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과학리포트 - 물을 바로 알자

  • 한국과학기술단체총연합회
    • 과학과기술
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    • 제29권3호통권322호
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    • pp.20-21
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    • 1996
  • 3월22일은 제4회 '물의 날' 지구표면 전체 물의 양중 97.4%는 짠물이고 1.8%는 극지의 얼음덩어리로 인간의 활동에 쓸 수 있는 물은 0.8%에 불과하다. 물부족현상이 세계적 문제로 등장한 오늘 우리나라는 '물부족국가'로 분류되어 앞으로의 대책이 절실한 실정이다.

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부부과학자-이원영ㆍ김정순 박사부부

  • 한국과학기술단체총연합회
    • 과학과기술
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    • 제31권5호통권348호
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    • pp.84-85
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    • 1998
  • 연세의대 미생물학교실 이원영 교수와 서울대 보건대학원 역학담당 김정순 교수는 스승과 제자가 만나 하나로 결합한 과학자 부부이다. 숱한 사연을 딛고 70년 결혼한 이들 부부교수는 지난 84년 우리나라에서 10년간을 괴질로 분류되었던 질병의 원인균이 렙토스피라는 사실을 공동으로 발표해 세계적인 관심을 모으기도 했다.

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문서측 자질선정을 이용한 고속 문서분류기의 성능향상에 관한 연구 (Improving the Performance of a Fast Text Classifier with Document-side Feature Selection)

  • 이재윤
    • 정보관리연구
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    • 제36권4호
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    • pp.51-69
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    • 2005
  • 문서분류에 있어서 분류속도의 향상이 중요한 연구과제가 되고 있다. 최근 개발된 자질값투표 기법은 문서자동분류 문제에 대해서 매우 빠른 속도를 가졌지만, 분류정확도는 만족스럽지 못하다. 이 논문에서는 새로운 자질선정 기법인 문서측 자질선정 기법을 제안하고, 이를 자질값투표 기법에 적용해 보았다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 문서측 자질선정을 적용한 실험에서는, 간단하고 빠른 자질값투표 분류기로 SVM 분류기만큼 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

재난안전분야 국내 특허문헌의 표준산업분류 분석 (Analysis of KSIC of Korea Patent Data in the Field of Disaster & Safety)

  • 류범종;김병규;심형섭
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.541-544
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    • 2022
  • 재난안전분야 연구 및 기술개발을 위한 현황분석 및 동향파악을 위해 연구개발활동의 주요 성과물인 특허정보의 활용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 재난안전분야 국내 특허문헌을 대상으로 산업분야별 현황 및 특성을 분석하였다. 분석연구를 위해 재난안전분야 키워드를 포함하고 표준산업분류 매핑이 가능한 국내 특허정보를 식별하여 데이터셋으로 사용하였다. 분석 결과, 표준산업분류 체계의 산업분야 레벨별 특허 분포 현황 및 출원기관 분포 현황과 산업분야별 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구결과는 국가 재난대응을 위한 지능형 위기경보 체계 등을 개발하기 위한 정보 자원으로 활용이 기대되며, 향후 논문, 보고서를 통합한 포괄적인 재난안전분야 문헌 분석 연구가 필요하다.

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대용량 문서학습을 위한 분류기 생성 및 결합방법 (A Method for Generating and Combining Classifiers for Large Scale Data)

  • 정도헌;황명권;성원경
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1551-1554
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    • 2011
  • 대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.

국내 주요 검색 포털의 디렉터리 서비스 정보자원 선정 및 분류작업 개선방안 (Improving Methods for Resources Selection and Classification Practice of Major Korean Directories)

  • 김성원
    • 정보관리연구
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    • 제36권4호
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    • pp.91-115
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    • 2005
  • 인터넷을 통한 정보의 유통량은 크게 증가하였으나 정보의 저장, 유통, 그리고 검색의 비효율성이 상존하고 있으며, 이를 보완하기 위한 방안으로 상당수의 검색 포털은 분류체계에 따라 정보자료를 조직화하여 제공하는 디렉터리 서비스를 제공하고 있다. 이 연구에서는 국내의 대표적 인터넷 검색 포털에서 제공되고 있는 디렉터리 서비스의 실제 분류작업을 살펴보고, 이를 기반으로 디렉터리 서비스의 개선안을 제시하였다.

