• 한국도서관정보학회지
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• 제41권4호
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• pp.151-170
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• 2010

도서관 분류작업의 의미와 실효성에 대한 의문이 제기되면서, 도서관계에서는 이용자 중심적 분류 또는 독자의 관심을 바탕으로 하는 분류에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 북미 공공도서관계에서는 bookstore model이라 불리는 장르 분류의 적용을 통해 업무의 효율은 물론이고 자료에 대한 도서관 이용자들의 접근성을 향상시킴으로써 결과적으로 도서관 이용율과 서비스 만족도의 증대에 기여하고 있다. 이 연구에서는 북미 공공도서관에서의 장르 분류의 적용양상과 그 과정에서 발견되는 특징을 살펴봄으로써 우리 도서관계에서 진행되는 분류업무의 의미와 기본 방향에 대해 진지하게 성찰해 보았다. 연구에 필요한 데이터는 문헌조사와 북미 공공도서관 실무자와의 면담 또는 서신 교환을 통해 수집하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-60
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.521-523
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• 2003

본 논문은 웹 탐색 중 디렉토리 검색엔진의 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 계산하고 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2018년도 춘계학술발표회
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• pp.28-28
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• 2018

본 연구는 강원도 인제군 매봉 지역 일대를 중심으로 식물상 조사를 수행하였다. 관속식물은 73과 173속 228종 3아종 28변종 6품종으로 총 265분류군으로 조사되었다. 분류군별로는 양치식물이 5과 14분류군, 나자식물 1과 3분류군, 쌍자엽식물 60과 182분류군, 단자엽식물 7과 29분류군으로 확인되었다. 주요 식물로는 특산식물 고려엉겅퀴(Cirsium setidens), 무늬족도리풀(Asarum versicolor), 병꽃나무(Weigela subsessilis) 등 8과 9분류군, 희귀식물은 멸종위기종(CR) 긴개별꽃(Pseudostellaria japonica), 애기가물고사리(Woodsia glabella) 2분류군, 위기종(EN) 댕강나무(Abelia mosanensis) 1분류군, 취약종(VU) 멱쇠채(Scorzonera austriaca subsp. glabra) 1분류군, 약관심종(LC)인 과남풀(Gentiana triflora var. japonica), 금강제비꽃(Viola diamantiaca), 너도바람꽃(Eranthis stellata) 등 9분류군으로 총 13분류군이 확인되었다. 환경부지정 특정식물종은 V등급 1분류군, IV등급 2분류군, III등급 13분류군이 확인되었다. 귀화식물은 단풍잎돼지풀(Ambrosia trifida), 달맞이꽃(Oenothera biennis), 닭의덩굴(Fallopia dumetorum) 등 6과 11분류군이 확인되었다. 산림청에서 지정한 특별산림보호대상종은 댕강나무(Abelia mosanensis), 참배암차즈기(Salvia chanryoenica)가 확인되었다. 유용식물로는 용도를 모르는 96분류군(36.2%)를 제외하면 169분류군(63.8%)이 자원식물로 이용가치가 있는 것으로 나타났다. 이들을 용도에 따라 구분해보면 식용 114분류군(33.2%), 섬유용 5분류군(1.5%), 약용 82분류군(23.9%), 관상용 33분류군(9.6%), 사료용 94분류군(27.4%), 산업용 1분류군(0.3%), 염료용 3분류군(0.9%), 목재용 11분류군(3.2%)으로 확인되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-22
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• 2018

