Battiti's mutual information feature selector (MIFS) and its variant algorithms are used for many classification applications. Since they ignore feature synergy, MIFS and its variants may cause a big bias when features are combined to cooperate together. Besides, MIFS and its variants estimate feature redundancy regardless of the corresponding classification task. In this paper, we propose an automated greedy feature selection algorithm called conditional mutual information-based feature selection (CMIFS). Based on the link between interaction information and conditional mutual information, CMIFS takes account of both redundancy and synergy interactions of features and identifies discriminative features. In addition, CMIFS combines feature redundancy evaluation with classification tasks. It can decrease the probability of mistaking important features as redundant features in searching process. The experimental results show that CMIFS can achieve higher best-classification-accuracy than MIFS and its variants, with the same or less (nearly 50%) number of features.
이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
The main objective of HACCP(Hazard analysis and critical control points) system is to provide a systematic preventive approach how to control the risks in food production process. Practically, the diet classification process performed at the one of the beginning steps of the HACCP system, makes an important role of determining food safety risks and how to control them in every control point according to the different risk level of the diet. In this paper, we propose an automatic diet classification method for HACCP system using XML(eXtensible Markup Language). In order to guarantee the diet classification accuracy, we design the XML schema and attributes represents the relationship of every diet and ingredients analysing the HACCP diet classification rules. Based on the XML schema and document generation method, we develope the proposed system as client and server model that implemented XML based HACCP diet information generation module and integrated HACCP information management modules, respectively. Moreover, we show the efficiency of the proposed system with experiment results describing the school food diet information as XML documents and parsing the diet information.
본 연구는 이용이 매우 활발한 국내 학위논문의 원문 검색 서비스를 개선하기 위한 하나의 방법으로 한국직업능력개발원이 개발한 커리어넷의 학과정보 분류체계를 한국교육학술정보원이 운영하는 RISS에 포함된 학위논문 정보에 적용한 것이다. 연구 결과 커리어넷의 학과정보 분류체계는 최근 3년간 국내에서 생산되거나 이용된 학위논문을 분류하는데 비교적 적합한 것으로 나타났다. 최근 3개년 동안의 학과분류별 논문생산량과 논문이용량을 분석하였으며, 이를 바탕으로 학과분류 적용 가능성을 검토하고 활용방안을 모색하였다.
이 연구에서는 분석합성식 문헌분류이론이 실생활에 적용되어 활용되고 있는 사례들을 찾아 이를 새로운 시각에서 분석하고자 시도하였다. 이를 위해 우리가 일상적으로 사용하는 한글의 초성과 중성, 종성의 합성 사례와 함께, 대구광역시 및 서울특별시의 시내버스번호, 주요 결혼관련업체의 회원정보, 부동산중개 및 경매관련정보, 우편번호와 광역전화통화권역(DDD) 번호 등의 사례를 문헌분류의 시각에서 분석해보고 그것이 주는 시사점을 제시하였다. 분석합성식 분류이론과 그 기법을 적용할 경우 특히 각 시스템의 기호법의 개선에 도움이 될 수 있음을 밝히고 있다.
한식은 세계화의 충분한 잠재력과 가능성을 갖고 있으며 한식의 다양성과 특수성이 국가경쟁력을 제공하는 국가 홍보 전략의 하나가 될 수 있다. 이를 위해서 가장 먼저 바탕이 되어야하는 것이 한식과 관련해서 쏟아져 나오는 정보의 조직화이다. 따라서 본 연구는 한식에 관한 자료의 분류 현황 및 사례 분석을 바탕으로 한식이 문헌분류표에 반영된 정도와 앞으로 개선되어야할 사항을 파악하고 DDC의 수정 전개안의 제안을 통해 DDC 22판 개정의 근거와 국내 도서관의 DDC 수정 전개 활용을 제공하고자 하였다.
최근 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 다양한 정보를 포함하고 있는 웹 페이지들의 양도 엄청나게 증가 하였다. 따라서 웹상에 존재 하고 있는 웹페이지들에 대한 접근을 용이하게 하고, 그룹화를 통한 검색을 가능하게 하기 위해 웹 페이지 분류의 필요성이 대두 되고 있다. 웹 페이지 분류는 기존의 웹 상에 산재 되어 있는 웹페이지들을 비슷한 문서 유형 또는 같은 키워드를 사용하는 문서들의 묶음으로 구분하는 작업을 의미하며, 웹 페이지 분류 기술은 웹페이지 검색, 그룹 검색, 메일 필터링 등의 분야에 응용될 수 있는 기술이다. 하지만 웹상에 존재하는 웹페이지들을 사람이 수동적으로 분류하는 방법으로는 현재 월드 와이드 웹에 존재하는 엄청난 양의 웹페이지들을 처리할 수 없으며, 자동적인 분류 방법 역시 서로 다른 형태로 작성된 웹페이지들을 정확하게 분류할 수 없다는 문제로 인해 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 형태로 작성된 웹 문서들에 대한 부정확한 분류 문제를 해결하기위해 웹페이지에 존재하는 메타 정보를 획득하여 자동적으로 분류하는 메타 태그기반의 자동화된 웹페이지 분류 시스템을 제안하였다.
건설 산업분야와 관련된 다양하고 방대한 정보의 효과적 관리를 위한 건설정보 분류체계에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. ISO/DIS 12006-2, MasterFormat 등의 분류체계가 국제적 표준으로 제안되었고 국내에서는 이를 국내실정에 적용한 통합건설정보분류체계가 건설교통부를 통하여 제안되었다. 그런데 건설 산업의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 보다 높은 수준의 정보 표현 방식이 요구되고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 통합건설정보분류체계에 기반한 건설정보 온톨로지를 구축하고 그 활용 방안을 제안한다. 온톨로지 기술은 개념들 간의 의미적 연관성을 명확히 표현함으로써 건설 정보의 효과적 관리뿐만 아니라 상이한 정보 시스템들 간의 의미적 상호운용을 지원해줄 수 있다.
표준화 된 건설정보 분류체계는 건설 산업에서 발생하는 다양한 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 기반으로써, 정보표현의 통일성을 통해 효율적이고 명확한 건설정보 공유 및 교류를 가능하게 한다. 최근 북미 및 유럽의 건설정보 분류체계는 활용도 향상 및 정보화 도구와의 연계를 목적으로 BIM 분야의 분류체계 도입을 위한 개선이 이루어지고 있으며 다양한 BIM 분야의 시범 적용 과정을 거치고 있다. 국내의 경우, 정부에서 국내 실정에 맞는 건설정보 분류체계를 구축하고 표준화하는 노력을 하였지만 이에 대한 활용비중이 낮으며 최근 대두되고 있는 BIM의 대응을 고려한 개선책이 아직 확정되어 있지 않다. 본 연구에서는 국내 건설정보 분류체계의 건설 환경 변화에 대한 대응과 활용성 제고를 목적으로 국내 건설정보 분류체계의 BIM 도입을 위한 개선방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.311-324
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2006
The Support Vector Machine(SVM) is very functional and efficient classification method to any other classification analysis method. However, its optimal extension to more than two classes is not obvious. In this paper several multi-category SVM methods are introduced and compared using simulation and real data sets. Also comparison with traditional multi-category classification and SVM based methods is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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