본 논문은 원격탐사 Data를 이용한 분야에서 보다 효과적인 좌상처리 기법 및 보다 정확한 분류화상을 얻는 것을 목적으로 하고 있다. 이의 실행을 위해 여름 좌상과 겨울 화상을 합성한 토지이용 분류결과와 여름 화상만의 분류결과를 비교분석 하였다. 위의 분석결과로부터 Bitemporal Classification 기법과 $tan^{-1}$변환이 유효함을 알아내었다. 특히 Bitemporal Classification 기법을 적용함으로써 농경지를 논과 밭으로 구별하여 분류하는 것이 보다 가능하였다.
본 논문은 디지털 전시를 효과적으로 분석하기 위해서 디지털 전시에 적합한 분류와 분석 기준을 제시하고자 한다. 디지털 전시 분류와 분석에 대한 선행 연구를 통해 새로운 기준의 필요성을 제시하여, 새롭게 등장하는 디지털 전시의 개념과 형식의 변화에 쉽게 적용할 수 있는 분석 기준을 정립한다. 디지털 전시는 상호작용적인 스토리텔링을 활용한 전시 기획과 형식에 의해서 자연 발생하는 관객 참여에 대한 요소를 고려해야 한다. 기존 디지털 전시 공간에 대한 분류와 분석은 키워드 중심의 개념적 분류를 하고 있다. 이는 전시와 작품을 분류하는 과정에서 전통적인 방법론이 적용되었기 때문이다. 하지만 디지털 전시에서 전시공간, 작품, 관람객 간의 상호작용적 관계는 매우 중요하다. 따라서 디지털 전시에서 작품과 관객 간에 이루어지는 수행적인 분류가 필요하다. 그래서 관객이 느낀 것을 토대로 전시 분류에 직간접적으로 참여하는 방식이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 전시의 분류와 구성에 대한 해석을 위해서 벤야민의 주장에 따라 관객과의 상호작용성과 밀접한 관객의 감각체험 분류와 현재화를 참조하고, 채트먼의 서사구조에 기반을 둔 미술 전시 내러티브 구조에 따라 디지털 전시에 대한 분석 기준을 제시한다. 이러한 분류 방법론이 전시정보를 관람객에게 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 제공하고, 나아가서는 디지털 전시의 확장성과 접근성을 확보하는 선행 연구가 될 것이다.
최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 등에 유용하게 사용되고 있는 실정이다. 이에 따라 고액의 투자가 필요로 하는 위성영상의 효율성을 높이기 위하여 영상자료의 분석과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전처리 과정 중 연구대상에 대한 통계값에 대한 계산 및 분석을 수행하였으며, 전통적인 분류 기법인 최대우도 분류 외에도 인공신경망 분류와 SVM 분류에 대하여 설명하고 고해상도 위성영상인 IKONOS영상에 각 분류기법을 적용하여 토지피복분류를 하였으며, 각각의 결과를 오차 행렬을 통해 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 다른 분류 기법에 비해 Support Vector Machines(SVM) 분류 기법이 전체 정확도가 약 86%정도로 가장 우위의 결과물을 도출하였다.
위성에서 관측된 다중분광 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분석하고 활용하기 위해서는 영상 자체에 내포된 밝기, 칼라, 질감 등 다양한 특징들이 중요한 정보원으로 이용되고 있다. 특히 질감이나 칼라정보를 이용한 위성영상의 분석과정에서 가장 중요한 문제는 원 영상의 정보를 효율적으로 표현하는 속성을 추출하여 적절히 활용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 분석에 유용하게 사용할 수 있는 6개의 속성 벡터들을 선정한 다음 SPOT 위성에서 관측된 영상을 이용하여 각각의 속성들에 대한 분별력을 평가하기 위하여 역전파 신경망(Back-propagation Neural Network)을 이용한 분류 네트워크를 구성하였고, 실험하고자 하는 지역에 대한 훈련집합 선택시 선정된 여섯 개이 속성 벡터들을 분류에 사용될 특징으로 선택하였다. 분류 실험을 수행한 결과 각각의 벡터 속성들은 개개의 특성에 따라 많은 장단을 내포하고 있었으며, 전반적으로는 비교적 정확한 분류결과를 나타내었다. 따라서 칼라 및 질감 속성 벡터들은 위성영상의 분류과정에 효과적으로 사용될 수 있음은 물론 다양한 영상분석 및 응용분야에서도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 최근 국내에서 발표한 도서관 분류법 분야의 연구 논문을 분석하여 그 특징을 파악하고 연구방향을 제시하는데 있다. 2004년부터 2013년까지 10년 동안 국내 학회지에 발표된 도서관 분류법에 관한 연구를 분석 대상으로 삼았다. 주요 내용은 KDC, DDC, 기타 분류법에 관한 연구가 포함되었다. 도서관 분류법 연구의 특징은 KDC의 개정안 및 수정판에 대한 연구가 주를 이루었으며, 다른 분류법 연구 역시 KDC 발전과 연계된 연구가 많았다. 제언으로 첫째, 학교도서관 혹은 작은도서관에 적합한 분류법에 대한 연구, 둘째, 디지털자료에 적합한 분류법에 대한 연구, 셋째, 학문분야 혹은 주제별 분류법 개발을 제안하였다.
