• 한국건설관리학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.99-106
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• 2002

국내의 통일된 정보분류체계 부재는 건설분야 정보화사업의 중복투자 및 건설정보의 사장 등 인적, 물적 손실과 한께 국가 경쟁력 향상에 장애요인을 초래하고 있다. 따라서 정부 또는 민간은 정보유통의 기반조성과 정보화사업의 중복투자 방지 및 정보의 공동이용을 위한 통일된 건설정보 분류체계의 표준화사업을 조속히 추진하여, 건설CALS, 건설사업관리, 설계 $\cdot$시공 통합정보시스템, EVMS(Earned Value Management System) 등 업무의 기반을 구축할 필요가 있다. 따라서, 본 고에서는 국내 실정에 맞는 건설정보 분류체계의 발전방향을 제시하고, 정보분류체계의 활용 및 실무 적용방안을 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제14권2호
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• pp.105-122
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• 1997

토목공학분야의 도서는 최근 건설기술의 발전과 토목공학 적용분야의 확대로 인하여 방대한 양의 도서자료들이 발생하고 있다. 도서정보의 분류체계는 현재 각 도서관과 건설관련기관내의 자료실 등에서 서지, 논문 및 정기간행물 등의 분류체계로서 듀이십진분류법(Dewey Decimal Classification-DDC) 또는 한국십진분류법(Korean Decimal Classification-KDC)등을 사용하고 있다. 그러나 기존 분류체계의 토목공학 분류항들이 학문의 학술적, 기술적 분류와 일치하지 않는 점 등으로 효과적인 도서분류와 정보검색에 어려움이 있으므로, 토목공학분야의 도서분류체계를 보다 학문이론적 분류에 적합하도록 재구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내외의 도서분류체계중 토목공학분야의 분류항들을 검토한 후, 적용상의 문제점 분석과 함께, 학술정보를 위한 학문적 분류와 실무자료검색을 위한 기술적 분류의 연계성을 갖추어, 요구되는 정보를 보다 편리하게 검색할 수 있는 새로운 토목공학분야 도서분류의 류, 강 분류체계를 제시하고 있다. 제시된 분류체계는 건설 기술정보분류체계의 구성시에 시설물 정보분류항으로 활용될 수 있으며, 한국십진분류법의 개 ㅍ\ulcorner토목공학분야 분류코드로 참조될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회지
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• 제28권6호
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• pp.25-32
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• 2018

국방과학기술 중 국가안보를 위해 보호해야 하는 기술을 방위산업기술로 정의하고 있다. 방위산업기술보호법의 대상기관은 보유 또는 연구개발 중인 방위산업기술을 식별한 후, 방위산업기술 정보를 적절한 보호등급으로 분류하여 보호하여야 한다. 이를 위해서는 국방과학기술 정보의 분류체계 국가 표준이 수립되어야 하지만 아직까지 분류체계가 정립되어 있지 않고 대상기관 별로 자체 내규로 정하도록 지침이 마련 중으로 향후 혼란을 야기할 수 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 본 논문에서는 현행 국방과학기술 정보의 분류체계와 미국 국방부의 과학기술 정보의 분류체계를 비교하고 발전방향을 고찰해본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.79-82
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• 2010

본 논문에서는 항공 라이다 데이터로부터 지형의 유형을 분류하는 과정에서 지형적 특성에 따라 분류에 사용하는 판정 윈도우의 크기를 가변적으로 조정하여 적용시키는 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법의 시간효율과 정확도를 분석하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법은 지형 분류에 사용되는 판정 윈도우의 개수를 줄여 지형 분류의 속도를 향상시켰기 때문에 빠른 분류 속도가 필요한 재해 피해 현황을 파악하기 위한 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.397-401
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• 2006

