• 기술혁신연구
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• 제15권2호
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• pp.211-235
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• 2007

The paper establishes a policy classification system in order to classify and evaluate the science and technological innovation policies in Korea. We rebuild an innovation system model based on the national innovation system(NIS) concept. The model consists of human capital infrastructure(HCI), institutional infrastructure(II), technological infrastructure(TI), technology market(TM), industrial organization(IO), and innovation networks(IN). We give these 6 components of the modified system 1-digit number, respectively. Then we build the sub-systems according to these components, classify the policy categories in more detail, and finally complete the 3-digit policy classification table. This policy classification table may be useful in studying the science and technological innovation policy in both theoretical and empirical aspects. For example, the table can be the tool to examine the program portfolio profile(PPP) or to implement the questionary survey on the actual policies.

• 기록학연구
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• 제53호
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• pp.201-228
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• 2017

최근 정부산하공공기관은 "공공기록물 관리에 관한 법률" 시행령에 따라 기록관리기준표를 도입하기 위해 분류체계를 정비하고 있다. 하지만 정비한 기록관리기준표를 탑재할 시스템이 부재하여 활용성에 문제가 있다. 본 연구는 고유의 미션을 가진 정부산하공공기관을 대상으로 기록관리의 토대가 되는 분류체계를 관리 할 수 있는 분류체계관리시스템 기능 설계를 목적으로 수행되었다. 기능 설계를 위해 5개 정부산하공공기관 기록물전문 요원과의 심층면담을 수행하였고, 이를 토대로 다양한 분류체계 등록 기능, 집합체 계층 구조 설정 기능, 기록관리기준 관리 기능을 설계하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제46권3호
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• pp.181-201
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• 2012

본 연구는 십진분류법인 DDC, UDC, KDC, NDC의 지역구분 보조표의 구조와 그 안에서 한국 지리 구분 전개에 관해 비교 분석하고 각각의 분류표 안에서 지역구분 보조표의 번호와 분류항목명을 기술하고 그 특징을 논하였으며 서로 다른 십진식 분류표에서 지역 구분과 관련하여 공통적인 사항과 차별화되는 사항을 조사하였다. 또한 위키 백과와 한국의 행정 구역 분류도 조사하여 십진식 분류법과 다르게 한국을 구분하는 기준을 살펴보았다. 이러한 분석을 바탕으로 한국에 관한 지역구분의 전개가 가장 적게 이루어진 DDC를 중심으로 좀 더 상세한 전개 방안을 기본 원칙과 임의조항과 함께 제시하였으며 향후 십진분류법 개정에 있어서 참고가 되도록 하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제20권1호
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• pp.41-55
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• 2018

For several decades, attribute classification methods using the asymmetrical relationship between an attribute performance and the satisfaction of that attribute have been explored by numerous researchers. In particular, the Kano model, which classifies quality attributes into 5 elements using simple questionnaire and two-dimensional evaluation table, has gained popularity: Attractive, One-dimensional, Must-be, Indifferent, and Reverse quality. As Kano's model is well accepted, many literatures have introduced categorization methods using the Kano's evaluation table at attribute level. However, they applied different terminologies and classification criteria and this causes confusion and misunderstanding. Therefore, a criterion for quality classification at attribute level is necessary. This study is aimed to suggest a new attribute classification method that sub-categorizes quality attributes using 5-point ordinal point and Kano's two-dimensional evaluation table through an extensive literature review. For this, the current study examines the intrinsic and extrinsic problems of the well-recognized Kano model that have been used for measuring customer satisfaction of products and services. For empirical study, the author conducted a comparative study between the results of Kano's model and the proposed method for an e-learning case (33 attributes). Results show that the proposed method is better in terms of ease of use and understanding of kano's results and this result will contribute to the further development of the attractive quality theory that enables to understand both the customers explicit and implicit needs.

