Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.26
no.6
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pp.405-412
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2014
A number of algal bloom models (red-tide models) have been developed and applied to simulate the redtide growth and decline patterns as the interest on the phytoplankton blooms has been continuously increased. The quantitative error analysis of the model is of great importance because the accurate prediction of the red-tide occurrence and transport pattern can be used to setup the effective mitigations and counter-measures on the coastal ecosystem, aquaculture and fisheries damages. The word "red-tide model" is widely used without any clear definitions and references. It makes the comparative evaluation of the ecological models difficult and confusable. It is highly required to do the performance test of the red-tide models based on the suitable classification and appropriate error analysis because model structures are different even though the same/similar words (e.g., red-tide, algal bloom, phytoplankton growth, ecological or ecosystem models) are used. Thus, the references on the model classification are suggested and the advantage and disadvantage of the models are also suggested. The processes and methods on the performance test (quantitative error analysis) are recommend to the practical use of the red-tide model in the coastal seas. It is suggested in each stage of the modeling procedures, such as verification, calibration, validation, and application steps. These suggested references and methods can be attributed to the effective/efficient marine policy decision and the coastal ecosystem management plan setup considering the red-tide and/or ecological models uncertainty.
The Industrial Classification is a systematic taxonomy of industrial activities and the Standard Industrial Classification is used in all country by their own a consistent classification method. Therefore, it is employed to analyze current status of industry affairs using statistical investigations in terms industrial activities for making industrial policies and to compare industrial activity among countries. Since the Second Industrial Revolution, the need for the homogenous standard of industrial classification among countries emerged as the economic and industrial exchanges between the countries have became more active. In 1940, Colin Clark who british economist divided the industry into the first (primitive), second (processed), and third (service) industries. Based on this, the United Nations Office for Statistics (UNSD) established International Standard Industry Classification (ISIC) in 1948, which most countries invoke it. ISIC(International Standard Industry Classification) and the standard industry classifications of countries have reached the present after several revisions since the enactment of the Act. In the 2000s, the standard industry classification is amended to reflect the emergence of new industries and changes in industrial structure, mainly featuring the creation and segmentation of sections in the tertiary industry domains. It also shows that primary and secondary sectors are shifting to tertiary industry. In this study, the causes of these common phenomena are systematically identified and the problems present classification systems have been analyzed. Also proposed is the direction of formation of the industrial classification system from a service economy point of view and the conceptual model of the new classification system. In the future, it is necessary to validate the proposed model through this study and to carry out various new classification system studies.
This study was focused on the investigation of the phytoplankton flora and community structure for changing of water environment at the rivers in the lower part of Nakdong river, The samples for this study were collected every month from Jan. 2004 To Dec. 2004. the 196 species belonged to 94 genera were identified during this study periods. The number of species was recorded the maximum 124 taxa in summer and the minimum 69 taxa in winter, We observed the maximum taxa (92 taxa) at the site No. 20 and the minimum taxa (55 taxa) at the site No. 8, respectively. Among the phytoplankton communities, diatoms were dominated over 40% of total phytoplankton groups. Subdominant groups were green algae (over 20% of total phytplankton groups). During this study periods, the 60 species were investigated ecologically significant species (46 cosmopolitic species, 25 pollution indicator, 21 redtide causative species, 8 dominant species, and 7 frequently occurred species). According to the cluster analysis by similarity index, the study sites could be divided into 4 groups.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.11
no.2
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pp.25-38
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2000
A knowledge classification is based on different types of knowledge system. which depends on classified objects, purposes, times, regions, and scholars. The classified contents. however, do not show any significant difference in any times or regions, though there are differences in representation methods and in arrangement priority of representing knowledge, Knowledge or library classification reflects the structure of a contemporary society and is decided by social philosophy of the time. The basic structure of knowledge system in the past was formed in the ancient time, and since then, it has been continuously developed. In the course of this process, the development of studies has generated other branches of studies, playing a significant role in changing the whole system of studies. This kind of development will continue to occur and many new branches of information will appear. resulting in taking each category of knowledge classification.