분류 복잡도를 활용한 오버 샘플링 비율 산출 알고리즘 개발 (A Study on Calculating Over-sampling Ratio using Classification Complexity)

  • 이도현;김경옥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.591-594
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    • 2020
  • 불균형 데이터는 범주에 따른 데이터의 분포가 불균형한 데이터를 의미한다. 이런 데이터를 활용해 기존 분류 알고리즘으로 분류기를 학습하면 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 오버 샘플링은 이를 해결하기 위한 기법 중 하나로 수가 적은 범주[이하 소수 범주]에 속한 데이터 수를 임의로 증가시킨다. 기존 연구들에서는 수가 많은 범주[이하 다수 범주]에 속한 데이터 수와 동일한 크기만큼 증가시키는 경우가 많다. 이는 증가시키는 샘플의 수를 결정할 때 범주 간 데이터 수 비율만 고려한 것이다. 그런데 데이터가 동일한 수준의 불균형 정도를 갖더라도 범주별 데이터 분포에 따라서 분류 복잡도가 다르며, 경우에 따라 데이터 분포에서 존재하는 불균형 정도를 완전히 해소하지 않아도 된다. 이에 본 논문은 분류 복잡도를 활용해 데이터 셋 별 적정 오버 샘플링 비율을 산출하는 알고리즘을 제안한다.

상호운용적 분류체계 관리를 위한 반자동 분류체계 관리방안 (Semi-Automatic Management of Classification Scheme with Interoperability)

  • 이원구;신성호;김광영;정도헌;윤화묵;성원경;이민호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.466-474
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    • 2011
  • 과학기술의 융 복합현상은 21세기 지식 기반 경제하에서 더욱 활발하게 진행됨에 따라 과학기술 분야를 적절히 분류해내고, 미래의 신성장 분야까지 포용할 수 있는 체계를 만드는 것이 결코 쉽지 않다. 이에, 본 연구에서는 각 콘텐츠 관리 서비스 기관이 분류체계 간 상호운용성을 갖을 수 있도록 반자동적인 입수/관리 분류체계 이력관리 및 입수-관리 분류체계 간 매핑 방안을 시스템적 측면에서 제시하였으며, 이를 통해, 기존의 수작업 방식에서 발생할 수 있는 관리적 어려움과 비용적 발생을 최소화할 수 있을 것이다.

청각장애인용 자막방송 서비스를 위한 연쇄잔차 신경망 기반 음향 사건 분류 기법 (Sound Event Classification Based on Concatenated Residual Network Applicable to Closed Captioning Services for the Hearing Impaired)

  • 김남균;박동건;김준호;김홍국;안충현
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.472-475
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    • 2020
  • 본 논문에서는 청각장애인에게 자막방송을 제공하기 위하여 오디오 콘텐츠에 등장하는 음향 사건을 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 복수의 잔차 신경망(ResNet)을 연결하는 연쇄잔차(concatenated residual) 신경망 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징을 위해 음성의 멜-주파수 켑스트럼 벡터를 다수의 프레임으로 결합하여 형성한 2 차원 이미지와 전체 프레임에 대한 멜-주파수 켑스트럼 벡터들로부터 얻은 1 차원의 통계 특징벡터를 얻는다. 각각의 입력은 2 차원 잔차 신경망과 1 차원 잔차 신경망으로 모델링되고, 두 개의 잔차 신경망을 연쇄연결(concatenation)하는 구조를 가진 연쇄잔차 신경망으로 구성된다. 성능평가를 위해 수집된 데이터셋으로부터 6-fold 교차검증을 통해 평가한 결과, 85.48%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

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