• 품질경영학회지
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• 제31권3호
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• pp.98-113
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• 2003

Kano model distinguishes three types of customer requirements, namely, one-dimensional quality, must-be quality, and attractive quality. There are a few methods for classifying a given customer requirement into one of the Kano's quality elements. However, the existing methods have a common limitation in that they are based on Kano evaluation table. Kano evaluation table is not always effective for the classification task, and suffers from a significant information loss. This paper proposes an alternative to Kano's evaluation table and a new classification scheme based on fuzzy set concept. The proposed method is illustrated using a case study on the ADSL service.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.383-387
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• 2012

스캔된 인보이스에 특화된 서류 관리 자동화 시스템 구축에있어서 추출된 금전적 데이터의 정확도에대한 엄격한 요구는 인보이스 테이블을 위한 발생적 모델 설계에서 자체 인증 절차를 포함하는 것을 필요로 한다. 가격 = 단가 ${\times}$ 구매수량과 같은 내부적 관계식을 활용한 단순한 인증 절차를 사용하는 것이 전형적 방법론이다. 본 논문에서 는 영상내 테이블 헤더 부분의 탐색과 탐색된 헤더의 컬럼 구분자를 활용하는 개선된 자동 인증 절차를 갖춘 인보이스내 정보 추출 모델을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.651-658
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• 2021

In this paper, we propose methods for character recognition and classification for table items through deep learning. First, table areas are detected in a document image through CNN. After that, table areas are separated by separators such as vertical lines. The text in document is recognized through a neural network combined with CNN and RNN. To correct errors in the character recognition, multiple candidates for the recognized result are provided for a sentence which has low recognition accuracy.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.96-102
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• 2012

영상 분류를 위한 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Partitioned Feature-based Classification Model with Expertise Table: PFC-ET)의 성능을 더욱 향상시킨 진보된 형태의 분류기 통합모델 (Classifier Integration Model: CIM)이 본 논문에서 제안되었다. CIM은 PFC-ET과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징 벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. PFC-ET에서 분류판단 확률행렬에 의한 오류를 최소화하기위해 국지적 분류기로 사용되는 군집화 알고리즘의 멤버 비율을 사용하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 CIM의 성능을 검증하기 위하여, Caltech 데이터에 대한 일반적인 영상 분류와 6 클래스 위성 영상 분류 문제에 대한 실험을 진행하였다. 제안된 CIM은 기존의 PFC 와 PFC-ET 모델과 비교한 실험에서 분류 정확도와 후처리 문제의 복잡성 면에서 향상된 성능을 보여주었다.

• 로봇학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.404-412
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• 2020

Typically everyday human life tasks involve at least two people moving objects such as tables and beds, and the balancing of such object changes based on one person's action. However, many studies in previous work performed their tasks solely on robots without factoring human cooperation. Therefore, in this paper, we propose cooperative robot for table balancing using Q-learning that enables cooperative work between human and robot. The human's action is recognized in order to balance the table by the proposed robot whose camera takes the image of the table's state, and it performs the table-balancing action according to the recognized human action without high performance equipment. The classification of human action uses a deep learning technology, specifically AlexNet, and has an accuracy of 96.9% over 10-fold cross-validation. The experiment of Q-learning was carried out over 2,000 episodes with 200 trials. The overall results of the proposed Q-learning show that the Q function stably converged at this number of episodes. This stable convergence determined Q-learning policies for the robot actions. Video of the robotic cooperation with human over the table balancing task using the proposed Q-Learning can be found at http://ibot.knu.ac.kr/videocooperation.html.

• 터널과지하공간
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• 제15권6호
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• pp.441-451
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• 2005

RMR 암반분류법은 구간별 RMR값 산정시 일정 범위의 값을 채택함으로 인해 불확정성을 피할 수 없다. 이에 본 연구에서는 각 파라미터별로 연속적인 RMR 값을 평가하여 확률밀도함수그래프를 산정하고 모든 경우의 수에 대한 몬테카를로 시뮬레이션과 통계추론을 통해 RMR 산정의 불확정성을 정량적으로 평가하였다. 또한 RMR 산정의 불확정성을 실무에 적용하기 위하여 신뢰수준별 수정 RMR 암반등급 산정표를 제시하였으며, 이를 근간으로 RMR 암반분류의 표준지보패턴 및 지보재 설계 수행절차를 제안하였다.