• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.73-79
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• 2020

BIM 도구는 설계프로세스에서 기술의 사용이 증가하면서 그에 따른 정보표준체계가 필요하게 되었다. 건설이 완료된 결과(Result) 분류는 25종 단위시설에 327종의 유형, 결과를 구성하는 객체는 174종의 Part와 207종의 Component로 분류하고 있다. 선행연구에서는 도로와 하천 분야 대상으로 속성분류체계를 대분류 4종, 중분류 13종, 소분류 58종, 속성정보 333종으로 분류하였고, 객체분류에 따른 대량의 속성정보를 입력하는 것의 소요 시간을 줄이는 것이 관건이었다. 따라서, Revit 플러그인과 같은 외부 응용 프로그램 개발을 통해 구체적이고 반복적인 작업에 자동화가 필요하다. BIM 속성분류체계를 따르면서 사용자의 생산성과 편의성을 강화할 수 있는 BIM 속성입력 프로그램을 구현하였다.

• 식물분류학회지
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• 제43권1호
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• pp.12-21
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• 2013

본 연구에서는 제주황기(Astragalus nakaianus)의 분류학적 위치를 명확히 하고 한국산 재배황기(A. mongholicus cultivar)의 올바른 학명을 부여하기 위하여 외부형태형질과 ITS 그리고 5구간의 cp non-coding DNA의 염기서열을 조사하였다. 또한 9개의 마이크로새털라이트 마커를 이용하여 3집단 61개체에 대한 유전적 구조가 분석되었다. 그 결과, 남한산 재배황기와 A. mongholicus var. dahuricus 사이에서는 형태와 ITS 염기서열상에서 유의한 차이점이 없었다. 제주황기는 A. mongholicus var. mongholicus 그리고 var. dahuricus와 줄기의 습성, 식물체의 길이, 엽축의 길이, 소엽의 길이 등에서 형태적으로 차이를 보였다. ITS와 cp non-coding 구간 염기서열에서 제주황기는 황기(A. mongholicus)와 차이점을 보이지 않았지만, 마이크로새털라이트 분석에서 제주황기와 남한산 재배황기간에 뚜렷하게 구분된 구조를 보였다. 이러한 결과들을 보았을 때, 한국산 재배황기는 A. mongholicus var. dahuricus로 처리해야 하며 제주황기는 A. mongholicus의 변종으로서 취급되어야 한다.

• Applied Microscopy
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• 제31권1호
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• pp.85-90
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• 2001

한국어류의 수정란 난막 미세구조를 분류체계에 따른 체계화 작업의 일환으로 난문의 미세구조, 난막의 표면 및 단면구조를 밝힘으로써 계통분류학적 기초자료를 제시하고자 경골어류, 잉어과에 속하는 참마자의 수정란을 실험재료로 하여 주사전자현미경과 투과전자현미경을 이용하여 관찰하였다. 수정란은 부착성란으로 등물극 쪽에 수정을 위한 정자의 통로로 생각되는 한 개의 난문이 관찰되었고 난막표면은 버섯모양의 돌기들이 뭉쳐 하나의 덩어리를 형성하여 분포되어 있었다. 부착성 구조물은 기부는 구조물끼리 떨어져 있지만 상부로 올라가면서 합쳐지는 형태였으며, 이 구조물의 기부는 난막을 관통하지 많고 난막의 바깥면인 외막 표면에 부착되어 있었다. 난막단면의 미세구조는 모두 2층으로, 이중층인 외층과 4층으로 구성된 내층으로 구성되어 있었다. 이상과 같이 참마자 수정란 난막의 미세구조적 특징은 참마자의 수정란이 가지는 독특한 형태학적 형질로서 종을 분류하는데 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.202-209
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• 2002

본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.649-658
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• 2003

본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다

• 정보관리연구
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• 제41권1호
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• pp.173-200
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• 2010

정부 주도하에 정책적으로 이루어지는 국책 건설사업은 국가의 사회간접자본시설에 주로 집중되며 상당한 국가예산이 투입되고 관련 분야의 전문적 역량이 총체적으로 투입되는 장기적 사업이다. 일반적으로 사회기반시설은 반영구 혹은 영구적 국가 자산으로 유지하게 되며 그에 따른 기록물 또한 해당 시설물의 수명기간 동안 보존 활용되어야 한다. 또한 국책사업 특성상 다양한 이해관계자 간의 유기적 협의체계를 지원하고 오랜 기간 동안 일관된 문서 및 기록관리체계를 유지하기 위해서는 기관별 특성을 최대한 배제한 사업 역무 위주의 표준화된 분류체계의 수립이 필요하다. 따라서 국책사업 기록물의 분류체계는 사업 자체 업무 분석을 근거로 사업 업무분류체계(WBS : Work Breakdown Structure)를 기반으로 수립되어야 한다. WBS는 프로젝트 관리(PM) 분야에서 통상적인 사업관리 기법으로 업무구분을 위해 사업초기에 수립되며, 프로젝트 목표를 달성하고 필요한 인도물을 산출하기 위하여 프로젝트 팀이 실행할 작업을 인도물 중심으로 분할한 계층 구조체계이다. 따라서 본 연구는 WBS에 기반한 국책사업 기록물 분류체계 수립에 대한 구체적인 사례와 방안을 제시함으로써 현 관리, 행정기록물 중심의 기록물 분류 체계에 대한 새로운 시각을 제시하는 데 목적이 있다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.3-3
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• 2020

