• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.399-401
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• 2003

This paper presents a geostatistical contextual classifier for the classification of remote sensing data. To obtain accurate spatial/contextual information, a simple indicator kriging algorithm with local means that allows one to estimate the probability of occurrence of certain classes on the basis of surrounding pixel information is applied. To illustrate the proposed scheme, supervised classification of multi-sensor remote sensing data is carried out. Analysis of the results indicates that the proposed method improved the classification accuracy, compared to the method based on the spectral information only.

• 대한한의정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-10
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• 2009

In these days everyone search the information easily with the Internet as the rapid distribution and active usage of the Internet. The search engines were developed specially to accuracy of information retrieval. User search the information more quickly and variously with them. The search portal system will be embossed with representation and basic services. The Internet user needs the result of text, image and video, knowledge search. The keyword based search is used generally for getting result of the information retrieval and another method is category based search. This paper investigates the classification of knowledge search structure for oriental medicine in market leader of search portal system by ranking web site. As a result, each classification system is unified and there is a possibility of getting up a many confusion to the user who approaches with classification systematic search method. This treatise proposed the improved oriental medicine classification system of internet information retrieval in knowledge search area. if the service provider amends about the classification system, there will be able to guarantee the compatibility of data. Also the proper access path of the knowledge which seeks is secured to user.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.125-127
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• 2004

High-resolution satellite images offer abundance information of the earth surface for remote sensing applications. The information includes geometry, texture and attribute characteristic. The pixel-based image classification can't satisfy high-resolution satellite image's classification precision and produce large data redundancy. Object-oriented information extraction not only depends on spectrum character, but also use geometry and structure information. It can provide an accessible and truly revolutionary approach. Using Beijing Spot 5 high-resolution image and object-oriented classification with the eCognition software, we accomplish the cultures' precise classification. The test areas have five culture types including water, vegetation, road, building and bare lands. We use nearest neighbor classification and appraise the overall classification accuracy. The average of five species reaches 0.90. All of maximum is 1. The standard deviation is less than 0.11. The overall accuracy can reach $95.47\%.$ This method offers a new technology for high-resolution satellite images' available applications in remote sensing culture classification.

• 한국문헌정보학회지
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• 제41권3호
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• pp.127-144
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• 2007

이 연구는 기독교 분야 인터넷 정보자원을 효율적으로 조직. 활용하기 위하여 기독교 분야 웹문서 분류체계의 모형을 제시하기 위한 것이다. 이를 위하여 (1) 문헌분류표인 KDC 4판, DDC 22판, LCC 2000년판의 기독교 분야의 강목을 비교 분석하고. (2) 국내 종합포털사이트 중 기독교 분야의 웹사이트 수가 많은 다음, 엠파스, 네이버의 기독교 분류항목을 비교 분석하며, (3) 기독교 종합포털사이트 중 가장 많이 이용되는 갓피플, 기독정보탐색 갓피아의 분류항목을 비교 분석하고, (4) KDC, DDC와 갓피플의 강목을 비교 분석한다. (5) 분석 결과를 토대로 웹문서를 위한 기독교 분야 분류체계(안)을 제시한다. 본 연구 결과, 1차구분은 10개 항목을 배정하고, 그 하위항목으로 2차 구분하여 세분한 2단계 계층구조를 설계하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.315-327
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• 2004

Nowadays, interests in land cover classification using not only multi-sensor images but also thematic GIS information are increasing. Often, although useful GIS information for the classification is available, the traditional MLE (maximum likelihood estimation techniques) does not allow us to use the information, due to the fact that it cannot handle the GIS data properly. This paper propose two extended MLE algorithms that can integrate both remote sensing images and GIS thematic data for land-cover classification. They include modified MLE and Bayesian predictive likelihood estimation technique (BPLE) techniques that can handle both categorical GIS thematic data and remote sensing images in an integrated manner. The proposed algorithms were evaluated through supervised land-cover classification with Landsat ETM+ images and an existing land-use map in the Gongju area, Korea. As a result, the proposed method showed considerable improvements in classification accuracy, when compared with other multi-spectral classification techniques. The integration of remote sensing images and the land-use map showed that overall accuracy indicated an improvement in classification accuracy of 10.8% when using MLE, and 9.6% for the BPLE. The case study also showed that the proposed algorithms enable the extraction of the area with land-cover change. In conclusion, land cover classification results produced through the integration of various GIS spatial data and multi-spectral images, will be useful to involve complementary data to make more accurate decisions.

• 정보관리연구
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• 제37권4호
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• pp.125-139
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• 2006

인터넷의 등장은 과학기술정보의 생산과 유통에 많은 변화를 초래하고 있다. 기존 과학기술정보들은 주로 문헌위주로 생산되었다. 그러나, 인터넷이 대중화되면서 온라인 과학기술정보들이 대량으로 생산되고 있으며, 그 활용이나 중요도 또한 과학기술분야의 문헌에 뒤지지 않고 있다. 온라인 과학기술정보의 양적 질적 성장으로 인해, 정보서비스기관들은 이들 정보들의 체계적인 관리와 효율적인 서비스를 고민하고 있으며, 다양한 정보관리방법을 모색하고 있다. 효율적인 정보 관리를 위한 방법 중의 하나인 분류체계는 주요한 이슈이며, 지금까지는 문헌정보 중심의 분류체계나 일반 웹사이트의 분류체계를 벤치마킹하여 온라인 과학기술정보를 위해 도입되는 경우가 많았다. 본고에서는 국가 차원의 표준분류를 이용하여, 온라인 과학기술정보를 위한 분류체계 구성방안을 실천적으로 제시하여 보았다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.79-89
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• 2004

이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제32권4호
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• pp.99-117
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• 2001

본 연구는 분류자동화를 위해 이미 연구된 바 있는 농학 및 의학분야의 AutoBC 시스템에 대한 계속적인 연구의 일환으로 식물학분야의 문헌에 대해 분류자동화가 가능한지의 여부를 CC의 원리를 응용하여 실험 및 검증한 것이다. 분류자동화를 위한 데이터베이스는 원통형과 행렬식의 원리에 의해 설계되었으며, 문헌의 표제나 키워드를 입력하여 자동적인 주제인지 및 분류기호가 생성될 수 있는 윈도우용 자동분류시스템을 새로이 개발하여 실험하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권2호
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• pp.377-388
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• 2007

As one of multi-class classification methods, ECOC (Error Correcting Output Coding) method is known to have low classification error rate. This paper aims at suggesting effective multi-class classification method (1) by comparing various encoding methods and decoding methods in ECOC method and (2) by comparing ECOC method and direct classification method. Both SVM (Support Vector Machine) and logistic regression model were used as binary classifiers in comparison.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제5권3호
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• pp.15-30
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• 2017

In some situations, you need information in order to solve a problem that has occurred. In information science, user needs are often described through very specific examples rather than through a classification of situation types in which information needs occur. Furthermore, information science often describes general human needs, typically with a reference to Maslow's classification of needs (1954), instead of actual information needs. Lexicography has also focused on information needs, but has developed a more abstract classification of types of information needs, though (until more recent research into lexicographical functions) with a particular interest in linguistic uncertainties and the lack of knowledge and skills in relation to one or several languages. In this article, we suggest a classification of information needs in which a tripartition has been made according to the different types of situations: communicative needs, cognitive needs, and operative needs. This is a classification that is relevant and useful in general in our modern information society and therefore also relevant for information science, including lexicography.