Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2001.06a
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pp.95-96
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2001
문장에서 술어를 수식하는 대표적인 표현은 부사어이다. 부사어는 일반적으로 문장 구성에서 핵심적 역할을 하지 않는 첨가어(adjuncts)이기 때문에 핵심적인 역할을 하는 보충어(complements)에 비해 상대적으로 연구가 덜 이루어진 분야이다. 그렇지만 부사어는 피수식어의 의미를 구체화/한정하는 기능을 하기 때문에 정확한 의사소통을 위해서는 반드시 필요한 요소이며 어순, 호응(concord)등의 통사적 현상과도 밀접한 관련이 있다. 이 연구의 일차적 목적은 이러한 부사어를 통사적, 의미적 기준에 의해 정확하게 분류하고 그들의 분포제약을 밝히는 것이다. 그 다음으로, 부사어와 관련된 통사 현상으로, 부사어와 피수식어의 공 기(co-occurrence)관계 및 부사어와 술어 어미의 호응 관계에 대한 분석을 제공하려고 한다. 부사어는 통사적인 기준과 의미적인 기준으로 분류할 수 있다 (손남익 1995, 김경훈 1996, 임유종 1998). 통사적 기준으로는 단어나 구를 수식하는 성분부사와 문장을 수식하는 문장 부사로 나누는 방법과 위치에 대한 제약이 있느냐 없느냐에 따라 제약부사와 자유부사로 나 누는 방법이 있다. 이 두 통사론적 기준에 의해 분류되는 부사들은 서로 어떤 상관관계를 보이고 있는지 살펴 볼 것이다. 일반적으로 문장부사는 문두에 놓여야 한다는 위치적 제 약 이 있기 때문에 제약부사로 분류된다. 의미적 기준으로 부사어를 분류할 수도 있는데, 시간/ 공간 부사어, 양태/정도 부사어 등으로 나눌 수 있다. 의미적 기준에 의해 분류된 부사어는 통사적 기준에 의해 분류된 것들과는 어떤 상호 관련성을 맺고 있는지 살펴 볼 것이다. 일 반적으로 시간부사와 장소부사는 자유부사에 속하며 양태부사와 정도부사는 제약부사에 속 한다. 부사어와 피수식 요소와의 통사적 공기 관계 및 의미적 관계 그리고 그와 관련된 문 법 현상도 연구의 대상이 된다. 예를 들어, 자유로운 어순을 가진 부사들이지만 “*순이는 빨리 과연 달린다”에서 볼 수 있는 종류의 분포적 특성을 알아 볼것이다 (심재기 1982, 송 철의 1989). 또한 “길이/*길게 빛나다”와 “*길이/길게 드리워졌다”와 같은 대조에서 나타나는 통사, 의미적 기능의 상관 관계 및 제약들의 상호 작용도 살펴 볼 것이다.
Kim, Youn-Soo;Lee, Kwang-Jae;Ryu, Ji-Won;Kim, Jung-Hwan
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.83-94
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2003
All the urban planning process require land use informations, which should be obtained after through intensive investigation and accurate analysis about the past and current situations and conditions of a city. Until now, the generation of land use informations from remotely sensed imagery has had many limitation because of its spatial resolution. It is now expected that the availability of high resolution satellite imagery whose spatial resolution less than 10m will reduce these limitations. For the purpose of urban growth monitoring we must first establish a urban land use classification nomenclature. In this study, we would like to establish a land use nomenclature for land use classification using remotely sensed data, especially using KOMPSAT EOC imagery.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2019.10a
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pp.31-31
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2019
국립생물자원관 표본관(KB)에 소장된 관속식물 33종(94점)의 기준표본 정보에 대한 자료를 정리하고, 타 기관 또는 대학에서 국립생물자원관으로 기증된 기준표본 정보를 제공하고자 한다. 정기준표본(holotype) 15점, 동기준표본(isotype) 57점, 종기준표본(paratype) 22점이 국립생물자원관에 소장되어 있으며, 서울대학교(SNU), 아주대학교(AJOU), 전북대학교(JNU), 충북대학교(CBU), 한국식물연구원(KPRI), 한림대학교(HHU)의 일부 기준표본이 국립생물자원관으로 새로이 이전되었다. 소장된 기준표본의 종조성은 양치식물 7분류군, 쌍자엽식물 22분류군, 단자엽식물 4분류군으로 확인되었으며, 대표적인 속으로는 제주고사리삼속(한반도 고유속), 현호색속(7분류군)과 물부추속(4분류군) 등이 있다. 소장된 기준표본의 대표적인 명명자로는 김영동 교수, 박종욱 교수, 선병윤 교수, 오병운 교수, 최홍근 교수, 현진오 박사 등이 확인되었다. 국가별로는 28분류군이 한반도산이며, 미얀마와 캄보디아가 각각 2분류군, 라오스산이 1분류군으로 조사되었고, 이중 27분류군이 한반도 고유종으로 평가되었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.187-190
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2004
본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반하여 세 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 마지막 기준은 객체의 핵심 영역 경계에서의 경계 강도이다. 영상을 분류하기 위해서 신경 회로망 학습을 통해서 세 가지 기준들을 통합하도록 한다. 900개의 영상들에 대해 실헝한 결과 84.2%의 분류 정확도를 얻었다.
