• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.812-815
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• 2006

Proteins are essential agents for controlling, effecting and modulating cellular functions, and proteins with similar sequences have diverged from a common ancestral gene, and have similar structures and functions. Function prediction of unknown proteins remains one of the most challenging problems in bioinformatics. Recently, various computational approaches have been developed for identification of short sequences that are conserved within a family of closely related protein sequence. Protein function is often correlated with highly conserved motifs. Motif is the smallest unit of protein structure and function, and intends to make core part among protein structural and functional components. Therefore, prediction methods using data mining or machine learning have been developed. In this paper, we describe an approach for protein function prediction of motif-based models using data mining. Our work consists of three phrases. We make training and test data set and construct classifier using a training set. Also, through experiments, we evaluate our classifier with other classifiers in point of the accuracy of resulting classification.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.594-601
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• 1997

A new algorithm is proposed for training the multilayer perceptrion(MLP) in pattern classification problems to accelerate the learning speed. It is shown that the sigmoid activation function of the output node can have deterimental effect on the performance of learning. To overcome this detrimental effect and to use the information fully in supervised learning, an objective function for binary modes is proposed. This objective function is composed with two new output activation functions which are selectively used depending on desired values of training patterns. The effect of the objective function is analyzed and a training algorithm is proposed based on this. Its performance is tested in several examples. Simulation results show that the performance of the proposed method is better than that of the conventional error back propagation (EBP) method.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.777-786
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• 2006

Since the introduction of competition in the telecommunication market due to the growth of the interconnection between heterogeneous networks, particularly fixed and mobile networks, the interconnection charge based on traffic-sensitive (TS) and non-traffic-sensitive (NTS) costs has become more important. Although there have been many studies of the public switched telephone network (PSTN), previous studies of TS and NTS costs in mobile networks are very few. In this paper, as a pilot study, we propose three criteria and a procedure for the classification of TS and NTS costs based on mobile systems. The three criteria are the following: function type, investment requirement, and main exhaust driver. Moreover, for a CDMA mobile system, strongly TS, strongly NTS, and mixed components are classified by the proposed criteria and procedure. The proposed criteria, procedure, and classification can provide a systematic and useful guideline to decide the scope of mobile facilities and to determine the terminating cost on mobile networks from fixed networks.

• 경영정보학연구
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• 제3권2호
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• pp.245-260
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• 2001

While past knowledge management researches have focused on conceptualization and strategic implications, knowledge asset researches attempt to provide practical guidelines for companies. However, each research classifies knowledge asset from its own perspective, and thus it is not a trivial task to leverage consistent and inclusive criteria in managing corporate knowledge asset. The objective of this paper is to develop a knowledge asset classification schema on the basis of the three business functions: customer relationship management, product innovation, and infrastructure management. To demonstrate the feasibility of our schema, it has been applied to 9 Korean corporations. Knowledge assets are evaluated according to core capabilities, which are main drivers of sustainable competitive advantages. The results of case study show that the leveraged classification schema reflects current knowledge asset management and characteristics of corporations. Our finding is that most top-quality knowledge management corporations are likely to develop well-balanced knowledge asset.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-8
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• 2006

많은 연구자들이 자동 염색체 핵형 분류와 해석을 연구하고 있다. 현미경상의 이미지를 개개의 염색체로 자동 분류하기 위해서는 이미지 전처리 핵형 분류기 구현 등의 세부 절차가 필요하다. 이미지 전처리에서는 개개의 염색체 분리, 잡음 제거, 특징 파라미터 추출을 진행한다. 추출된 형태학적 특징 파라미터는 동원체 지수, 상대 길이비, 상대 면적비이다. 본 논문에서는 인간 염색체 핵형 분류를 위하여 퍼지 분류기가 사용되어졌다. 추출된 형태학적 특징 파라미터가 퍼지 분류기의 입력 파라미터로 사용되었다. 우리는 개개의 염색체 그룹에 대한 최적 퍼지 분류기를 위하여 멤버쉽 함수를 선택하는 것을 연구하였다.

• 대한물리치료과학회지
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• 제2권3호
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• pp.707-725
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• 1995

The hand is an integral part of normal hand functioning. The ability of the hand to grasp and manipulate objects or tools is necessary for accom-plishing many tasks of daily living. Therefore it is important to improve hand function for patient with hand impairment. The objectives of this article are to review the developmental process of hand function and to described the types of grasp, grip, pinch, and prehension. Developmental process of hand function is based on general developmental theory as Vojta, Bobath and Ayres. There are many kinds of classification of prehension, grasp, and pinch. This review include the classification by Malick, Kiel, Melvin, Sollrman & Sperling, Pedretti & Zoltan, Tyldesley & Grieve' book, Norkin & Levangie' book. This article hope to give the information for application in physical and occupational therapy practice.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.700-713
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• 2009

데이터마이닝 분야에서 기존의 분류알고리즘들은 보다 적은 컴퓨팅 자원을 이용하여 보다 빨리 분류모형을 생성하고자 하는 효율성 중심의 연구가 주를 이루었다. 본 논문에서는 분류알고리즘의 효율성을 추구할 뿐 아니라 온톨로지 자동생성이나 비즈니스 환경 등 각 응용분야에 적합한 유효한 분류규칙을 보다 많이 생성 할 수 있는 효과성도 동시 에 추구하였다. 이를 위하여 지지도와 신뢰도의 가중치가 적용된 가중치 적용함수를 제안하였고 이 함수의 성질들을 이론적으로 규명하였다. 가중치 적용함수를 사용하면서 새로운 분리 기준 설정 방법을 제안하였고 또한 새로운 분류알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능평가 결과 기존의 우수한 알고리즘보다 보다 많은 유효한 분류규칙들을 보다 신속하게 생성함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.994-1003
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• 1994

본 논문에서는 차량 잡음 환경하에서 하나의 마이크로폰 구조를 사용하여 스펙트럼 차감법을 이용한 잡음 제거 방법을 제안하였다. 변화하는 잡음에 의하여 손상된 음성신호에서 잡음의 성분을 제거하기 위하여 여러 상황에서의 차량 잡음을 분석하고 특성을 알아보았다. 음성/비음성의 분류와 잡음의 스펙트럼을 추정하기 위하여 잡음 분석을 바탕으로 음성/비음성 분류함수를 제안하였다. 이 분류함수에 의하여 적은 계산량으로 간단하게 정확한 음성/비음성의 분류가 가능하다. 또한 정확한 잡음의 스펙트럼 추정이 가능하다. 제안된 음성/비음성 분류함수에 의한 잡음의 스펙트럼 추정으로 인하여 왜곡이 거의 없는 깨끗한 음성신호를 추출할 수 있었다.

• 경영과학
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• 제10권1호
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• pp.1-22
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• 1993

Systemetic classification of a technology is critical to the development of technology strategy. This paper suggests a new technology classification scheme for computer and communication : a two-level scheme. Technology is first classified by its role and function in the upper level which forms a 2 * 2 matrix. The technology is then further classified into the lower level of 3 classes by associations among technology elements. Thus, a new classification scheme of 2 * 2 * 3 matrix is proposed for the computer and communication technology.