이 연구는 교육학 분야의 학문체계와 KDC, NDC, DDC, LCC의 분류체계 및 한국연구재단의 연구분야분류표의 교육학 분야의 분류체계에 대해 비교 분석한 후, 이를 토대로 KDC 교육학 분야의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도하였다. 분석결과 KDC 제5판의 교육학 분야는 학문발전의 추세를 반영하는 분류항목의 추가, 교육학 세부 영역의 등위류 분류용어의 적절한 전개, 세부 주제의 추가 전개, 분류기호의 오류 및 분류항목의 상관색인 누락 등에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 개선 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 2002년 4월에 획득된 Hyperion 초분광 원격탐사 자료를 이용하여 산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 기법을 제시하였으며, 또한 객체기반 분석결과와 화소기반 분석결과를 비교해 보았다. 이를 위해 우선적으로 Hyperion 위성영상에 있는 잡음 화소 보정과 잡음 밴드를 제거하였으며, 또한 정확한 자료 처리를 위해 대기보정을 수행하였다. 산불 연료 지도 제작을 위한 방법은 분광혼합분석(SMA) 처리 결과를 재구성하여 얻었다. 객체 기반 접근 방법은 세그먼트 기반의 endmember 선택방법을 활용하였으며, 화소기반 분석은 표준 분광혼합분석기법을 적용하였다. 검증 및 비교를 위해서는 고해상도 칼라 항공정사영상이 활용되었다.
최근 네트워크의 고속화와 인터넷 사용자의 증가에 따른 네트워크 망의 트래픽 급증으로 네트워크 자원의 효율적인 관리와 응용 기반 트래픽 분석의 중요성이 갈수록 강조되고 있다. 이미 기존의 많은 논문들에서 효율적인 네트워크 자원 관리를 위한 응용 프로그램 별 트래픽 분석에 대한 다양한 방법론과 알고리즘을 제안하고 있지만 각각의 연구는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 레벨 기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 본 연구는 Header, Statistic, Payload 시그니쳐 기반 개별 분석 방법론과 Behavior 알고리즘을 이용한 방법론의 결과를 바탕으로 트래픽 상관관계를 적용하여 추가적인 분석이 가능하게 한다. 각각의 분석 방법론을 통합하여 기존 하나의 분석 시스템이 가지는 단점을 보완함으로써 유연하고 견고한 멀티 레벨 분석 시스템을 구축하였다. 또한 검증 시스템을 통해 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 증명하였다.
업무과정을 철저하게 기록화하기 위해서는 업무관리와 기록관리가 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 업무분류표와 기록분류표를 통합한 기록분류체계 수립이 적합하지만, 지금까지 기록분류체계 수립을 위해 이용된 절차 및 방법론들은 일반조직, 단체 등에서 지침으로 활용하거나 분석을 수행하기에는 구체성이 부족하다. 본 연구에서는 이러한 인식을 바탕으로 업무관리와 기록 관리를 유기적으로 연계시킬 수 있는 기록분류체계 개발을 위해 다음과 같이 방법을 구체화 하였다. 우선 기록분류체계 개발을 위한 분류의 원칙으로 기능분류를 선택하였다. 그 다음으로 기록분류체계 개발을 위해 구체적인 방법을 제시하였다. 이를 위해 호주의 기록관리 업무분석 표준인 DIRKS(Designing and Implementing Recordkeeping Systems)와 AS 5090을 분석, 비교 하였고, 이를 토대로 정보공학과 경영학에서 업무분석시 사용되는 방법론과 보완할 부분을 연구하여 구체적인 기록분류체계 개발 방법을 제시했다. 이와 같이 구체화한 기록분류체계 설계를 위한 개발 모형을 친일반민족행위진상규명위원회에 적용하여 검증하였다는데 본 연구의 그 의의가 있다.
본 연구는 주제어기반 분류의 발전 과정 및 현황을 종합적으로 분석하고 그 기능과 유형을 명확히 함으로써 주제어기반 분류의 분류론적 개념을 정립하고, 향후 분류체계로써의 정착 및 발전을 위한 제안을 하고자 하는 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 본 연구는 1937년부터 현재에 이르기까지 발표된 주제어기반 분류의 필요성에 대한 논의를 수집하여 분석하고, 주제어기반 분류에 해당하는 다양한 사례를 수집하여 그 명칭과 유형을 분석하였다. 또한 분류로써의 주요 기능 수행력을 기존의 문헌분류와 비교하고, 분류와 주제명표목과의 비교 분석을 통해 지식조직체계로써의 기능과 특성을 밝히고자 하였다. 이러한 분석의 결과, 주제어기반 분류는 구체적인 기능 정의, 유형, 사용되는 정보환경, 지식조직체계간의 관계성 등을 면밀히 고려함으로써 그 분류론적 개념과 기능을 명확히 정의할 수 있음을 밝혔고, 향후 분류체계로써의 정착과 발전을 위한 발전방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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