• Explosives and Blasting
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• v.24 no.1
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• pp.63-69
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• 2006

Building tunnels means dealing with what rock is encountered. Relocation of the site of the underground structure is rarely possible. Tunneling engineers and miners have to cope with the quality of the rock mass as it is. Different tunneling philosophies and different rock classification methods have been developed in various countries. Most of the rock classification methods are based on the response of the rock mass to the excavation. Tunnel support requirements could be assessed analytically, supplemented by rock mass classification predictions, and verified by measurements during construction. Rock mass classifications on their own should only be used for preliminary, planning purposes and not for final tunnel support. Design of blast pattern in tunneling projects in Korea is also mostly prepared according to the general rock classification methods such as RMR or Q. They, however, do not take into account the blast performance, and as a consequence, produce poor blasting results. In this paper, the methods of general rock classification and blast design for tunnel excavation in Korea are reviewed, and efforts to develop a new classification method, reflecting the blasting performance, are presented.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.334-338
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• 2010

컴퓨터 기술의 발달 및 웹의 확산으로 인해 개인이 얻을 수 있는 정보의 양이 증가되었지만, 이로 인해 필요한 관련 정보를 탐색하는 것과 다량의 정보로부터 지식을 창출한다는 것이 어렵게 되었고, 고객 또는 사용자에 대한 학습 과정 및 정보의 개인화 등의 문제가 대두되게 되었다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 웹으로부터 정보를 얻을 수 있는 자동화된 툴이 필요하게 되었고, 얻은 정보를 이용하여 웹 사용자들의 패턴을 식별할 수 있는 방법 또한 필요하게 되었다. 이러한 관심은 데이터 마이닝을 온라인에서 적용하고자 하는 노력으로 이어졌고, 현재 데이터 마이닝 기술을 온라인에 적용한 웹 마이닝 기술을 사용하고 있다. 웹 마이닝은 웹의 방대한 양의 자료 및 구조를 좀 더 유용하고, 효율적인 정보로 가공하여 사용자에게 제공할 수 있도록 도와주는 기술이다. 본 논문에서는 웹 마이닝의 전반적인 개념과 분류를 소개한다. 또한, 웹 마이닝의 분류 중 웹 구조 마이닝에 초점을 맞추어 개념 및 웹 구조 마이닝의 대표적인 알고리듬을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.115-117
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• 2004

롤업과 드릴다운은 다차원 데이터 분석을 위한 주요 연산으로, 각 차원에 정의된 계층구조를 통해 상세 데이터로부터 점차적으로 되는 정보를 분석가에게 제공한다. 이러한 연산 속도를 고속화하기 위해 OLAP 시스템은 사전에 집계 테이블들을 생성해 놓는다. 각 차원은 다중 계층구조를 가질 수도 있으며, 이런 경우 집계 테이블들을 모두 생성하게 되면 데이터 폭발 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 다중계층 구조를 분류하고, 집계 테이블과 데이터 큐브의 크기를 계산하는 모델을 정립하였다. 이를 통해 분석가는 다중 계층구조에 따른 큐브 크기를 미리 예측할 수 있으며 계층 구조의 모양과 개수를 변경하여 데이터의 양을 조절할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.805-807
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• 2003

현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 새로운 표현(representation)으로 3차원 에지 히스토그램을 제안한다. 단백질의 3차원 구조를 작은 복셀(voxel)로 이루어진 공간으로 나누고 복셀들로부터 3차원 에지 히스토그램을 추출하여 두 단백질간의 유사도 계산에 이용한다. 이를 통하여 단백질의 검색 및 분류를 시도한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.211-214
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• 2008

일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.41 no.3
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• pp.127-144
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• 2007

The purpose of this study is to design the classification system for christian information resources on the internet in Korea. For this purpose, the study is investigated the divisions of Christianity of (1) library classifications: KDC, DDC, LCC, (2) portal sites: Daum, Empas, Naver, (3) Christianity Portal sites GodPeaple, Kidok, Godpia. And it compared the classification systems of KDC, DDC and GodPeaple. This study selected criteria as follows: comprehension, logicality, definiteness, efficiency and current topics. It suggested the classification system(draft) for christian information resources on internet which are composed of 10 classes.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.133-138
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• 2006

Learning with Attribute Value Taxonomies (AVT) has shown that it is possible to construct accurate, compact and robust classifiers from a partially missing dataset (dataset that contains attribute values specified with different level of precision). Yet, in many cases AVTs are generated from experts or people with specialized knowledge in their domain. Unfortunately these user-provided AVTs can be time-consuming to construct and misguided during the AVT building process. Moreover experts are occasionally unavailable to provide an AVT for a particular domain. Against these backgrounds, this paper introduces an AVT generating method called GA-AVT-Learner, which finds a near optimal AVT with a given training dataset using a genetic algorithm. This paper conducted experiments generating AVTs through GA-AVT-Learner with a variety of real world datasets. We compared these AVTs with other types of AVTs such as HAC-AVTs and user-provided AVTs. Through the experiments we have proved that GA-AVT-Learner provides AVTs that yield more accurate and compact classifiers and improve performance in learning missing data.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.12 no.3
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• pp.273-278
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• 2016

In this study, we set the need, purpose, and the direction of developments in life-saving devices and analyzed the disaster sites where power-assisted devices are to be applied. For this purpose, we classified the disaster in accordance with the Basic Law for on Disaster and Safety Management and analyzed the common disaster sites where power-assisted devices are available. As a result, 13 disaster sites were classified into three categories. Firstly, 8 sites of social disaster accidents, fire(suppression), fire(rescue), collapse, traffic accidents, explosion, CBR(chemical, biological, and radiological), environment pollution, and other safety accidents, were defined. Secondly, 4 disaster accidents, earthquake, flood, typhoon and other natural disasters, were classified. Finally, other disaster sites were taken into account.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.40 no.4
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• pp.333-366
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• 2006

The purpose of this study is principle and theory of main class in a Library Classification. According to Sayers, 'The foundation of the library is the book; the foundation of librarianship is classification.' We looked at the between scientific and bibliographic classification, and at the fact that bibliographic scheme is usually an aspect classification. That is to say, the organization of topics is based on areas or activity and the first division of the scheme is into disciplines or subject domains. This first division of classification creates what are called main class. The sequence of main classes is also important. A rough definition of a amin class is that it corresponds to a sin91e notational character. Main classes usually equivalent to traditional disciplines. What constitutes a main class will vary from one classification to another. The order in which the main classes are listed is often discussed at the theoretical level, and some orders are considered to be better than others.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.177-190
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• 2001

전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.