• 대한지리학회지
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• 제36권2호
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• pp.81-92
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• 2001

본 연구의 목적은 지형요소의 GIS Database 구축을 위한 전산화된 지형분류도 제작방안을 제시하는 것이다. 지형요소 전산화는 지형요소의 분류, 지형요소의 코드화, 범례화, 심볼의 제작, 마지막으로 지도화의 과정을 통하여 완성된다. 지형분류는 지형요소의 공간적 분포와 형태, 지형형성과 발달에 영향을 미치는 자연환경체계와 지형형성기구의 역할을 고려하며, 동적인 지형형성과정과 이 과정을 통해 물질관계를 파악할 수 있도록 하였다. 지형분류도는 1: 25,000 축적에 표현 가능한 지형요소를 나타낼 수 있도록 고려하였다. 지형요소들의 지도화 되었을 때는 시.공간적인 관계를 통해 지형환경체계가 인식되도록 하였다. 지형요소들은 GIS에서 Layer단위로 입력되어야 하기 때문에 Data Feature의 성격을 점.선.면으로 분류하여 지형요소의 형상을 범례로 만들었다. 지형요소 범례는 지형의 형태, 물질 그리고 성인을 고려하여 지형요소를 상징화할 수 있도록 설계하였다.

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.17-18
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• 2016

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.375-376
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• 2004

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권3호
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• pp.393-413
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• 2002

이 연구는 농학분야의 인터넷자원을 효율적으로 관리하기 위한 새로운 분류체계의 모형을 제시하고자 시도된 것이다. 이를 위해 먼저 일반 문헌분류표가운데 KDC를 중심으로 농학분야의 분류체계를 분석하고, 국내의 인터넷 검색엔진가운데 특히 야후! 코리아와 엠파스의 농학분야 분류체계, 그리고 농학전문 포털사이트인 한국농림수산정보센터의 농업정보디렉토리와 농민넷의 Agri_Directory 분류체계를 비교 분석하였다. 이와 같은 비교분석의 결과를 바탕으로 농학분야 인터넷자원의 분류체계에 적용할 수 있는 실제적인 모형을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.596-598
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• 2010

본 논문에서는 의료영상 중 X-ray 영상을 대상으로 영상을 분류하고 분류 결과에 따라 다중 키워드를 생성하는 방법을 제시한다. X-ray영상은 대부분 그레이 영상임으로 Local Binary Patterns (LBP)을 이용하여 픽셀간의 연관성을 특징으로 추출하고, 실시간 학습 및 분류가 가능한 Random Forests 분류기로 영상들을 30개의 클래스로 분류한다. 또한, 미리 정의된 신체 부위간의 관계 가중치를 분류 스코어에 결합하여 신뢰값을 생성하고 이를 기반으로 영상에 대해 다중 주석을 부여하게 된다. 이렇게 부여된 다중 주석은 키워드 기반의 의료영상을 가능케 함으로 보다 쉽고 효율적인 검색 환경을 제공할 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제38권2호
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• pp.315-335
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• 2007

이 연구는 최근 어린이독서에 대한 관심과 함께 어린이도서관이 급증하고 있지만 여기에 대한 실태분석은 물론 어린이도서관을 위한 표준분류표가 제정되지 않아 도서관 실무자들과 이용자들이 많은 어려움과 불편을 감수하고 있는 현실을 생각하여, 향후 어린이도서관 전용 분류표 개발 시에 고려해야 할 기본원칙과 요건을 제안하고자 시도되었다. 이를 위해 국내 어린이도서관의 실태와 어린이도서의 특성을 분석한 후, 공립 인표어린이도서관, 기적의 도서관, 사립어린이도서관으로 대별하여 분류체계 사용현황을 살펴보았으며, 대표적인 어린이도서관 분류표인 느티나무도서관 분류표와 파랑새도서관 분류표에 대한 분석을 바탕으로 어린이도서관 전용 분류표 개발을 위한 기본사항을 제안하였다.

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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• 대한지역사회영양학회 1998년도 추계학술대회 및 제3차 정기총회
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• pp.113-113
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• 1998

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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• 대한지역사회영양학회 1998년도 추계학술대회 및 제3차 정기총회
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• pp.112-112
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• 1998

• 한국임상수의학회:학술대회논문집
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• 한국임상수의학회 2006년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.47-47
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• 2006

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.9-12
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• 2023

최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.