본 연구에서는 정책정보서비스를 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하고자 하였다. 이를 위해 BRM분류체계분석, 문헌분석, 정책정보제공사이트 분류체계분석, 분류전문가논의과정, 정책정보수요자대상 설문조사 및 면담조사, 정책정보자료의 실제적 구축을 통한 경험적 검증과정을 거쳤다. 최종적으로 BRM 분류체계를 수정 보완하여, 정책정보관련 정보자원을 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하였다. 전문가 논의 과정을 거쳐 정책정보서비스에 적절한 BRM 분류 단계를 3단계로 확정하였다. 국내외 정책정보제공사이트를 제공하고 있는 기관의 분류체계와 서비스 조사를 통해 BRM 분류체계가 정책정보자료 제공을 위해 적합하다는 것을 확인하였다. 실무자 면담 조사를 통해 BRM의 적절성 확인과 개선점을 도출하였다. 설문조사를 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류체계 사용의 적절성과 BRM 주제분야별 보완요구사항을 분석하였다. 마지막으로 경험적 검증을 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류 체제의 주제 내용을 확정하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권1호
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pp.25-36
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2008
Error Correcting Output Codes (ECOC) can improve generalization performance when applied to multicategory classification problem. In this study we propose a new criterion to select hyperparameters included in ECOC scheme. Instead of margins of a data we propose to use the probability of misclassification error since it makes the criterion simple. Using this we obtain an upper bound of leave-one-out error of OVA(one vs all) method. Our experiments from real and synthetic data indicate that the bound leads to good estimates of parameters.
In this paper, a new distributed parallel algorithm for pattern classification based upon Self-Organizing Neural Network(SONN)[10-12] is developed. This system works without any information about the number of clusters or cluster centers.
The SONN model showed good performance for finding classification information, cluster centers, the number of salient clusters and membership information.
It took a considerable amount of time in the sequential version if the input data set size is very large. Therefore, design of parallel algorithm is desirous. A new distributed parallel algorithm is developed and experimental results are presented.
In order to provide value-added services, next generation routers should perform packet classification for each incoming packet at wire-speed. In this paper, we proposed hierarchical priority trio (Hptrie) for packet classification. The proposed scheme improves the search performance and the memory requirement by replacing empty internal nodes in ordinary hierarchical trio with priority nodes which are the nodes including the highest priority rule among sub-trie nodes.
주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.
This article investigates the normative principles suggested by Rangannathan as the guiding principles for his theories, consisting of basic laws, fundamental laws, canons, principles and postulates. His five basic laws and five laws of library science are re-interpreted from the view point of library classification. And three planes of idea plane, verbal plane and notational plane, one of the core ideas in his analytico-synthetic theory of library classification, are analyzed. This article also suggests the demonstration model for this three planes using the ideas from chemistry ad chemical equation. In the last part, it analyzes the canons for library classification of three planes. These normative principles are basically guiding principles for so-called analytico-synthetic or faceted classification. But they can be a n.0, pplied to most of modern classification. But they can be a n.0, pplied to most of modern classification schemes, especially to semi-enumerative schemes including DDC, KDC, etc. so that they can improve the schemes. From this regard, these principles can also be helpful to the KDC, on the verge of the revision of its fourth edition.
Kullback Discrimination Information (KDI) is one of the pattern recognition methods. KDI defined as a measure of the mutual dissimilarity computed between two time series was studied for detection and classification of bearing flaking on outer-race and inner-races. To model the damages, the bearings in normal condition, outer-race flaking condition and inner-races flaking condition were provided. The vibration sensor was attached by the bearing housing. This produced the total 25 pieces of data each condition, and we chose the standard data and measure of distance between standard and tested data. It is difficult to detect the flaking because similar pulses come out when balls pass the defection point. The detection and classification method for inner and outer races are defected by KDI and nearest neighbor classification rule is proposed and its high performance is also shown.
Patent classification is becoming more critical as patent filings have been increasing over the years. Despite comprehensive studies in the area, there remain several issues in classifying patents on IPC hierarchical levels. Not only structural complexity but also shortage of patents in the lower level of the hierarchy causes the decline in classification performance. Therefore, we propose a new method of classification based on different criteria that are categories defined by the domain's experts mentioned in trend analysis reports, i.e. Patent Landscape Report (PLR). Several experiments were conducted with the purpose of identifying type of features and weighting methods that lead to the best classification performance using Support Vector Machine (SVM). Two types of features (noun and noun phrases) and five different weighting schemes (TF-idf, TF-rf, TF-icf, TF-icf-based, and TF-idcef-based) were experimented on.
Since the year of 2006 when the extended revision of the Codex Classification of Foods and Animal Feeds was undertaken, considerable progresses have been made in revising the Classification. This paper aimed to summarize the present status on revision of the Codex Classification of Foods and Animal Feeds, focusing remarkable achievements such as 1) the draft revision of the Codex Classification for the fruit commodity group and 2) the draft Principles and Guidance on the Selection of Representative Commodities for the Extrapolation of Maximum Residue Limits for Pesticides to Commodity Groups, adopted by the Codex Alimentarius Commission in 2012. Additionally, it included information on lists of crop group or subgroup which are holding at Step 7 and were adopted at Step 5, and further have not been yet discussed by the Codex Committee on Pesticide Residues. These information will be very helpful for a pesticide regulatory regime.
천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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