• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.586-590
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• 2003

고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1573-1576
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• 2005

인터넷의 발전과 함께 유해사이트의 급속한 증가로 유해사이트 분류의 신뢰도를 높일 필요성이 높아지고 있다. 기존의 유해사이트 분류방식에는 텍스트 기반의 분류방식과 Skin-Color Detection 알고리즘을 이용한 이미지 기반 방식이 있으며, 현재 텍스트 기반의 사이트 분류방식이 보편적으로 사용되고 있다. 본 논문은 기존 유해사이트 분류의 신뢰도를 높이기 위하여 유해사이트에 포함된 링크 정보를 기반으로 유해사이트 분류의 정확성을 검증할 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.151-153
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• 2000

현재의 자동 문서 분류 시스템에서는 문서분류는 지식베이스를 구축하고 전문가가 클레스의 분류 주제어를 수동 입력함으로써 이루어진다. 이것은 대단히 어렵고 번거로운 일이며 많은 시간과 노력이 소요되고 지속적으로 이루어지기 힘들다. 본 논문에서는 지식베이스와 문서의 구조적 정보, 통계적 정보, 키워드 간의 응집도를 이용하여 자동 문서 분류를 위한 분류 주제어의 자동 증식 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.564-566
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• 2000

컴포넌트 시장이 활성화됨에 따라 컴포넌트의 수는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 컴포넌트들을 효과적으로 재사용하기 위해서는 컴포넌트 분류체계가 잘 정의되어질 필요성이 있다. 현재 컴포넌트 유통시장의 현황을 살펴보니, 대체적으로 구현과 관련된 실행가능모듈로서의 컴포넌트 들이 언어, 기능성, 플랫폼정도로 분류가 되어 사용되어지고 있었다. 앞으로 다양한 컴포넌트들이 많이 개발되어질 것이며, 이들을 위한 체계적인 분류방법이 필요하다고 생각되어, 본 논문에서는 효과적인 컴포넌트 재사용을 위한 컴포넌트 분류체계를 제시하였다. 또, 이를 컴포넌트 모델링에 적용하기 위해 제시한 분류체계를 UML의 스테레오타입으로 정의하여 시각화하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.145-147
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• 2001

문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.139-141
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• 2007

최근, 게임시장의 활성화가 가속화 되면서 게임을 이용하는 유저들이 매우 늘어났다. 이에 따라 게임은 하나의 문화로 정립되었다. 그러나 게임문화에 맞는 정확한 분류와 표준안이 존재하지 않아 새로운 게임의 장르 구분을 명확히 하지 못하는 문제점이 생겨났다. 본 논문에서는 기존연구의 분류법으로는 구분할 수 없는 장르의 분류를 위해 기존의 게임장르 분류법을 기반으로 체계적인 분류를 더한 게임장르 분류법을 소개한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.517-525
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• 1999

In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for reducing the classification time. The proposed system consists of two-step neuroclassifier : Printed numerals classifier and handwritten numerals classifier. In the proposed scheme, the printed numerals classifier classifies the printed numerals rapidly with single MLP neural network by low-order feature vector and rejects handwritten numerals. The handwritten numerals classifier classifies the handwritten numerals which is rejected in printed numerals classifier with modularized cluster neural network by complex feature vector. In order to verify the performance of the proposed method,handwritten numerals database of NIST and printed numerals database which include various fonts are used in the experiments. In case of using the proposed classifier, the overall classification time was reduced by 49.1% - 65.5% in comparison of the existent handwritten classifier.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.35-39
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• 2009

이메일의 사용증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factrazation)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierachy) 방법을 결합한 새로운 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 분류 결과 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.38 no.3
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• pp.271-313
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• 2008

Though numerous Korean plants were described by $L{\acute{e}}veill{\acute{e}}$, there has been no comprehensive taxonomic examination of those taxa. The taxonomic literature has been thoroughly reexamined to determine the taxonomic status of $L{\acute{e}}veill{\acute{e}'s}$ taxa reported in serial papers of the Decades plantarum novarum using plant specimens from Korea. It was confirmed that $L{\acute{e}}veill{\acute{e}}$ described a total of 275 Korean taxa including a new genus, Hydrolirion $H. L{\acute{e}}v.$, which is now merged into the genus Blyxa Noronha ex Thou. Among 231 of the taxa described as species, 17 are currently recognized as species or varieties. The taxonomic status of 52 taxa were proved disputable as species. There were also 11 taxa which have never been a subject of discussion among Korean taxonomists.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.36 no.2
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• pp.57-77
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• 2019

Random Forest (RF), a representative ensemble technique, was applied to automatic classification of journal articles in the field of library and information science. Especially, I performed various experiments on the main factors such as tree number, feature selection, and learning set size in terms of classification performance that automatically assigns class labels to domestic journals. Through this, I explored ways to optimize the performance of random forests (RF) for imbalanced datasets in real environments. Consequently, for the automatic classification of domestic journal articles, Random Forest (RF) can be expected to have the best classification performance when using tree number interval 100~1000(C), small feature set (10%) based on chi-square statistic (CHI), and most learning sets (9-10 years).