• 제목/요약/키워드: information classification

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A Comparison on Independent Component Analysis and Principal Component Analysis -for Classification Analysis-

  • Kim, Dae-Hak;Lee, Ki-Lak
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제16권4호
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    • pp.717-724
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    • 2005
  • We often extract a new feature from the original features for the purpose of reducing the dimensions of feature space and better classification. In this paper, we show feature extraction method based on independent component analysis can be used for classification. Entropy and mutual information are used for the selection of ordered features. Performance of classification based on independent component analysis is compared with principal component analysis for three real data sets.

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외국의 문헌분류법이 중국의 문헌분류법에 끼친 영향 -중국의 현대 3대 문헌분류법과 관련하여- (Influence of Foreign Library Classification Schemes on the Chinese Classification Systems in the Library)

  • 이창수
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.143-167
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    • 2002
  • 이 연구는 외국의 문헌분류법이 중국의 문헌분류법에 끼친 영향을 DDC, ББK를 중심으로 파악하였다. 아울러 도서관을 국책 수행 상 중요 기관으로 인식하는 중국의 도서관에서 대표적으로 사용하고 있는 중국의 현대 3대 문헌분류법인 중국인민대학도서관도서분류법, 중국과학원도서관도서분류법, 중국 도서관분류법에 대하여 발전과정을 중심으로 분석하였다.

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문화분류와 문화콘텐츠산업분류에 관한 연구 (A Study of A Cultural Classification and A Culture Contents Industrial Classification)

  • 안인자
    • 한국비블리아학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.5-22
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    • 2006
  • 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.

Attention Capsule Network for Aspect-Level Sentiment Classification

  • Deng, Yu;Lei, Hang;Li, Xiaoyu;Lin, Yiou;Cheng, Wangchi;Yang, Shan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권4호
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    • pp.1275-1292
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    • 2021
  • As a fine-grained classification problem, aspect-level sentiment classification predicts the sentiment polarity for different aspects in context. To address this issue, researchers have widely used attention mechanisms to abstract the relationship between context and aspects. Still, it is difficult to effectively obtain a more profound semantic representation, and the strong correlation between local context features and the aspect-based sentiment is rarely considered. In this paper, a hybrid attention capsule network for aspect-level sentiment classification (ABASCap) was proposed. In this model, the multi-head self-attention was improved, and a context mask mechanism based on adjustable context window was proposed, so as to effectively obtain the internal association between aspects and context. Moreover, the dynamic routing algorithm and activation function in capsule network were optimized to meet the task requirements. Finally, sufficient experiments were conducted on three benchmark datasets in different domains. Compared with other baseline models, ABASCap achieved better classification results, and outperformed the state-of-the-art methods in this task after incorporating pre-training BERT.

토목공사 정보분류체계에 관한 연구 (A Study On Information Classification Systems For Civil Construction)

  • 김병수
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제4권3호
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    • pp.102-111
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    • 2003
  • 최근 건설업은 건설 프로젝트의 계획에서부터 해체에 이르기까지 프로젝트 전 과정에서 생성되고 사용되는 다양한 정보를 효과적으로 공유하고 활용하기 위한 일관된 방법이 요구되고 있다. 그러나 각 기관마다 정보분류체계의 상이성으로 인하여 정보의 재생산 및 교환에 많은 비용을 소비하고 있다. 이러한 비효율을 개선하기 위해 체계적이고 통일된 건설정보분류체계의 구축이 필요하여 그 동안 국내외에서 건설정보분류체계에 대한 연구가 있었으나 대부분이 건축공사를 위주로 진행되어 토목공사를 위한 정보분류체계의 연구는 부족한 실정이다. 최근 건설교통부에서 국내 건설정보분류체계를 정비하고 외국의 분류체계를 참조하여 토목 건축 모두 활용가능 한 건설정보 표준분류체계를 공시하였으나 분류체계 자체의 논리성 및 현업활용성에 대한 검증이 필요한 상태이다. 본 연구는 국내표준으로서의 표준분류체계를 분석하고 검증하기 위하여 분류체계의 분석기준을 설정하고, 분류체계가 갖추어야 할 논리성 및 요구조건에 따라 외국의 대표적인 분류체계인 Uniclass 및 Uniformat과의 비교분석을 통하여 문제점을 도출하여 개선방안을 제시하였다.