본 연구의 목적은 백두대간 중 깃대배기봉부터 청화산까지 분포하는 관속식물상을 조사 및 분석하여 우리나라 산림생태계의 보전과 관리를 위한 기초자료 제공에 있으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 전체 조사구간의 식물상은 103과 379속 623종 4아종 121변종 23품종 등 771분류군이며, A구간은 377분류군, B구간은 395분류군, C구간은 278분류군, D구간은 325분류군, E구간은 534분류군, F구간은 406분류군이다. 희귀식물은 모데미풀, 도깨비부채, 꽃창포, 천마 등 32분류군이며, 멸종위기종(CR)은 1분류군, 위기종(EN)은 1분류군, 취약종(VU)은 11분류군, 약관심종(LC)은 18분류군, 자료부족종(DD)은 1분류군이다. 한국특산식물은 무늬족도리풀, 요강나물, 노랑갈퀴, 노각나무, 지리대사초, 두메꿩의밥 등 26분류군이다. 식물구계학적 특정식물은 총 143분류군이며, 이 중 V등급은 3분류군, IV등급은 12분류군, III등급은 41분류군, II등급은 42분류군, I등급은 45분류군이다. 귀화식물은 소리쟁이, 가죽나무, 붉은서나물, 개망초, 왕포아풀 등 41분류군이며, 생태계교란식물은 애기수영, 가시박, 돼지풀, 미국쑥부쟁이 등 4분류군이다. 기후변화 적응 대상식물은 43분류군이며, 특산식물계는 14분류군, 남방계 식물은 2분류군, 북방계 식물은 27분류군으로 나타났다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권3호
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• pp.45-61
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• 2017

본 연구의 목적은 DDC가 당시 도서관 장서의 급속한 증가 문제를 해결하기 위해 도서관 최초로 상관식 배가법을 도입하고 세분화된 분류체계를 적용한 것이 도서관계에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하는데 있다. 이를 위해 DDC가 상관식 배가법을 도입하고, 분류체계를 세분화하여, 도서관과 타 분류법에 미친 영향 등을 비교 분석하였다. 분석 결과 첫째, DDC는 이전에는 존재하지 않았던 상관식 배가법이라는 혁신적인 방법을 적용하여, 세분화된 분류체계를 도입하면서 당시 도서관이 처해있던 급속한 장서 증가 문제를 해결하였다. 둘째, 세부적인 분류를 위해 형식 구분을 분류기준으로 적용하여 실질적으로 도서관의 도서 분류에 도움을 주었다. 셋째, 분류체계에 십진법을 도입함으로써 분류체계의 무한정 세분화가 가능하여, 경제성과 실용성을 획득하였다. 넷째, 전개분류법이나 주제분류법을 비롯한 현대 도서관 분류법 발전에 큰 영향을 미쳤다. 이처럼 상관식 배가법을 적용하고 세분화된 분류체계를 가진 DDC는 시대적 요구에 적합한 분류법이었고, 개별 도서관에서 실용적으로 사용할 수 있는 분류법이었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.378-385
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• 2010

이메일 사용의 증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 늘고 있다. 현재의 이메일 분류는 SVM, 베이지안 분류자, 규칙 기반 분류자 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 지도 학습 방법들은 적합한 이메일을 인식하기 위하여서 사용자가 규칙이나 색인어 목록을 작성해야 한다. 비지도 학습 방법으로 군집을 이용한 다원 분류 방법은 메일의 분류 주제를 설정해주어야 한다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과, 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierarchy) 방법을 이용한 분류 주제 내에 이메일을 재구성하는 방법을 결합한 새로운 이메일 다원 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 다원 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자가 분류 결과를 만족하지 못하면 분류 주제 내의 이메일을 동적으로 재구성하여 분류의 정확률을 높인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1124-1134
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• 2003

최근의 DNA 마이크로어레이 기술로 많은 양의 유전자 데이타를 얻을 수 있는데, 특히 암의 진단과 치료에 적용되어 암의 정확한 분류에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다. DNA로부터 얻어지는 유전자 데이타의 양은 매우 방대하므로 이를 효과적으로 분석하는 것은 매우 중요하다. 암의 분류는 진단과 치료에 있어 매우 중요하므로 하나의 분류기에 의존한 분류 결과보다는 다수의 전문화된 분류기 결과를 결합하여 결과를 도출하는 것이 바람직하다. 일반적으로 분류기를 결합함으로써 분류 성능 및 분류 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 앙상블 분류기의 많은 장점에도 불구하고, 오류 의존적인 분류기의 결합은 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문에서는 암을 정확하게 분류하기 위해서 음의 상관관계를 갖는 특징으로 학습한 신경망 분류기를 결합하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 유용성을 체계적으로 분석하고자 한다. 세 가지 벤치마크 암 데이타에 대하여 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과, 음의 상관관계 특징을 이용한 앙상블 분류기가 다른 분류기보다 높은 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.267-270
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• 2007

기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.