Technology is developed from the efficient interaction with other technology files while building up its own research field. This study analyzes the structure of solar cell research area and describes its paths of the technology development in terms of interdisciplinary diversity using the Co-Classification method during 1979-2009. As a results, 1,380 studies are determined as the interdisciplinary among the 2,605 studies. It shows that 52.98% of the solar cell researches have interdisciplinary relationships with two or more research fields. In addition, we show that the research area of solar cell technology is composed by Material Science, Multidisciplinary and Energy & Fuel, Physics, Applied, Chemistry, Physical from the Co-Classification matrix and network analysis. It means the complexity of the technological knowledge production increased with the concept of interdisciplinary. The results can be used for the planning of the efficient solar cell technology development.
The purpose of this study was to find out criteria for classifying fashion brand from the viewpoint of fashion business practice in order to develop strategy of fashion brands and to manage brand effectively and systematically, and to suggest theoretical frame for application of these criteria. Survey was implemented for this research. 388 Data from the people who works for merchandising, sales or design in fashion business company was analyzed. Questionnaires were developed based on 37 fashion brand classification criteria. SPSS package and LISREL program were used to analyze data. Factor analysis, one-way ANOVA, $$\mu$tiple response analysis, correlation analysis, and structure equation model analysis were applied. The results of this study were as follows First, factor analysis considering 37 classification criteria identified 7 factors as classification criteria which can be used effectively by fashion business company. Second, in two cases, based on the job description and the responsible items, analysis showed that importance of the 7 classification criteria factors was different. And all of 7 criteria were correlated to each other. Third, the effective method to classify fashion brands was proposed by establishing the model of the relationship among the values of 7 criteria and by proving it by the structure equation model analysis. And the two types of the courses to classify fashion brand were shown. Forth, according to the evaluation of these criteria in the importance of appropriateness and difficulty of implementing, classification criteria factor of "the level of product concept" was found to be very effective and "the level of brand value" was ineffective to apply.
과거의 텍스트마이닝기법은 텍스트 자체의 복잡성과 텍스트 내에 산재한 변수의 자유도 때문에 분석 알고리즘을 구현하는데 어려움이 있었다. 의미 있는 정보를 얻기 위하여 어렵게 알고리즘을 구현했다고 하더라도, 기계적으로 텍스트 분석에 소요되는 시간이 텍스트를 사람이 직접 읽어 분석 하는 것보다 많은 시간이 요구 되었다. 그러나 최근 하드웨어와 분석 알고리즘의 발전과 함께 빅데이터라는 기술이 등장하였으며, 앞에서 설명한 제약사항을 극복할 수 있게 되었고, 텍스트마이닝을 통한 분석이 현실세계에서 그 가치를 충분히 인정받고 있다. 만약, 텍스트의 탐색 수준에서 벗어나 마이닝을 통하여 분석이 가능하다면 텍스트 분석에 소비되는 인적, 물적 자원의 비용을 절감할 수 있기 때문에 공공분야에서 절실히 요구되는 창조적인 일에 더 많은 자원을 효과적으로 활용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 인적 자원이 수작업으로 하는 공공분야 문서 분류의 결과값과 빅데이터 환경에서 텍스트마이닝기반의 문서내 단어 빈도수(TF-IDF)와 문서간 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 활용한 공공분야 문서분류의 결과값을 비교하여 평가한다.
판별분석(discriminant analysis)은 새로운 개체가 입력되었을 때, 그 개체가 어느 그룹에 속하는지 예측하는데 사용되는 분석방법이다. 판별분석에서는 레이블(label)을 통해 새로운 개체를 예측하기 때문에 판별분석에서 레이블은 중요하다. 레이블 노이즈(label noise)는 관측된 레이블에 오류가 포함된 것을 의미하며, 실데이터에 발생하기 쉽고 판별성능에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인이다. 이를 개선하기 위해 레이블 노이즈와 레이블 노이즈에 강건한 모형들이 연구되고 있지만, 레이블 노이즈가 존재할 때 판별성능에 영향을 줄 수 있는 요인을 고려하고 이 요인들이 판별성능에 미치는 영향을 비교한 연구는 찾기 힘들다. 따라서 이 논문에서는 분류문제에서 많이 사용되는 LDA, QDA, KNN, SVM 방법을 이용하여 레이블 노이즈가 판별성능에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 특히 판별분석의 성능과 연관이 있을 것으로 예상되는 레이블 노이즈의 발생 비율, 발생형태, 데이터의 개수에 따른 판별성능을 모의실험을 통해 살펴보았다. 그 결과, 데이터의 형태와 분석기법에 따라 레이블 노이즈가 판별성능에 영향을 미치는 정도가 다름을 확인하였다.