An Application of Canonical Correlation Analysis Technique to Land Cover Classification of LANDSAT Images

  • Lee, Jong-Hun;Park, Min-Ho;Kim, Yong-Il
    • ETRI Journal
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    • 제21권4호
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    • pp.41-51
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    • 1999
  • This research is an attempt to obtain more accurate land cover information from LANDSAT images. Canonical correlation analysis, which has not been widely used in the image classification community, was applied to the classification of a LANDSAT images. It was found that it is easy to select training areas on the classification using canonical correlation analysis in comparison with the maximum likelihood classifier of $ERDAS^{(R)}$ software. In other words, the selected positions of training areas hardly affect the classification results using canonical correlation analysis. when the same training areas are used, the mapping accuracy of the canonical correlation classification results compared with the ground truth data is not lower than that of the maximum likelihood classifier. The kappa analysis for the canonical correlation classifier and the maximum likelihood classifier showed that the two methods are alike in classification accuracy. However, the canonical correlation classifier has better points than the maximum likelihood classifier in classification characteristics. Therefore, the classification using canonical correlation analysis applied in this research is effective for the extraction of land cover information from LANDSAT images and will be able to be put to practical use.

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협력적 필터링을 통한 건설정보 분류체계의 적정성 평가 (Assessment for Overseas Construction Information Classification Using Collaborative Filtering)

  • 최원영;최상민;곽승진
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제53권4호
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    • pp.361-372
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    • 2019
  • 한국건설기술연구원에 운영하고 있는 해외건설엔지니어링 정보시스템(OVICE)에서는 국내 건설엔지니어링 기업들의 해외 업무수행에 필요한 정보를 서비스하기 위해 해외건설정보서비스 분류체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링(collaborative filtering)을 통한 추천시스템의 적용을 통해 실제 사용자의 주제간 연관성을 파악하여 현재 서비스 중인 해외건설정보 분류체계의 적정성을 검증하였다. 이를 통해 실제 정보서비스 제공에 있어서 실제 사용자 수요가 반영된 정보서비스 분류 체계를 제안하였다.

Multimodal 분포 데이터를 위한 Bhattacharyya distance 기반 분류 에러예측 기법 (Estimation of Classification Error Based on the Bhattacharyya Distance for Data with Multimodal Distribution)

  • 최의선;이철희
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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    • pp.85-87
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    • 2000
  • In pattern classification, the Bhattacharyya distance has been used as a class separability measure and provides useful information for feature selection and extraction. In this paper, we propose a method to predict the classification error for multimodal data based on the Bhattacharyya distance. In our approach, we first approximate the pdf of multimodal distribution with a Gaussian mixture model and find the bhattacharyya distance and classification error. Exprimental results showed that there is a strong relationship between the Bhattacharyya distance and the classification error for multimodal data.

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방향성 정보 척도를 이용한 영상의 픽셀분류 방법에 관한 연구 (A Study on Image Pixel Classification Using Directional Scales)

  • 박중순;김수겸
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제28권4호
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    • pp.587-592
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    • 2004
  • Pixel classification is one of basic issues of image processing. The general characteristics of the pixels belonging to various classes are discussed and the radical principles of pixel classification are given. At the same time, a pixel classification scheme based on image information scales is proposed. The proposed method is overcome that computation amount become greater and contents easily get turned. And image directional scales has excellent anti-noise performance. In the result of experiment. good efficiency is showed compare with other methods.

한의학 연구개발과제 분류에 관한 연구 (A Classification for Research Projects in Oriental Medicine Field)

  • 김상균;김철;장현철;예상준;송미영
    • 정보관리학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.309-326
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    • 2008
  • 국가 R&D 사업관리 시스템에서는 국내의 국가 연구개발과제 정보를 관리하고 검색할 수 있도록 하고 있다. 특히 연구개발과제들을 분류하고 다양한 검색 및 분석 서비스를 제공하기 위해서 다양한 분류체계를 이용하고 있다. 하지만 하나의 분류체계에 대해 하나의 분류만 입력 가능하도록 하고 있기 때문에 과제의 성격을 명확히 파악하는데 어려움이 있다. 또한 연구개발과제를 위한 분류체계는 모든 분야에 대한 일반적인 분류를 제공하고 있으나 한의학과 같은 특정 분야에 맞는 분류체계는 제공하지 않고 있다. 반면에 한의학 분야에서는 한의학에 대한 분류체계 연구가 진행되어 왔지만 이 분류체계 또한 한의학 전반에 관한 일반적인 분류이기 때문에 한의학 연구개발과제를 위한 분류로는 적합하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 한의학 분야의 연구개발과제들의 성격을 명확히 파악하고 검색 및 분석에 활용할 수 있는 분류를 제안한다.