• 기술혁신학회지
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• 제2권3호
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• pp.19-33
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• 1999

우리는 지식활동의 원천인 연구활동을 파악하기 위한 분류체계를 만들고자 하였다 그러나 지식활동분류와 관련된 이론체계가 정립된 것이 없어서 다양한 시가과 방법론을 검토한 후 이들을 체계화하며 새로운 방법론을 도출하였다. 이 논문은 바로 그 과정에서 이루어진 이론적인 작업을 정리한 것이다. 우리는 지식이라는 거대한 실체보다 새로운 지식을 추가하는 연구활동이 중요하다는 인식에 기반하였다. 또한 연구활동과 연구활동의 목적이 연계되고 학제연구라는 새로운 지적활동의 패턴이 자유자재로 반영되도록 하였다.

• 한국간호교육학회지
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• 제5권2호
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• pp.332-346
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• 1999

간호학에서 간호업무를 이끌어갈 간호이론이(지식체) 필요하다는 생각은 20세기가 되면서부터 시작되었다. 하지만 아직도 간호학은 간호학 특유의 지식체가 부족하다는 지적을 받고 있다. 주된 이유는 간호 업무가 재대로 확인되지 않았고 간호업무를 이끌어갈 간호학 특유의 간호이론이 확실히 정립되지 않았기 때문이다. 따라서 간호가 독자적 학문으로서 인정받고 발전하기 위해서는 간호업무에 적용이 쉽고, 간호 업무에 바탕을 둔 간호이론의 개발이 필수적이다. 왜냐하면 간호 이론이 간호업무에 쉽게 적용됨으로서 간호학의 지식체가 발전할 뿐 아니라 환자 간호도 더욱 증진 될 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 간호지식의 발전 단계를 시대적 순서와 배경을 덧붙여 고찰하였고 간호학에서 간호 분류체계가 발전하게 된 동기, 그리고 간호 분류체계가 환자 간호와 간호학의 이론개발과 발전에 어떻게 활용되는 가에 대해 서술하였다. 그리고 간호분류체계가 가지는 특성으로는 먼저 간호실무를 체계적으로 명명하고 분류함으로서 간호학에서 필요한 연구영역을 확인하게 하게 하고 간호학 고유의 지식체의 발전에 공헌하는 것 뿐 아니라 간호정보화 시스템의 개발, 다른 의료전문가들과의 효과적인 커뮤니케이션 수단 제공, 간호의 지속성을 유지, 그리고 간호의 효과성 연구에의 활용 등이 있다.

• 한국기록관리학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-33
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• 2003

이 논문은 문서분류에 대한 이론적 근거를 찾아보고, 조선조 이후 구한말을 걸쳐 대한민국 정부수립 이후 지금까지 시행해오고 있는 한국공문서분류의 변천과정을 살펴, 새로 제정 공포될 '기록물분류기준표'와 비교하여, 시행상의 문제점을 검토함으로써 더 나은 분류표로 발전시키는데 목적을 둔다.

• 정보관리학회지
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• 제18권4호
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• pp.201-215
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• 2001

인터넷 쇼핑몰의 상품에 대한 분류체계를 도서관 분류이론에 적용하여, 효과적인 분류체계 구축을 위한 기준점을 파악하고자 하였다. 연구 방법은 기존의 웹 쇼핑몰 세 곳을 선정하여, 분류체계를 Ranganathan의 분류이론을 기준으로 하여 비교 분석하였다. 결과 크게 6가지 기준들이 파악되었는데, 상품의 특성, 범주의 포괄성, 다양한 접근점, 범부의 배열순서와 용어의 일관성, 용어의 최신성과 명백성, 용어의 반복적 사용의 금지들이었다. 추후 연구과제로 상품 탐색 형태와 인터페이스와의 관련성이 제시되었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권4호
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• pp.296-302
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• 2004

해저면 분류를 위한 음향실험을 2003년 5월 19일부터 23일까지 5일간 남해에서 실시하였다. 실험 해역은 해저 구성물질이 각기 다른 6개의 정점을 선정하였으며 5개의 주파수 (30, 50, 80, 100, 120 kHz)를 이용하여 해저면 반사 신호를 측정하였다. 지음향 인자의 측정은 피스톤 코어를 이용하여 해저 퇴적물 샘플을 채취 후 입도분석을 하였다. 측정된 결과는 퍼지 이론을 이용하여 정점별 해저 퇴적물을 분류하였다. 반사손실 모델로 구성된 입력 소속 함수를 이용하여 측정결과를 평가 후, 그 결과를 Wentworth 입자 크기를 이용하여 출력 가능하도록 구성하였다. 퍼지 이론을 이용한 해저면 분류 기법과 잘 일치하였으며, 퍼지 이론을 통한 해저면 분류 기법의 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제20권
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• pp.10-18
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• 1991

한국통계학회 창립 20주년을 맞아 80년대의 한국통계의 현황과 장래의 나아갈 방향에 대해 의견을 교환하는 것은 뜻깊은 일이라 할 것이다. 그러나 통계이론에 관해 깊이 있는 의견을 제시하는 것은 쉬운 일은 아닌 것 같다. 10주년 기념호 통계학연구에서 백운붕 박사께서 통계이론의 범위를 광의의 수리통계학으로 해석하였듯이 필자도 통계이론을 이론통계학과 같은 차원의 넓은 의미로 사용하기로 한다. 한국통계에서의 통계이론의 현황을 살펴보기 위해서는 국제적인 현황을 먼저 살펴보아야 한다고 생각된다. 여기에는 여러가지 이유가 있겠지만 자연과학이라는 학문이 그러하듯이 통계학이란 학문 자체가 외국에서 발생되어 우리나라에 도입된 학문으로 우리나라에서 독자적으로 연구 교육되어온 학문이 아니기 때문에 당연히 국제적인 현황가 깊은 관계가 있으리라고 짐작되기 때문이다. 그러한 이유에서 먼저 1980년대에 Annals of Statistics와 JASA에 게재된 논문의 내용을 분류하여, 1970년대 후반기의 경향과 비교하여 1980년대의 흐름을 간략히 살펴보고자 한다. 물론 한국 통계의 현황을 알아보기 위해서는 한국통계학회지인 통계학연구를 분석해 보는 것이 무엇보다 필요하리라 생각된다. 그리고 한국통계학자들의 연구 동향을 고찰하기 위해서는 학술발표회의 논문을 분류하는 것이 타당하다고 생각된다. 따라서 본고에서는 1981년부터 1990년까지의 통계학연구지 논문과 1985년부터 1990년까지의 춘계 및 추계 학술논문발표회의 발표 논문을 분류하여 비교해 보고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제42권2호
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• pp.151-170
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• 2011

이 연구에서는 분석합성식 문헌분류이론이 실생활에 적용되어 활용되고 있는 사례들을 찾아 이를 새로운 시각에서 분석하고자 시도하였다. 이를 위해 우리가 일상적으로 사용하는 한글의 초성과 중성, 종성의 합성 사례와 함께, 대구광역시 및 서울특별시의 시내버스번호, 주요 결혼관련업체의 회원정보, 부동산중개 및 경매관련정보, 우편번호와 광역전화통화권역(DDD) 번호 등의 사례를 문헌분류의 시각에서 분석해보고 그것이 주는 시사점을 제시하였다. 분석합성식 분류이론과 그 기법을 적용할 경우 특히 각 시스템의 기호법의 개선에 도움이 될 수 있음을 밝히고 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.95-98
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• 2009

본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.

• 한국측량학회지
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• 제20권1호
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• pp.21-31
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• 2002

이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.