최근 지구온난화로 인한 기후변화로 인해 지리적 분포가 한정적인 한반도 구과식물들은 점점 서식지 내 생육에 위협을 받고 있다. 이러한 구과식물의 지속이용가능한 보전을 위해서는 각 종별 형질 특성 및 분포, 생육정보 등의 기초정보 구축이 필요할 것이다. 구과식물(Pinidae, Conifers)은 전 세계적으로 나자식물(Gymnosperms)의 3/5정도인 630여분류군이 분포하는 것으로 알려져 있다(Farjon, 2008). 은행나무나 소철나무류 등 다른 나자식물과 비교하여 여러 복잡한 구조로 이루어진 구과(웅성, 자성 구과)를 형성하고, 잎은 대부분 바늘형으로 단순하며, 상록성인 특징 등으로 구분된다. 우리나라에 분포 및 식재되고 있는 나자식물 중 은행나무와 소철나무를 제외한 모든 나자식물이 구과식물에 속한다. 구과식물이 전 세계적으로 넓은 분포역을 갖지만, 종별로는 제한적인 분포를 갖는 것들이 많이 나타난다. 우리나라에 자생하는 구과식물 대부분도 동북아시아에만 분포하는 종들이 대다수이다. 한반도 구과식물은 총 5과 12속 23종 5변종 총 28분류군으로 확인되었다. 소나무과는 5속 12분류군으로 구상나무와 분비나무의 형태적 중복형질이 확인되었으며, 측백나무과는 3속 9분류군으로 눈향나무를 변종에서 종 수준으로 적용하였고, 어청도에서 해변노간주의 분포를 확인하였다. 개비자나무과는 1속 3분류군으로 수형에 따라 큰개비자나무, 눈개비자나무, 개비자나무로 구분하였다. 주목과는 비자나무속을 포함하여 2속 3분류군으로 설악눈주목에 대한 세부적인 분류학적 재검토가 필요할 것으로 판단한다. 나한송과는 1속 1분류군으로 신안군 가거도에서 나한송의 자생지를 확인하였다. 구상나무와 분비나무의 형태적 구분형질이 모호함에 따라 집단별 유전정보 분석을 통한 계통지리학적 연구를 수행하였다. 분석을 통해 구상나무는 빙하기에 북부지역의 조상종이 남하하여 분화되고, 후빙기에 중부지역까지 분포확장이 이루어진 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.588-591
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• 2003

본 논문에서는 한글의 구조적인 특징을 이용하여 이를 효과적으로 인식할 수 있는 신경망을 설계해보았고, 이를 이용하여 주민등록증에 있는 이름을 인식하는 시스템을 구성해 보았다. 본 시스템은 한글의 6형식에 따른 구조적인 특징을 효과적으로 구분하기 위해 형식을 구분하는 신경망을 먼저 구성하여 형식별로 분류한 뒤, 형식에 따라 자모음을 분리하여 각 형식에 따라 구성된 2차 신경망으로 입력을 하여 인식하는 구조로 설계되었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른 것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 국부 평균을 적용함으로써 잡음에 효과적으로 대응하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력 받아서 테스트한 결과 98.1％의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.32-40
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• 2001

전자상거래는 비즈니스 절차의 중간 단계를 축소시키고 공급자와 소비자의 관계를 보다 가깝게 만들어 새로운 제품 및 서비스의 제공, 비용절감 및 고객만족의 증대와 산업의 구조를 재구성하는 역할을 수행하고 있다. 그러므로 전자상거래 연구는 기술적 측면뿐만 아니라 경영적 측면의 요인에 관한 연구가 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 전자상거래에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 경영기술 요인들을 체계적으로 분류하되 단순히 경영기술 요인을 나열하는 것이 아니라 상호 영향을 미칠 수 있는 요인들의 관계를 자세히 분석할 수 있는 경영기술분류 프레임웤(Framework)을 개발하였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.74-76
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• 2010

영동지방은 서쪽으로는 태백산맥이 남북으로 위치해 있고 동쪽으로 동해와 인접해 있는 지리적인 위치로 전 계절에 걸쳐 지역 특성에 따른 국지적인 기상 현상이 많이 발생하고 있다. 특히, 대설은 영동지방의 기후 특징 중 대표적이라 할 수 있다. 대설 일수가 많고 강설량이 많은 영동지방의 강릉과 속초, 그리고 울릉도는 연 강수량에서 겨울철(12월~2월) 강수량이 각각 약 10%와 20% 이상을 차지하고 있는데 이는 우리나라 다른 지역의 5% 내외에 비하면 매우 높은 것이다. 이 지역의 강설 특징은 좁은 지리적 범위에 국한되어 나타나는 좁고 강한 강수역과 지역적으로 커다란 변화를 보이는 적설량과 강설 일수이다. 해안선으로부터 산맥의 분수계까지의 거리가 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 복잡한 지역에서의 강설의 발생과 강설량의 분포를 이해하기 위해서는 강설의 패턴을 분류하여 연구하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 cP 확장 시 영동지방의 강설 패턴을 하층 대류권의 바람장에 따라 산악 강설 패턴, 한기-해안 강설 패턴, 난기-해안 강설 패턴으로 분류하였다. 또한, 각 강설 패턴에 대한 종관적인 대기구조의 특성을 파악한 후 3차원 분석시스템을 이용하여, 2008년 12월 21일부터 22일까지 영동지방에 내린 대설을 한기-해안 강설 패턴으로 분류하고 분석하였다.