우리 고전 문집에 나타난 용어로 작성된 디스크립터들을 분류하기 위해서 분류 체계를 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 고전 용어 시소러스의 분류 구조는 6개의 패싯으로 범주화를 시작하여 고전 분야의 지식을 근거로 연역적으로 분류 체계를 구조화하였다. 그리고 기존의 인문학 분야의 다른 시소러스들의 분류 체계와 비교하였고, 이러한 비교를 통해서 얻은 것은 고전 용어 분류 체계만이 갖는 여러 장점들 즉 패싯 기법을 적용한 장점 등을 확인할 수 있었다. 이러한 장점들로 인해서 범주 설정의 일관성과 분류 구조의 복잡성을 줄일 수 있었다. 또한 시대나 지역을 구분하기 위한 공통 구분을 독립적으로 설정하여 분류표의 크기를 줄일 수 있었다. 이 분류 체계는 디스크립터들을 배정하는 과정을 통해 보다 나은 분류 체계로 발전해 나갈 것이다.
이 연구는 건축공학 분야의 학문체계와 KDC, DDC, LCC의 분류체계 및 한국연구재단의 연구분야분류표의 건축공학 분야의 분류체계에 대해 비교 분석한 후, 이를 토대로 KDC 건축공학 분야의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도하였다. 분석결과 KDC 제5판의 건축공학 분야는 학문발전의 추세를 반영하는 분류항목의 추가, 건축구조공학 분야의 등위류 분류용어의 적절한 전개, 세부 주제의 추가 전개, 적절한 분류용어의 선택, 분류기호, 영문표기의 오류, 분류항목의 상관색인 누락 등에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 개선 방안을 제시하였다.
The purpose of this study is to investigate the relation between the classification ability quotient and cortisol-hormonal change of middle school students. Thirty-three students, second graders in middle school, performed the classification task that can be an indicator of students' classification ability. And then amount of the secreted hormone was analyzed during task performance. The study results were as follows: First, the classification methods of students mostly utilized visual, qualitative. Their classification patterns for each subject were static, partial, and non-comparative. Second, the amount of stress-hormone was secreted from students during the experiment decreased in overall after the free classification. It seemed that student-centered activity relieved stress. Third, the classification ability quotient turned out to be significantly correlated to the stress hormone, which means that there was a close relationship between classification ability and stress level. It was also considered that stress had a positive effect on the improvement of classification ability. This study provided physiologically more accurate information on the stress increased in the learning process than other conventional studies based on reports or interviews. Finally, researchers could recognize the effect of stress in the cognitive activity and the need to find an appropriate level of stress in learning processes.
Four Category Classification Scheme(四部分類法), the traditional classification, is the most proper for classifying the traditional oriental marerials than some other classifications. Therefore, Four Category Classification Scheme has been valuable until now. It is obvious that this classificion aims at a rapid and accurate reference in sorting out the materials and maximun use. This paper is intended as a sludy which helps librarians to classify traditional oriental materials. It is also intended to serve librarians to have easy access to ancient literatures which have been filed among various traditional bibliographies for those who are to research oriental materials as an analysis about Miscelleneous Part(子部). The outline of this study are as follows : (1) Examining closely origins, developing process and characteristics of classification of Miscelleneous Part of Four Category Classification Scheme. (2) Explaining the content of division and section of Miscelleneous Part (子部). (3) Coordinating relations of division and section of Miscelleneous Part as well as those of other parts of the classification scheme. (4) Clearing up the limitation of classification related to other division. (5) Attempting to give basic knowledge on practical classification as concrete examples belonging to each division and section of classification.
신경망 기반의 신호 분류 시스템은 비파괴 검사 시 추출되는 많은 양의 데이터를 처리하기 위한 방법으로 꾸준히 이용되고 있다. 비파괴검사 방법 중, 초음파 탐상법은 용접 지역에서 결함들을 찾기 위하여 비파괴 검사에서 일반적으로 사용되고 있는 추세다. 초음파 탐상법의 중요한 특징은 특정 신호에서 발생하는 불연속성을 판별해내는 능력이다. 지금까지의 보편화되어 있는 기술은 신호를 분류하기 위해 각각의 A-scan 신호를 처리하는 반면 본 논문에서는 이웃하는 A-scan 신호의 정보를 기반으로 하는 2차원 푸리에 변환(Fourier transform)과 주성분 분석(principal component analysis) 기법을 이용하여 특징 벡터를 추출, 분류하는 방법을 제시하고자 한다.
한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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