems using ordinal pairwise partitioning (OPP). The proposed model in our study may use fewer classifiers, but it classifies more accurately because it considers the characteristics of the order of the classes. Although it can be applied to all kinds of ordinal multiclass classification problems, most prior studies have applied it to finance area like bond rating. Thus, this study applies it to a real world customer level classification case for implementing customer relationship management. The result shows that the ordinal multiclass SVM model may also be effective for customer level classification.
이 연구는 건축공학 분야의 학문체계와 KDC, DDC, LCC의 분류체계 및 한국연구재단의 연구분야분류표의 건축공학 분야의 분류체계에 대해 비교 분석한 후, 이를 토대로 KDC 건축공학 분야의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도하였다. 분석결과 KDC 제5판의 건축공학 분야는 학문발전의 추세를 반영하는 분류항목의 추가, 건축구조공학 분야의 등위류 분류용어의 적절한 전개, 세부 주제의 추가 전개, 적절한 분류용어의 선택, 분류기호, 영문표기의 오류, 분류항목의 상관색인 누락 등에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 개선 방안을 제시하였다.
일반적으로 자동분류는 학습문서의 개수에 영향을 받는다고 알려져 있지만 실제로 학습문서의 수가 텍스트 자동분류에 어떻게 영향을 주는지 입증한 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 학습문서 수가 자동분류에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 최근에 개발된 편차기반 분류방법을 중심으로 다른 분류 알고리즘과 비교하는데 초점을 두었다. 실험결과, 편차기반 분류모델은 학습문서의 수가 총 21개(7개 장르)인 상황에서 정확도가 0.8로 베이지안이나 지지벡터기계보다 우수하게 나타났다. 이것은 편차기반 분류모델이 장르내의 주제정보를 이용하여 학습하기 때문에 학습문서의 수가 적더라도 다른 학습방법보다 좋은 자질 선택 능력을 갖는다는 것을 입증한 것이다.
분류체계가 현업에 유용하게 사용되기 위해서는, 다양한 특성을 가진 기업체나 조직의 사용목적에 적합하도록 만들어져야 한다. 분류체계 생성과정을 자동화함으로써 분류체계 시스템의 운용의 효율성과 편의성은 향상될 수 있으나, 실질적으로 업무에 적용하기 위해서는 분류체계 생성 단계에서부터 사용자가 적극적으로 개입하여 요구사항을 반영할 수 있어야한다. 본 연구에서 제안하는 분류체계 생성 알고리즘은 사용자가 원하는 분류단계를 입력받아 이에 맞는 분류체계를 맞춤형으로 생성한다. 또한, 일차적으로 생성한 분류체계를 사용자가 원하는 형태로 변환할 수 있도록 분류항목을 조작하는 연산자를 제안하고 구현한다.
The traditional oriental materials are very important to study on Oriental or Korean studies. Every reseacher that study on this field is familier to Four Category Classification Scheme (四部分類法) as it is based on the traditional knowledge of Orient. Then, when all materials of libraries will he computerized, it will be the first condition that will has to understand about the classification of division and section of oriental knowledge, because not only ancient literature but also many dissertation of this subject will be classified. Therefore, Four Category Classification Scheme has been valuable until now. This paper is intended to help librarians to classify the traditional oriental materials or the dissertation concerned with that, to serve researched user that literatures which have been filed among various traditional bibliographies. The outline of this study are as follows: :1 Examining closely origins, developing process and characteristics of classification of Confacian Classics Part (經部) of Four Category Classification Scheme. (2) Explaning the content of division and section of Confucian Classics Part (經部). (3) Coordinating relation of division and section of Confucian Classics Part as well as those of other parts of the classification scheme. (4) Clearing up the limitation of classification related to other division. (5) Attempting to give basic knowledge on practical classification as concrete examples beloging to each division and section of classification.
본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분류에 적합한 형상 기반 분류 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 형상 기반 분류에 필요한 영상분할과 퍼지 기반의 분류 알고리즘을 개발하고, 형상 기반 분류에 요구되는 다양한 요소들을 고려하여 사용자와의 원활한 상호작용을 지원하기 위한 사용자 인터페이스를 구현하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하고자 본 연구에서 개발된 소프트웨어와 현재 전 세계적으로 널리 보급되고 있는 형상 기반 분류 관련 상용 소프트웨어인 eCognition을 적용하여 동일한 영상을 시험적으로 처리해 본 결과 유사한 영상 분류결과를 얻을 수 있었다. 영상분할의 경우에는 본 연구에서 개발한 소프트웨어의 처리속도가 우수하였다. 형상 기반 분류를 수행하는 데에는 프로그램과 사용자간의 고도의 상호작용이 요구되므로, 향후에 이를 편리하게 하기 위한 사용자 인터페이스의 보완이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to investigate the relation between the classification ability quotient and cortisol-hormonal change of middle school students. Thirty-three students, second graders in middle school, performed the classification task that can be an indicator of students' classification ability. And then amount of the secreted hormone was analyzed during task performance. The study results were as follows: First, the classification methods of students mostly utilized visual, qualitative. Their classification patterns for each subject were static, partial, and non-comparative. Second, the amount of stress-hormone was secreted from students during the experiment decreased in overall after the free classification. It seemed that student-centered activity relieved stress. Third, the classification ability quotient turned out to be significantly correlated to the stress hormone, which means that there was a close relationship between classification ability and stress level. It was also considered that stress had a positive effect on the improvement of classification ability. This study provided physiologically more accurate information on the stress increased in the learning process than other conventional studies based on reports or interviews. Finally, researchers could recognize the effect of stress in the cognitive activity and the need to find an appropriate level of stress in learning processes.
본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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