A vehicle classification data is essential for traffic road planning and pavement. In this study, the vehicle height, vehicle criteria for classification applied to measure the height of the car driving has devised a way to install equipment. It is capable of measuring the vehicle height was confirmed to field experiments, the measurement system is obtained to the vehicle length and height data. In this experiment, results showed the accuracy of 88.6% compared to classification data using the discriminant function obtained from video replaying. The height of vehicle applying the classification criteria can be utilized to determine the vehicle class.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.2
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pp.47-56
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2014
Internet traffic has rapidly increased due to the supplying wireless devices and the appearance of various applications and services. By increasing internet traffic rapidly, the need of Internet traffic classification becomes important for the effective use of network resource. However, the traffic classification scheme is not much studied comparing to the study for classification method. This paper proposes novel classification scheme for multilateral and hierarchical traffic identification. The proposed scheme can support multilateral identification with 4 classification criteria such as service, application, protocol, and function. In addition, the proposed scheme can support hierarchical analysis based on roll-up and drill-down operation. We prove the applicability and advantages of the proposed scheme by applying it to real campus network traffic.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.25-33
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2006
We propose a method that automatically classifies the images into the object and non-object images. An object image is the image with object(s). An object in an image is defined as a set of regions that lie around center of the image and have significant color distribution against the other surround (or background) regions. We define four measures based on the characteristics of an object to classify the images. The center significance is calculated from the difference in color distribution between the center area and its surrounding region. Second measure is the variance of significantly correlated colors in the image plane. Significantly correlated colors are first defined as the colors of two adjacent pixels that appear more frequently around center of an image rather than at the background of the image. Third one is edge strength at the boundary of candidate for the object. By the way, it is computationally expensive to extract third value because central objects are extracted. So, we define fourth measure which is similar with third measure in characteristic. Fourth one can be calculated more fast but show less accuracy than third one. To classify the images we combine each measure by training the neural network and SYM. We compare classification accuracies of these two classifiers.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.13
no.1
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pp.45-53
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2015
Since the commercial operation of Kori Unit #1 nuclear power plant(NPP) started in 1978, 23 units at present are operating in Korea. Radioactive wastes will be steadily generated from these units and accumulated. In addition, the life-extension of NPPs, construction of new NPPs and decontamination and decommissioning research facilities will cause radioactive wastes to increase. Recently, Korea has revised the new classification criteria as was proposed by IAEA. According to the revised classification criteria, low-level, very-low-level and exempt waste are estimated to about 98% of total disposal amount. In this paper, current status of overseas cases and disposal method with new classification criteria are analyzed to propose the most reasonable method for estimating the amount of decommissioning waste when applying the new criteria.
The rock mass classification systems used in Korea are not standardized. And also the criteria values differ between agencies. So different opinions for rock mass classification can occur among engineers who participate in each design process. In this research, a new rock mass classification system was suggested to correct these problems. For this purpose, the criteria used in the Korean agencies were compared with the criteria used in foreign agencies and standard criteria were selected. Thereafter rational and objective criteria values were suggested quantitatively for the new classification system.
급변하는 산업 환경에서 창업에 대한 지속적인 수요 증가는 창업기업의 생존과 성장을 위한 정부의 실효성 있는 지원과 체계적인 창업 육성정책 수립의 필요성이 강조되고 있다, 이를 위해 새롭게 변화하는 창업 트렌드와 창업기업의 특성에 적합한 창업업종 분류기준이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 체계적인 창업 육성정책 수립을 위하여 최근 '4차 산업혁명시대'에 떠오르는 융합기술기반 창업 트렌드를 반영한 새로운 창업업종 분류체계에 대한 기준을 제시하고자 시도되었다. 창업 생태계 동향과 창업업종 분류 체계의 관련 선행연구 고찰을 통하여 전문가 집단을 대상으로 델파이 기법을 활용하여 창업업종 분류체계를 개선하였다. 연구결과 창업업종 분류는 크게 기술창업과 일반창업으로 구분하고, 기술창업은 ICT 서비스, ICT 제조, 일반제조, 문화콘텐츠, 바이오 분야로 로 구분하며 일반창업은 유통과 서비스로 재분류하였다. 이러한 연구결과는 기존 산업별 분류체계에서 벗어나 창업기업의 업종 분류체계의 새로운 기준을 마련하여, 향후 창업 트렌드를 반영한 효율적인 창업지원정책 마련에 있어 시사점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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