• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.34 no.3
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• pp.297-316
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• 2003

Classification of archival collections in China is usually divided into two approaches, arrangement classification and retrieval classification. Focusing on arrangement of archives, this paper reviews what is the content and principle of arrangement, and how these principles are applied to actual arrangement of records and archives in China. The review examines the historical archives of Rep. of China, in the Second Historical Archives of China. It is expected that current review could enlighten studies on arrangement of historical archives created by Government-General of Chosun.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.50 no.2
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• pp.101-118
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• 2016

For the effective classification of complex subjects, a library classification scheme should adopt multiple division principles (or facets). Each of the multiple principles adopted for the division of complex subjects is sequentially applied at each stage of division. The order of application of these multiple principles during the process of division of complex subjects is called citation order. In order for a classification scheme to be consistent and logical, the citation order of division principles applied to classify complex subjects should be concrete and consistent. Especially, in case of enumerative classification system, decisions on citation order to represent complex subjects significantly affect the structure and organization of the classification system. There are basic principles and theoretical canons of the classification theory on the citation order and its application, but they cannot be applied solidly in the process of classification system development for practical reasons. Therefore, this paper first reviews previous works on classification theories regarding citation order, then explores the conditions and circumstances for the application of citation order.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.91-92
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• 2016

본 논문은 실험 정보보호에 대하여 고찰하였다. 물리학은 자연과학의 하나로, 이론 물리학과 실험 물리학 등으로 분류되며, 이론 물리학은 실험 결과를 기반으로 더욱 포괄적인 이론을 도출하는 학문, 그리고 실험 물리학은 이론 물리학에서 도출된 이론을 실험을 통하여 검증하는 학문이다. 현재의 정보보호 분야는 수학적 도구를 기반으로 정립된 이론적인 암호 분야, 그리고 이를 기반으로 응용 분야 및 안전성 평가 분야 등과 같이 다양한 분야로 분류되어 연구되고 있지만, 실험 물리학과 같이 이론을 기반으로 실제 실험을 통하여 결과를 도출하는 학문에 대한 연구는 부재한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실험 정보보호에 대하여 고찰하고 향후 활용하는 방안에 대하여 논한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.89-94
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• 1998

본 논문은 동양의 중요사상중의 하나인 음양오행의 오행속성을 물리적으로 해석하여 사람의 오장육부의 크기와 얼굴형상에 따른 체질을 분류하였다. 이 분류에 대한 이론적 보완으로 동양최고의 의학서적으로 알려진 황제내경에 나타난 체질분류, 훈민정음에 창제 원리로 사용된 음양오행이론, 그리고 오행생식요법에서 제시한 얼굴형상등과 본 이론의 결과를 비교하였다. 그리스 철학자 엠페도클레스의 체질론이 감성연구에 대한 효시로 거론되고 있는 점을 고려할 때 동양의 전일적인 사고스시템인 음양오행에 의해 체질론에 대한 이론적 근거가 확립된다면 감성연구에 일조하는 바가 크리라 생각된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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• pp.27-34
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• 2014

본 리뷰 논문에서는 많은 데이터 환경에서 얻어진 k-최근접 이웃들(k-nearest neighbors)의 이론적 성질로부터 어떻게 분류를 위한 알고리즘을 만들어낼 것인가에 대한 여러 가지 방법들을 설명한다. 많은 데이터 환경에서의 최근접 이웃 데이터의 정보는 다양한 기계학습 문제를 푸는데 아주 좋은 이론적인 성질을 가지고 있다. 하지만, 이런 이론적인 특성들이 데이터가 많지 않은 환경에서는 전혀 나타나지 않을 뿐 아니라 오히려 다른 다양한 알고리즘들에 비해 성능이 많이 뒤쳐지는 결과를 보여주고 있다. 본 리뷰 논문에서는 많은 데이터 환경 하에서 k-최근접 이웃들의 정보가 어떤 이론적인 특성을 가지는지 설명하고, 특별히 이런 특성들을 가지고 k-최근접 이웃을 이용한 분류 문제를 어떻게 베이지안 추론(Baysian inference) 문제로 수식화 할 수 있는지 보인다. 마지막으로 현재의 빅데이터 환경에서 실용적으로 사용할 수 있는 알고리즘들을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.213-214
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• 2018

빅 데이터 활용의 증가로 인해 효율적으로 데이터를 분류하는 것은 머신러닝의 주요 과제이다. 제한적인 자원을 가지고 이에 맞는 처리능력을 갖기 위해서는 단일 기기의 자원 관리능력을 향상시키는 방향의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 학습 데이터를 최대 엔트로피 이론을 적용시켜 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피에 대한 간단한 설명과 최대 엔트로피 이론을 적용시키기 위한 간단한 사전 작업들의 방향 등에 대한 설명을 토대로 기술하였다. 또한 본 연구를 통해 얻게 된 문제점들과 향후 연구에 필요한 피드백을 갖는다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.1
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• pp.165-198
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• 2003

This study analyzed authors' use of theory in 654 articles that appeared in two core library and information science journals during last three decades. In order to analyze degree of theory use of LIS, such as, publication productivity, growth and distribution of theory in subfields. name and origin of theory, usability of each theory, subfields and journals, and so on, content analysis of LIS theories was performed through conceptual and empirical study. For the purpose of this study, we suggested a couple of new analytical methods, so called, ‘Subfield Classification Scheme’ within LIS, and ‘5 Degrees of Theory Use’ model for the first time.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.201-209
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• 2000

정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스의 사용이 증가함에 따라 부정확한 자연어 질의 처리를 할 수 있는 인공 지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의시스템이 자연어 질의를 처리하려면 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 MetaData가 반드시 필요하고, 데이터베이스 분야와 인공지능 분야의 이론들을 바탕으로 MetaData의 정형화 및 분류가 필요하다. 본 연구에서는 퍼지이론, 확률이론을 기초로 하여 소속척도, 근접추론, 유사관계, 데이터마이닝 기법 등을 이용하여 MetaData를 정형화하고 분류하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.189-190
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• 2011

이 연구는 브랜드 네임 스펙트럼 이론을 이용하여 병원 명칭의 특성을 분석하였다. 연구대상은 수도권 지역에 위치하는 모든 병원을 대상으로 하였고, 명칭은 의미있는 단위로 분류한 후 스펙트럼 이론에 따라 분류하였다. 분석결과 임의적 명칭의 빈도가 가장 높았고, 다음으로는 암시적, 서술적, 그리고 조어적 명칭의 순이었다. 단일 스펙트럼 구성된 명칭이 가장 많았으며, 스펙트럼이 2개와 3개로 구분된 명칭의 순이었다.