The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.
최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.
The advent of the internet has caused a number of changes in production and dissemination of science and technology information(STI). STI was mainly produced in the form of publication before the advent of the internet. The popularization of the internet, however, has induced the mass production and distribution of STI through the internet. In consequence, the importance and usefulness of on-line STI have become on a level with those of published STI. The rapid growth of quantity and quality of on-line STI forces information service organizations try their best for improving the service satisfaction. In an effort to improve the satisfaction, researchers on information management examined the classification of information resources by exploring the counterparts of bibliography and/or web information service. We examined the national standard of the classification related to science and technology and proposed a practical scheme for the classification of on-line STI resources.
The problem of semantic interoperability in science and technology information is frequently raised. Well-established classification scheme will be used as a tool to interchange information between different databases without semantic inconsistency. However, there is still a practical barrier due to different classification schemes each database adopts. Accordingly, it is urgent to harmonize or reconcile those classifications with each other. This paper aims to solve semantic inconsistencies occurred when interchanging information between databases having different classification schemes, the Standard National Sci-Tech Classification and the Standard KISTI Classification. For the purpose a conceptual analysis of science and technology are performed and five consistency/inconsistency types are analyzed based on some examples.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.14
no.2
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pp.105-122
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1997
A library for the civil engineering field goes on increasing in quantity because of the growth in construction technology and the enlargement in applicable fields of civil engineering. Most of libraries and information centers in construction companies are using Dewey Decimal Classification (DDC) or Korean Decimal Classification (KDC) to classify a library in civil engineering field. It is necessary for the library classification system to be equipped with a more standardized code system, which corresponds to the academical and technical classification for the civil engineering works. This study analyzes the defects of existing classification systems, and then suggests a new classes and divisions classification system, which facilitates to link academic information with technical data, for the civil engineering field. The proposed system is expected to make practical application of information classification system in the construc ion industry and to be applied for the revised edition of KDC.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.169-177
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2020
In South Korea, the results of R&D in science and technology are submitted to the National Science and Technology Information Service (NTIS) in reports that have Korea national science and technology standard classification codes (K-NSCC). However, considering there are more than 2000 sub-categories, it is non-trivial to choose correct classification codes without a clear understanding of the K-NSCC. In addition, there are few cases of automatic document classification research based on the K-NSCC, and there are no training data in the public domain. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to build a highly performing K-NSCC classification system based on NTIS report meta-information from the last five years (2013-2017). To this end, about 210 mid-level categories were selected, and we conducted preprocessing considering the characteristics of research report metadata. More specifically, we propose a convolutional neural network (CNN) technique using only task names and keywords, which are the most influential fields. The proposed model is compared with several machine learning methods (e.g., the linear support vector classifier, CNN, gated recurrent unit, etc.) that show good performance in text classification, and that have a performance advantage of 1% to 7% based on a top-three F1 score.
지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.195-201
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2004
본 연구에서는 향후 유비쿼터스 환경을 고려하여 위치기반서비스의 활용성과 응용분야에 관하여 조사, 분석하고자 한다. 이를 위하여 약 68개의 유비쿼터스 응용서비스를 조사하고, 서비스의 특징에 관한 전문가의 견해를 반영하였다. 연구내용으로는 먼저 다양한 유비쿼터스 관련 활용 시스템들을 서비스 유형으로 분류하도록 한다. 서비스 유형에 대한 분류는 국내외 자료를 바탕으로 조사하여 기준을 재분류하여 서비스를 유형별로 그룹화 하였다. 다음으로는 기술분류를 수행하였다. 기술분류는 모바일과 위치기반서비스들에 기본이 되는 위치정확도, 이동성, 상황인식능력, 정체성파악능력, 정보이력관리 등을 분류하도록 한다. 이제 각각의 서비스들에 대하여 기술 분류에 해당한 기술요소가 미치는 중요도에 따라서 설문을 기초로 점수로 배정하도록 하고, 각각의 서비스 유형들에 대한 특징을 분석하였다. 특히 위치기반서비스에서는 위치기반서비스를 위하여 보다 강조되어야 하는 이동성, 위치정확도, 정체성 등을 고려하여 향후 활발히 전개될 서비스들에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통하여 향후 유비쿼터스 환경에서 위치기반서비스가 활용되어질 분야에 대하여 예측하여 볼 수 있고, 각각의 기술 항목들간의 상관성도 분석하여 볼 수 있다.
CT(Culture Technology) became one of the leading industries with fast growth in its contribution to an economy not only in Korea, but also in the world. This study suggests policy direction and priority of CT in the perspective of technology standardization and its classification. As a result, this study proposes a new 'CT Classification' using the value chain concepts contrary to previous classification. In addition, we suggest standardization priority, especially, in the sectors of 'CT Distribution/Service', 'CT Marketing', 'General CT management' based on our survey research of production side. Consequently, our research suggests an important strategic bases for decision makers in CT policy and development both government and private sectors.
기존의 얼굴 인식 기술은 얼굴 검출과 얼굴 인식이라는 두 분야로 나뉘며, 얼굴 검출 기술은 주로 얼굴 인식을 위한 전처리 단계로 이용되었다. 이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 사진 콘텐츠를 분류하는 것에도 이용될 수 있다. 얼굴 검출 기술을 통해 사람이 있는 경우 인물 사진, 없는 경우 풍경 사진으로 분류한다. 그러나 기존의 얼굴 검출 기술만으로는 정확성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 사진의 구조 단순도 알고리즘을 제안 한다. 구조 단순도는 사진의 색상 구도의 단순비율을 의미하며, 일반적으로 인물 사진일 때 작은 값을 풍경 사진일 때 큰 값을 갖는다. 제안 방법의 유용성을 검증하기 위해 인물 사진 250장, 풍경 사진 250장을 이용하여 분류 실험을 하였다. 얼굴 검출 기술만을 이용한 실험은 66%의 정확성을 나타낸 반면 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용한 실험은 74.6%를 나타내었다. 따라서 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용하면 효과적인 사진 분류를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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