• Title/Summary/Keyword: 분류이론

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연구활동 분류의 이론적 검토

  • 설성수
    • Journal of Korea Technology Innovation Society
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    • v.2 no.3
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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.

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Knowledge Development and Classification Systems in Nursing (간호이론의 발전과 간호 분류체계)

  • Lee Eun-Joo
    • The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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    • v.5 no.2
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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.

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A Study on the Theory and Historical Development of Official Document Classification Scheme in Korea - Since Chosun Dynasty to Current Korea Government - (문서분류의 이론과 변천에 관한 연구 - 조선조이후 현행 '정부공문서분류'까지 -)

  • Choe, Jung-Tai;Lee, Ju-Yeon
    • Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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    • v.3 no.2
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    • pp.1-33
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    • 2003
  • This study is to aim on the theory of document classification system and historical development of official document classification scheme since Chosun dynasty to Republic of Korea. We have been new version of classification scheme 'Document Classification Standard' is scheduled in 2004, though there are many fundamental problems in governmental agencies and record centers. Thus new 'Document Classification Standard' should be make discussion and inquire.

A Study of Classification Systems in the Internet Shopping Malls (인터넷 쇼핑몰의 상품 분류체계에 대한 연구)

  • 곽철완
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.18 no.4
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    • pp.201-215
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    • 2001
  • The purpose of this study is to identify how to construct an internet shopping mall classification system used on the library classification theories. To aid in identifying classification system, this study focused on the Ranganathan’s classification canons; canons for characteristics, canons for terms. The study shows six priniciples for an internet shopping mall classification system construct: products’characteristics, inclusiveness, various access points, category sequence and term consistency, term currency and obviousness, no term duplication. For future research, product’s search patterns and relationship to interface are suggested.

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Seafloor Classification Using Fuzzy Logic (퍼지 이론을 이용한 해저면 분류 기법)

  • 윤관섭;박순식;나정열;석동우;주진용;조진석
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.23 no.4
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    • pp.296-302
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    • 2004
  • Acoustic experiments are performed for a seafloor classification from 19 May to 25 May 2003. The six different sites of bottom composition are settled and the bottom reflection losses with frequencies (30, 50, 80. 100, 120 kHz) are measured. Sediment samples were collected using gravity core and the sample was extracted for grain size analysis. The fuzzy logic is used to classify the seabed. In the fuzzy logic. Bottom 1083 model of frequency dependence is used as the input membership functions and the output membership functions are composed of the Wentworth grain size of the bottom. The possibility of the seafloor classification is verified comparing the inversed mean grain size using fuzzy logic with the results of the coring.

Feature Selection by Genetic Algorithm and Information Theory (유전자 알고리즘과 정보이론을 이용한 속성선택)

  • Jo, Jae-Hun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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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.

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80년대 한국 통계의 현황과 장래: 통계이론을 중심으로

  • 우정수
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • v.20
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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.

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An Analysis on the Examples of the Analytico-Synthetic Classification Techniques Applied to Practical Life (실생활에 적용된 분석합성식 분류기법의 사례에 관한 심층적 분석)

  • Oh, Dong-Geun
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.42 no.2
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    • pp.151-170
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    • 2011
  • This article tries to analyze some examples applied the analytico-synthetic classification techniques found in the practical life. For this purpose, it selected and investigated the cases of the combination rules of the Hangeul, the number systems of the city buses of Daegu and Seoul Cities, information of the members of the wedding consulting agencies, information from real estate agents and court auction, and postal codes and direct distance dialing(DDD) numbers in Korea. It suggests that applying the analytico-synthetic classification techniques to the systems can improve them especially in the regards of notational systems.

A research on Bayesian inference model of human emotion (베이지안 이론을 이용한 감성 추론 모델에 관한 연구)

  • Kim, Ji-Hye;Hwang, Min-Cheol;Kim, Jong-Hwa;U, Jin-Cheol;Kim, Chi-Jung;Kim, Yong-U
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2009.11a
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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.

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An Application of Artificial Intelligence System for Accuracy Improvement in Classification of Remotely Sensed Images (원격탐사 영상의 분류정확도 향상을 위한 인공지능형 시스템의 적용)

  • 양인태;한성만;박재국
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.20 no.1
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    • pp.21-31
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    • 2002
  • This study applied each Neural Networks theory and Fuzzy Set theory to improve accuracy in remotely sensed images. Remotely sensed data have been used to map land cover. The accuracy is dependent on a range of factors related to the data set and methods used. Thus, the accuracy of maps derived from conventional supervised image classification techniques is a function of factors related to the training, allocation, and testing stages of the classification. Conventional image classification techniques assume that all the pixels within the image are pure. That is, that they represent an area of homogeneous cover of a single land-cover class. But, this assumption is often untenable with pixels of mixed land-cover composition abundant in an image. Mixed pixels are a major problem in land-cover mapping applications. For each pixel, the strengths of class membership derived in the classification may be related to its land-cover composition. Fuzzy classification techniques are the concept of a pixel having a degree of membership to all classes is fundamental to fuzzy-sets-based techniques. A major problem with the fuzzy-sets and probabilistic methods is that they are slow and computational demanding. For analyzing large data sets and rapid processing, alterative techniques are required. One particularly attractive approach is the use of artificial neural networks. These are non-parametric techniques which have been shown to generally be capable of classifying data as or more accurately than conventional classifiers. An artificial neural networks, once trained, may classify data extremely rapidly as the classification process may be reduced to the solution of a large number of extremely simple calculations which may be performed in parallel.