• 제목/요약/키워드: 분류법 연구 특징

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도서관 분류법에 관한 국내 연구 동향 - 최근 10년간의 연구를 중심으로 - (Trends in the Current Library Classification Research in Korea: A Review of the Literature in the Past 10 Years)

  • 곽철완
    • 한국비블리아학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.173-191
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 최근 국내에서 발표한 도서관 분류법 분야의 연구 논문을 분석하여 그 특징을 파악하고 연구방향을 제시하는데 있다. 2004년부터 2013년까지 10년 동안 국내 학회지에 발표된 도서관 분류법에 관한 연구를 분석 대상으로 삼았다. 주요 내용은 KDC, DDC, 기타 분류법에 관한 연구가 포함되었다. 도서관 분류법 연구의 특징은 KDC의 개정안 및 수정판에 대한 연구가 주를 이루었으며, 다른 분류법 연구 역시 KDC 발전과 연계된 연구가 많았다. 제언으로 첫째, 학교도서관 혹은 작은도서관에 적합한 분류법에 대한 연구, 둘째, 디지털자료에 적합한 분류법에 대한 연구, 셋째, 학문분야 혹은 주제별 분류법 개발을 제안하였다.

LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴 표정 인식 연구 (A Study on Face Expression Recognition using LDA Mixture Model and Nearest Neighbor Pattern Classification)

  • 노종흔;백영현;문성룡;강영진
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.167-170
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    • 2006
  • 본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

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신경망 AE 신호 형상인식을 위한 특징값 선택법의 개발과 용접부 및 회전체 결함 분류에의 적용 연구 (Development of Feature Selection Method for Neural Network AE Signal Pattern Recognition and Its Application to Classification of Defects of Weld and Rotating Components)

  • 이강용;황인범
    • 비파괴검사학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.46-53
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    • 2001
  • 음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.

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Cutter의 전개분류법에 대한 연구 (A Study of Cutter's Expansive Classification)

  • 곽철완
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제50권3호
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    • pp.249-265
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 Cutter의 전개분류법 특징을 분석하는 것이다. 분류법 평가와 관련된 4가지 요소를 기준으로 전개분류법을 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 주류 배열은 철학과 종교, 역사와 지리, 사회과학, 자연과학과 예술, 언어와 문학 순으로 배열되어 있어 그 순서가 논리적이며 진화적이다. 둘째, 기호법은 문자를 사용하는 순수기호법이며, 저자기호법을 포함시켰다. 셋째, 7개의 표로 구성되어 있으며, 제2표는 자연과학 분야가 전개되었고, 제3표부터는 전 주제 분야로 확산되었다. 넷째, 지역구분을 적용하였는데, 대륙별로 지역의 연결성을 강조하여 나열하였다.

연역적이고 국부적인 영문자의 폰트 분류법 (A Priori and the Local Font Classification)

  • 정민철
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.205-208
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    • 2002
  • 본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.

가중치 특징 벡터를 이용한 질감 영상 인식 방법 (Texture Classification by a Fusion of Weighted Feature)

  • 정수연;곽동민;윤옥경;박길흠
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.407-410
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    • 2001
  • 최근 영상 검색(retrieval)과 분류(classification)에서 질감 특징(texture feature)을 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 질감 특징 추출을 위해 명암도 상호발생 행렬법(gray level co-occurrence matrix)과 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 질감의 특징을 추출한 후 특징의 중요도에 따라서 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 이렇게 추출된 가중치 대표 벡터들을 기반으로 베이시안 분류기(Bayesian classifier)를 통해 임의의 질감을 인식하였다.

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SPOT 위성영상의 분류 기법 연구 (A Study on Classification of SPOT Satellite images)

  • 김감래;김훈정;박세진
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.167-171
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    • 2004
  • 최근 들어 위성영상은 자료 처리 방식에 따라 지구표면이나 또는 지하면에 대한 다양한 정보(물리적인 정보, 화학적인 정보)를 얻을 수 있고 실제 지구를 가상으로 구현하는 데 활용될 수 있기 때문에 여러 산업에서 활용하고 있다. 또한 분류는 영상에 포함된 여러 가지 대상물을 구별하기 위해서 화소와 비교적 성질이 같은 화소 그룹별 특징에 대응되는 레벨을 지정하는 기술이 요구되며, 최소거리 분류법, 평행사변형법, 마하나로비스거리법(Mahanalobis Distance Method), 최대우도법(Maximum Likelihood Method)등 비교하여 분류를 수행

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UT 신호형상 인식을 위한 Intelligence Package 개발과 Austenitic Stainless Steel Welding부 결함 분류에 관한 적용 연구 (Intelligence Package Development for UT Signal Pattern Recognition and Application to Classification of Defects in Austenitic Stainless Steel Weld)

  • 이강용;김준섭
    • 비파괴검사학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.531-539
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    • 1996
  • 본 연구에서는 초음파 신호형상인식법을 이용하여 용접부의 인공 결함을 분류하기 위한 연구를 실시하였다. 이를 위해 신호처리 및 특징 변수를 추출할 때에 많은 사용자 정의 변수를 가지는 신호 형상 인식 패키지를 개발하였으며 디지탈 신호처리, 특징 변수 추출, 특징 변수의 선택, 분류기 선정 등의 과정을 일괄적으로 처리하였다. 특히, 선형 분류기, 경험적 Bayesian 분류기 등의 통계적 분류기와 신경회로망 분류기를 함께 사용하여 비교, 검토하였다. 이에 관한 적용 연구로 노치와 구멍으로 이루어진 인공 결함을 분류하였다. 그 결과 인공결함 분류에서 높은 인식률을 얻었으며, 특히 적절히 학습 시켰을 경우 신경회로망 분류기가 통계적 분류기에 비하여 인식률 면에서 유리하였다.

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구조적 특징의 확률적 결합을 이용한 빠른 지문 분류 (Fast Fingerprint Classification Using the Probabilistic Integration of Structural Features)

  • 조웅근;홍진혁;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.757-759
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    • 2005
  • Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

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전기영동법을 이용한 Trichoderma spp 분류가능성에 관한 연구 (Application of Electrophoretic Methods for differentiation of Trichoderma species)

  • 박원목;박용하;이은영
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.102-108
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    • 1984
  • 1. 본 연구는 Trichoderma 종간 형태적 분류와 전기영동법을 이용한 가능성에 관하여 연구하였다. 2. 전기영동법을 이용한 Trichoderma의 enzyme patterms에서 각 종의 특징적 band를 갖고 있어 종의 분류에 가능성을 보였으며 개체간 band 형성에 차이가 있는 것은 유전학적 변이가 종내 존재하며 전기영동법을 종내 유전학 연구에 도움이 되리라 간주된다. 3. Trichoderma spp.의 분류는 esterase, protein patterns으로 명확하게 6종간 구별되며 phosphotase, catalase patterns으로는 6종간 부분적 구분이 되었다.

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