• 정보관리연구
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• 제43권3호
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• pp.79-95
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• 2012

이 연구는 관광분야의 학문적 특성을 분석하고, 주요 분류법의 관광분야 분류체계를 비교 분석하여 분류항목을 추출한 후, 이를 토대로 관광분야의 새로운 분류체계를 설계하였다. 연구내용을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주요 분류법의 관광분야 분류체계를 분석한 결과 분류항목이 여행 및 관광, 관광정책, 관광자원 등에 편중되어 있으며, 관광분야 연구영역과 비교하면 누락되거나 소홀히 취급된 항목이 많아 적용에 어려움이 많다. 둘째, 관광분야 개론서를 바탕으로 관광분야 연구영역을 추출하고, 주요 분류법의 분류항목과 비교 분석하여 분류항목의 기본범주를 관광일반, 관광주체, 관광객체, 관광매체의 4개 영역으로 설정하였다. 셋째, 이를 바탕으로 관광분야의 새로운 분류법을 설계하였으며, 기본적으로 관광분야를 주류 4개 영역, 총 25개 항목으로 구분하였다. 비록 여기서는 강목 수준까지 제시하였으나 필요에 따라 확장이 용이하도록 설계하였다.

• 도서관문화
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• 제32권3호통권268호
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• pp.23-29
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• 1991

본고는 Cataloging & Classification Quartery(Vol. 12 No. 2 1990 : ISSN:0163-9374)에 수록된 M.P. Satija의 ‘A Critical Introduction to the 7th Edition (1987) of the Colon Classification'을 번역한 것이다. 이 Colon 분류법 제7판은 국내에는 아직 소개되지 않은 것으로 보이는데, 논제에서 보는 바와 같이 이 글은 비평적인 소개로서 Colon 분류법 제7판을 이해하는데 많은 도움이 될 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.27-46
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• 2009

현재 우리나라에는 어린이도서관과 어린이도서의 특성을 반영하여 개발된 표준적인 어린이도서 분류법이 없어, 어린이도서관 실무자뿐만 아니라 이용자들이 많은 불편과 어려움을 감수하고 있다 이 연구는 이러한 현실을 고려하여 어린이도서관에서 보편적으로 적용 가능한 어린이도서 분류법을 개발하고자 시도되었다. 이를 위해 어린이도서에 대한 범주를 조사한 후 어린이도서관 자료의 유별 현황을 분석하고, 이를 바탕으로 어린이도서 분류법을 개발하였다. 이 연구에서 개발된 어린이도서 분류법은 KDC를 기본으로 하여 어린이도서관을 위해 새로이 설계된 형태로, 분류항목 설정과 주제별 전개수준에 있어 어린이도서관과 어린이도서의 특성을 최대한 반영하여 개발하였다는데 그 의의가 있다.

• 정보관리학회지
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• 제35권4호
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• pp.37-50
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• 2018

이 연구의 목적은 브라운의 주제분류법 초판을 분석하여 오늘의 분류법 연구에 대한 시사점을 파악하는 것이다. 이를 위해 1906년에 발표한 주제분류법 초판을 분석 대상으로 삼았다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 분류체계의 구성에서 주제분류법의 주류는 크게 11가지로 구분되며, 각 주류는 000에서 999로 세분되어 열거식으로 나열되었다. 둘째, 분류기호 합성 방법은 크게 3가지가 있다. 셋째, 새로운 주제 처리 방법으로 본표에 없는 새로운 주제가 나타나면 적절한 위치에 새로운 분류기호를 삽입할 수 있는 유연성이 있었다. 분류법 연구에 대한 시사점은 크게 네 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 이전의 분류법에는 없었던 혁신적인 방법인 복합 주제에 대한 분류기호 합성 방법을 제시하였다. 둘째, 패싯을 지원하는 보조표 운영을 통하여 주제를 다양한 측면에서 설명하였다. 셋째, 자관별로 유연한 분류체계를 가질 수 있도록 한 분류법으로 분류체계에 새로운 주제를 쉽게 삽입할 수 있거나 도서관 장서 규모에 따라 간략한 분류기호를 사용할 수 있도록 하였다. 넷째, 디지털 자료에 대한 접근점으로 고려할 수 있는 디렉토리를 제공하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.614-621
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• 2006

PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하기 위한 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 다중 분류기 학습법을 구현하였다. 다중 분류기 학습법은 주어진 사례 집합에 대해 다수의 분류기를 습득한 후 이를 이용하여 분류 시스템을 구축함으로써 시스템의 성능을 향상시키는 기법이다. 다중 분류기 학습법의 구현을 위해서는 분류기의 분류 결과를 취합하여 최종 결론을 도출해 내기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 클래스에 대해 분류기가 제공하는 사후 가능성을 취합하여 결론을 도출해 내는 기법과 순위에 기반을 둔 보우팅 기법을 소개하고 다중 분류기 학습법이 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 터널과지하공간
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• 제17권6호
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• pp.503-510
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• 2007