Kim, Hye-Jin;Han, You-Kyung;Choi, Jae-Wan;Kim, Yong-Il
Proceedings of the KSRS Conference
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2009.03a
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pp.13-17
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2009
고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.2
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pp.47-55
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2008
The purpose of this paper is to develop an analytical methodology of or릴 documents by the application of. Information Technologies. This system consists of the key word search, contents summary, clustering, classification & topic tracing of the contents. The integrated model of the five levels of retrieval technologies can be exhaustively used in the analysis of oral documents, which were collected as oral history of five men and women in the area of North Jeolla. Of the five methods topic tracing is the most pioneering accomplishment both home and abroad. In final this research will shed light on the methodological and theoretical studies of oral history and culture.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.688-690
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2004
최근 전자화된 문서 영상을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문서의 자동 분류에 관한 많은 연구가 발표되고 있다. 본 논문에서는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 폰트의 구분 특징들이 공간적으로 국부성을 가지는 부분으로 표현될 수 있다는 가정을 바탕으로, 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 학습된 폰트의 특징들은 계층적 군집화 알고리즘을 이용하여 템플릿을 생성하고, 테스트 패턴을 분류하기 위하여 템플릿 패턴과의 EMD(earth mover's distance)를 사용한다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들의 폰트 식별을 위한 적절성을 보였다. 제안된 방법이 기존의 문자인식. 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면. 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.73-80
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2009
G protein-coupled receptors(GPCRs) family is a cell membrane protein, and plays an important role in a signaling mechanism which transmits external signals through cell membranes into cells. But, GPCRs each are known to have various complex control mechanisms and very unique signaling mechanisms. Structural features, and family and subfamily of GPCRs are well known by function. and accordingly, the most fundamental work in studies identifying the previous GPCRs is to classify the GPCRs with given protein sequences. Studies for classifying previously identified GPCRs more easily with mathematical models have been mainly going on. In this paper Considering that functions of proteins are determined by their stereoscopic structures, the present paper proposes a method to compare secondary structures of two GPCRs having different amino acid sequences, and then detect an unknown GPCRs assumed to have a same function in databases of previously identified GPCRs.
In order to find useful taxonomic morphological characters, 17 taxa from East-Asia Astragalus and Oxytropis anertii were investigated. In this study, seed coat structure, fruit surface, and fruit anatomical structures were selected to classify the species in Astragalus. As a results, useful morphological and anatomical characters in East-Asia Astragalus were life cycle, leaflet shape, raceme, petal color, seed color, pod shape, absent or present of hairs in pod surface, bent degree of dorsal suture, and thickness of endocarp. Using medicinal sources in China, A. floridus, A. membranaceus, A. membranaceus var. mongholicus and A. tongolensis were formed same group. However, these were not completely consensus in the morphological characters. The other hand, A. koraiensis and A. sikokianus, which have controversial taxonomic issue, have clearly no differences morphological characters each other. Therefore, A. koraiensis, A. sikokianus, and A. bhotanensis should be conducted a comparative study on the DNA sequences and molecular cytology in order to clarify the taxonomic treatments in the near future.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.141-148
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2013
Automated classification systems which utilize machine learning develops classification models through learning process, and then classify unknown data into predefined set of categories according to the model. The performance of machine learning-based classification systems relies greatly upon the quality of features composing classification models. For textual data, we can use their word terms and structure information in order to generate the set of features. Particularly, in order to extract feature from Web documents, we need to analyze tag and hyperlink information. Recent studies on Web document classification focus on feature engineering technology other than machine learning algorithms themselves. Thus this paper proposes a novel method of incorporating feature selection and weighting which can improves classification models effectively. Through extensive experiments using Web-KB document collections, the proposed method outperforms conventional ones.
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