• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.143-153
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• 2002

본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.499-507
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• 1999

CALS/EC의 도입ㆍ활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.499-507
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• 1999

CALS/EC의 도입·활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리 나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.589-591
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• 2002

본 논문에서는 메쉬 구조의 다중처리시스템을 위한 새로운 할당방법을 제안한다. 이 할당방법은 다른 가용 서브메쉬와 중첩되지 않는 독립 가용 서브메쉬를 유형에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형에 따라 해당 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적할당이 가능한 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬를 탐색하는데 소요되는 시간을 줄인다. 이 때 서브메쉬를 찾지 못하면 확장지수를 이용하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성한 후 할당함으로써 태스크의 대기 시간을 줄이고, 이 결과로 외적단편화를 줄이는 효과도 얻는다. 또한 할당 해제시 독립 가용 서브메쉬는 다른 가용 서브메쉬의 크기 에 변화를 주지 않기 때문에 그 유형에 따라 유형별 가용 서브메쉬 리스트에 삽입한다. 그럼으로써 할당 해제 후 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 재생성하기 위해 전체 메쉬 구조를 탐색 할 필요가 없어진다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.1
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• pp.137-146
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• 2011

The purpose of the present study was to investigate personality type with evoked potentials. Teenage students(121 males, 69 females) tested Myers Briggs Type Indicator and raven like discrimination task by evoked potential. Raven like discrimination tasks were made of low, medium and high levels. Conclusively extraversion and introversion while accomplishing the raven like discrimination tasks, showed the significant difference between two groups in the power of concentration. M-Beta(middle beta), Gamma and H-Beta(high beta) were also appeared significant differences between two groups. The sensing and intuition type partially appeared the different tendency of two groups while accomplishing easy and medium of difficulty tasks. Thinking and Feeling type while accomplishing raven like discrimination tasks, showed difference of the concentration power and H-Beta at Fp1. But judgment and perception type did not appear the difference between two groups while accomplishing raven like discrimination tasks of low, medium, and high. These results implied that the personality type can be affected brain wave by evoked potentials.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1994.12a
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• pp.129-132
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• 1994

DOC 20판에서는 보조표 활용을 위하여 다양한 형태의 주기(Note)가 여러 곳에 마련되어 있다. 이 주기는 새로운 학문들이 이전판의 분류체재와의 중복성을 극복하고, 정확한 문헌분류를 위한 중요한 문법규칙들을 포함하고 있다. 그러나. 기술된 주기의 다양성이 제대로 정리되어 있지 않아서 이 주기의 활용은 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 DDC 20판의 보조표 T1(표준세분표: Standard Subdivisions) 및 T2(지리, 시대, 인물 구분표: Geographic Areas, Historical Periods, Persons)에 대안 이용주기를 통계적 빈도수를 고려하여 분석하고, 분석된 주기를 유형별로 분류하여 각 유형별 분류기호 생성 문법을 마련하였으며, 분류기호 생성 문법을 유도트리(Derivation tree)를 활용하여 정확한 분류과정을 예시하고, 이를 자동분류시스템으로 활용할 수 있는 분류진원 전문가시스템 모형을 설계하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.111_112
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• 2009

복잡하고 대규모화된 전력계통의 최적계획 및 경제적 운용을 위해서는 시간별 전력 부하에 대한 단기간의 전력 부하 예측이 필요하다. 이러한 단기 부하 예측의 정확성을 높이기 위해서는 전력 부하를 유형별 특성에 맞게 적절하게 분류하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 보다 효율적이고 체계적으로 전력 부하 패턴을 분류하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.45 no.4
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• pp.131-142
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• 2017

This study aims to create a Local Climate Zone(LCZ) map of Seoul by using World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT) protocol, and to analyze the characteristics of the Seoul LCZs. For this purpose, training samples of 17 LCZ types were collected by using Landsat images and Google Earth. LCZ Classification and Filtering were performed by SAGA GIS. An ArcGIS was used to analyze the characteristics of each LCZ type. The characteristics of the LCZ types were analyzed by focusing on building surface fraction ratio, impervious surface fraction ratio, pervious surface fraction ratio, building stories and air temperature. The results show that one filtering was found to be most appropriate. While Yangcheongu and Yeongdeungpogu with the higher annual and maximum mean air temperature than other areas have the higher rate of LCZ 3(compact low-rise) and LCZ 4(open high-rise), Jongnogu, Eunpyeonggu, Nowongu and Gwanakgu with the lower value have the higher rate of LCZ A(Dence trees). The values of building surface fraction ratio, impervious surface fraction ratio and building stories of each LCZ were included in the range of WUDAPT for most LCZs. However, the values of pervious surface fraction ratio were out of the range, in particular, in the LCZs 4~6 and 9~10. This study shows the usability and applicability of the WUDAPT methodology and its climate zone classification used in many countries as a basic data for the landscape planning and policy to improve the thermal environment in urban areas.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.18 no.4
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• pp.99-124
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• 2018

This study suggests the development of a classification system for the Independent Movement Records of the Ministry of Patriots and Veterans Affairs based on the collection of Gonghun Digital Archive based on sources, subjects, and media types. First, the classification system by source is organized by hierarchy, and the records classified by source are classified into the second category based on the related keyword. Then, the records are classified into 17 media types. Finally, it is described in the citation order of "source-subject-media type." In addition, a meaningful collection using inductive methods based on the subject words is derived. Finally, Gonghun Digital Archive collections are categorized by media types, sources, and subjects so that users can easily find the records. The result of this study is a classification system to support records retrieval of an independent movement collection, and it will become a basis for expanding the accessibility of the user and the service of independent movement records.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.