석회석 광산에 굴착된 대규격 갱도의 안정성을 평가하기 위하여 22곳의 측정지점을 선택한 후 RMR과 Q 분류법을 실시하였다. 측정 대상 갱도가 조사시점까지 안정성에 심각한 문제가 없었다는 점을 고려하면 갱도 폭에 대한 안정성을 평가함에 있어 RMR보다는 Q 분류법이 측정 결과와 부합하는 것으로 나타났다. 갱도의 전체적인 안정성을 평가하기 위하여 수정 Q 분류법의 일종인 확장 안정성 도해법을 적용한 결과 한 곳을 제외하고는 모든 측정 갱도들이 안정한 것으로 평가되었다. RMR과 Q 분류법의 적용 결과를 토대로 하여 대규격 갱도의 최대 무지보 폭과 한계높이를 평가할 수 있는 회귀식을 제안하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권2호
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• pp.143-152
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• 1999

전북 장안산의 신갈나무림을 분류법과 서열법에 의하여 분석하였다. 분류법(식물사회학적 방법)에 의한 신갈나무림의 분석결과 신갈나무-철쭉꽃군락, 신갈나무-노린재나무군락, 신갈나무-조릿대군락의 3개 군락으로 분류되었다. CCA에 의하여 분석된 결과에 의하면 신갈나무, 철쭉꽃, 노린재나무는 고도가 높은 지역에서 분포하고, 고로쇠나무, 들메나무, 고광나무, 함박꽃나무, 까치박달은 습하고 유기물 함량 및 전질소, C.E.C등의 양료가 양호한 지역에 소나무, 굴참나무, 붉나무, 병꽃나무는 고도가 낮은 지역에서 분포하고 있다. 신갈나무림의 분포와 환경과의 상호관계를 분석한 결과 고도, 토양습도, 유기물함량, 지형, pH등이 높은 상관관계를 나타냈다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.405-414
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• 2006

공격 발생시에 네트워크에 나타나는 징후정보를 수집하여 공격을 분류하는 징후기반공격분류법을 제안한다. 이 공격분류법은 공격 발생시 징후를 이용하므로 필요한 정보의 수집이 빠르고 알려지지 않은 공격에 대한 분류가 가능한 장점이 있다. 제안하는 공격법은 두 단계로 공격을 분류한다. 단일 공격자로부터 단일 공격대상에게 나타나는 단일 공격들을 먼저 분류하고 단일 공격들이 서로 연관성 없는 다른 공격들인지 아니면 동일한 하나의 공격을 구성하는 연관된 공격인지 판단하게 된다. 따라서, 이미 제안된 공격분류법보다 정확하게 분산서비스거부공격이나 웜, Bot과 같은 공격을 분류할 수 있게 되었다. 제안하는 분류법을 이용하여 원과 분산서비스거부공격의 특정 및 근거리통신망에서 발생하는 공격의 특정을 도출하였고 이러한 특정들은 새로운 웜이나 분산서비스거부공격 또는 근거리통신망에서 발생하는 공격들도 공통적으로 가지는 특정임을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.355-355
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• 2011

토지피복의 분류는 토지표면의 물리적인 지표면의 상태를 나타내는 자료로 환경, 행정, 수자원, 재해 등 다방면으로 이용되고 있다. 특히 수자원과 관련하여 식생의 증산과 토양의 증발을 통칭하는 증발산과 유출, 토양수분 등과 연관되어 있다. 광범위한 토지피복의 산정에는 경제성 및 주기성 등의 장점으로 인하여 인공위성 영상을 이용하는 기법이 적합하다. 위성영상분류법은 훈련지역의 선정 여부에 따라 감독분류와 무감독 분류로 나누어지며 각각의 알고리즘의 특성에 따라 더욱 세분화된다. 본 연구에서는 Landsat-TM (Thematic Mapper) 영상을 이용하여 감독 분류와 무감독 분류를 각각 적용하여 한강유역의 토지피복을 수역, 시가, 나지 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지 부분으로 대분류로 산정하고 비교하였다. 두 경우의 정확도는 각각 91.6%, 90.9%의 비슷한 정확도를 나타내었으며, 세부적으로 우리나라의 대부분의 면적에 분포하는 산림, 농지, 시가, 수역의 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 항목별로 정확도를 비교하였을 때 감독분류가 무감독분류에 비해 다소 정확한 것을 확인할 수 있었다. 추후 외부자료를 도입하면 비교적 낮은 정확도를 나타낸 초지, 습지, 나지의 정확도를 보완할 수 있을 것이다.

• 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.