• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.53-54
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• 2018

본 논문에서는 스펙트로그램을 이용하여 딥 러닝 기반으로 오디오 장르와 품질의 다중 정보를 동시에 분류하는 기술을 제안한다. 기존 딥 러닝 기반의 오디오 정보 인식 기술은 각각의 정보 인식을 목표로 독립 네트워크를 설계하고, 여러 정보를 동시에 인식하기 위하여 각각에 특화된 여러 네트워크를 사용한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 디지털 오디오의 대표 특성인 스펙트로그램을 기반으로 범용성이 있는 특성을 추출하고, 단일 네트워크로 학습시켜 장르 및 품질을 동시에 분류하는 다중 분류 기술을 제안한다. 제안하는 방법으로 단일 분류 성능과 유사한 다중 분류 성능을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.747-750
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• 2003

분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 또한 능숙한 컴퓨터 사용자는 색인검색을 자주 사용하지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 대부분의 사람들은 분류검색 방법을 사용한다. 이러한 이유 때문에 검색엔진에서 분류검색 방법이 반드시 필요하다. 그러나 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.2 s.8
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• pp.137-147
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• 1996

In this paper, the performances between maximum likelihood classifier based on statistical classification and multilayer perceptrons based on neural network approaches were compared and evaluated Experimental results from both neural network method and statistical method are presented. In addition, the nature of two different approches are analyzed based on the experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.274-276
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• 2004

단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.17 no.2
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• pp.5-22
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• 2006

A cultural classification and a culture contents industrial classification are the basic tools for cultural policies, cultural supporting, cultural statistics, and evaluations and there is a cyclic processes among them. This study finds out the varieties and short time changes of cultural categorization in laws, statistics, indexes, evaluations, research reports. As a result, colon style new cultural classification is suggested which used networks, media, genre, and cultural comparts as principles.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.3
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• pp.491-510
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• 2014

As a major factor for efficient management and retrieval of the articles in databases, keywords are classified into uncontrolled keywords and controlled keywords. Most of Korean scholarly databases fail to provide controlled vocabularies to indexing research articles which help users to retrieve relevant papers exhaustively. In this paper, we carried out automatic descriptor assignment experiments to Korean articles using automatic classifiers learned with descriptors in international database. The results of the experiments show that the classifier learning with descriptors in international database can potentially offer controlled vocabularies to Korean scholarly articles having English s. Also, we sought to improve the performance of automatic descriptor assignment using various classifiers and combination of them.

• Review of KIISC
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• v.5 no.2
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• pp.49-63
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• 1995

본 논문은 정보시스템 보안관리에 대한 개념적 모형을 INFORSEC 및 한국전산원이 제시한 모형을 중심으로 기술했으며 보안관리의 표준적인 분류체계를 근거로 BDSS의 위협. 자산, 취약성의 분류체계를 비교함으로써 위협, 자산, 취약성의 관련성을 탐색 하고자 했다. 특히 위협의 원천과 가해자 측면에서 BDSS와 CRAMM의 경우를 비교함으로써 분류체계의 장단점을 파악하고자 했다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.43-51
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• 2013

Classification result by comprehensive analysis of rhythm section and heartbeat unit makes a reliable diagnosis of heart disease possible. In this paper, based on feature-points of ECG signals, rhythm analysis for constant section and heartbeat unit is conducted using rule-based classification and SVM-based classification respectively. Rhythm types are classified using a rule base deduced from clinical materials for features of rhythm section in rule-based classification, and monotonic rhythm or major abnormality heartbeats are classified using multiple SVMs trained previously for features of heartbeat unit in SVM-based classification. Experimental results for the MIT-BIH arrhythmia database show classification ratios of 68.52% by rule-based method alone and 87.04% by fusion method of rule-based and SVM-based for 11 rhythm types. The proposed fusion method is improved by about 19% through misclassification improvement for monotonic and arrangement rhythms by SVM-based method.