최근 다양한 형식의 웹 문서에서 사용자가 원하는 정보만을 검색 하기위해 웹 문서를 주제별로 분류하여 수집하고, 관리하는 것은 필수적인 요소이다. 즉, 정확하고 빠른 정보 검색을 위한 웹 문서 수집은 문서 형식에 따라 분류되어 수집 되어야 한다. 따라서 웹 환경에서 문서를 구성하는 형식을 텍스트나 이미지 데이터로 구분하고 그 형식에 맞는 분류기법을 사용한다면 정확한 정보 검색이 이루어 질수 있다. 본 논문에서는 텍스트와 URL을 이용한 주제 중심의 하이브리드 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 텍스트와 URL을 이용한 분류 방법은 텍스트 형식은 주제 중심의 문서 분류방식을 사용하며, 텍스트 정보의 효용성이 낮은 경우 URL의 주제 분포도를 이용하여 분류하며 수집한다. 이를 통해 여러 가지 형식의 웹 문서가 분류 가능하며, 주제에 따른 문서 분류의 정확도가 높아진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.511-514
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• 2004

현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되어지고 있고, 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있다. 그러나 클러스터링에 의한 방법은 단순히 유사도에 의해 메일을 묶는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 자동 문서요약 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 다원분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 분류하며 분류한 결과를 검색할 때 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 재분류하여 분류 빛 검색의 정확성을 높였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.199-204
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• 2006

도시의 변화에 대하여 보다 체계적으로 계획하고 관리하기 위해서는 도시지역에 대한 정확한 지리 정보의 획득이 필요하며 이와 더불어 정보의 신속한 갱신이 필요하다. 도시 변화를 판단하기 위한 지리정보는 여러 가지 정책과 연구에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 그 자체만으로도 도시의 성장을 기록하는 중요한 자료로 이용될 수 있다. 지리 정보의 획득 방법 중 하나인 영상분류 방법은 여러 가지가 있으나, 그 중 건물, 도로, 수목, 논, 밭 등 지상의 물체들의 분광특성을 이용한 방법이 가장 효율적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 도심지의 토지피복분류 현황을 기존의 방법보다 더욱 정확히 분석하기 위해서 IKONOS 영상을 이용하여 분석방법에 따른 정확도를 비교 분석하고 GIS를 이용하여 토지피목 현황을 분류기법별로 나타내며, 대상지역의 분류 정확도와 정보를 제시하였다. 연구 결과 도심지에서는 최대우도법을 이용한 감독 분류의 정확도가 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 주관성을 배제한 분류 방법에는 신경망을 이용한 분류 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 또한 분류 기법 별로 분류된 토지피복도를 이용하여 분류 정확도와 분류항목에 대한 속성 자료를 GIS데이터베이스로 구축하여 사용자가 요구하는 정확도에 따라 분류 방법별 토지피복도를 제공함으로써 보다 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권3호
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• pp.151-173
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• 2006

본 연구의 목적은 지식정보자원 데이터베이스를 구축하고 관리하고 서비스하는 국내의 모든 공공 기관과 민간 기관에서 공동으로 활용될 수 있으며 다양한 자료유형과 매체유형을 포괄할 수 있는 국가지식정보 분류표준(안)을 개발하는 것이다. 연구의 기초 작업으로서 문헌분류 체계와 지식정보자원 분류 체계의 차이, 지식정보자원의 분류사례 및 지식정보자원 분류에 대한문헌분류 체계의 적용 가능성을 분석하였다. 기초 분석에 이어 국가지식정보 표준분류 체계 개발에 필요한 지식의 분야별 분포, 분류의 계층과 유연성 확보 방안, 지식정보 자원의 자료유형과 매체유형, 국가지식정보의 포털서비스 방안 등이 분석되었다. 이러한 분석을 토대로 본 연구에서는 주제 분류표, 자료유형 분류표, 매체유형 분류표로 구성된 다원적 국가지식정보 분류 표준(안) 모형을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.577-580
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• 2002

인터넷상의 정보의 급증에 따라 필요한 정보를 발견하고 관련된 정보를 조직화하기가 더욱 어려워지고 있으며 정보 접근의 부하를 줄이기 위한 효율적인 문서 분류의 중요성 및 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 디렉토리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 디렉토리 내의 대표 용어 집합으로 구성된 모델을 학습 및 분류하기 위해 SVM을 사용한다. 문서분류를 위해 정보통신 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 학습을 수행한 후 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특징을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 이를 기반으로 성능 평가를 수행한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.582-587
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• 2021

한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.