The amount of Meta-data to be managed increases with development of information technology. However, when trying to integrate and share product information of heterogeneous systems within or between companies, sharing of information is impossible if product information classification systems are different. Due to the situation mentioned above, engineers judge the product information classification system and maps corresponding Meta-data for document-based sharing. Judging exponentially increasing amount of data by engineers and sharing product information using documents create great amount of time delay and errors in data handling. Therefore, construction of a system for integrated management and interoperability between product information based on semantic information similar to engineer's judgment is required. This paper proposes a methodology and necessity of a system for interoperability of product information based on semantic web, and also designs a system to integrate heterogeneous systems with different product information using rule based reasoning. This paper also suggests a system base for interoperability and integration of product information between heterogeneous systems by integrating the product information classification system semantically.
본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.
인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.
Objectives: In order to establish a base for proper treatment and management of patients with dermal problems through correct diagnosis, I considered the naming rule for dermatology in Oriental Medicine, referring to the dermatology literature compared to western medicine. In addition, this paper examines the characteristic classification of dermatology. Methods: I examined the naming rule of dermatology in Oriental Medicine and then compared the disease names in Oriental and Western medicine and the characteristic classification of dermatology referred to the records. Results: The dermal diseases have been named according to their colors and morphologies, causes, progress of symptoms, recurrent sites, the character of distribution, recurrent seasons, ages, the character of patients' jobs and locations. Sometimes some have been named by referring to their main morphologies, sites, causes, colors and seasons synthetically. However it was found some names for dermal diseases, even though the same diseases, had been named differently according to for example: historical times, condition of locations and the quality of doctors whose process of naming developed and changed over time. The relationship between Oriental and Western medicine of each name for dermal diseases is basically divided into 5 types: same names - same diseases; same names but different diseases; same diseases but different names; one disease with multiple names; and one name with multiple diseases. Considering the methods of classification, these were generally achieved according to their places of origin. It is a method unique to Oriental medicine that we classified some dermal diseases into 疥, 癬, 瘡, 風, 丹, 疱, 疹, 癰, 痘, 疽 and so on and it is very easy to diagnose which part they belong to. This was classified by putting first the causes of diseases; for instance: viruses, bacteria, fungi. Sometimes, however there was a problem, connected to the classification of morphology. Conclusions: I suggest that we need to unify and refine dermatological terms in Oriental Medicine in order to establish a base for proper treatment and management of patients with dermal problems through correct diagnoses.
Our interest is to access in some way teh relative odds or probability that a multivariate observation Z belongs to one of k multivariate normal populations with unequal covariance matrices. We derived the empirical Bayes posterior odds ratio for the classification rule when population parameters are unknown. It is a generalization of the posterior odds ratio suggested by Gelsser (1964). The classification rule does not have complicated distribution theory which a large variety of techniques from the sampling viewpoint have. The proposed posterior odds ratio is compared to the Gelsser's posterior odds ratio through a Monte Carlo study. The results show that the empiricla Bayes posterior odds ratio, in general, performs better than the Gelsser's. Especially, for large dimension of Z and small training sample, the performance is prominent.
This study suggests new approach to identify core technologies through patent analysis. Specially, the approach applied data mining technique and multi-criteria decision making method to the co-classification information of registered patents. First, technological interrelationship matrices of intensity, relatedness, and cross-impact perspectives are constructed with support, lift and confidence values calculated by conducting an association rule mining on the co-classification information of patent data. Second, the analytic network process is applied to the constructed technological interrelationship matrices in order to produce the importance values of technologies from each perspective. Finally, data envelopment analysis is employed to the derived importance values in order to identify priorities of technologies, putting three perspectives together. It is expected that suggested approach could help technology planners to formulate strategy and policy for technological innovation.
지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있어 촬영된 위성영상에 반영된다. 촬영시기가 다른 영상을 통하여 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다. 다중시기 영상을 무감독 방법으로 분류할 수 있다면 영상 분류의 정확도를 높여 주고, 여러 응용분야에 기여할 수 있다. 규칙기반 영상분류 알고리즘은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 처리 되도록 개발되었으나, 불완전 요소에 결과가 영향 받는지 확인되어야 한다. 이 연구에서는 제주도 지역의 Landsat 영상으로 규칙기반 영상분류를 수행하였다. 영상의 구름의 존재하고 촬영시기의 차이가 있는 경우, 대상지가 도시, 산지, 농지 등 복합적인 경우에 대하여 적용 결과를 확인하였다. 구름이 있는 부분의 경우, 계수에 영향을 주지 않았으며, 촬영시기의 차이에 따라 분류규칙이 적절이 반영되었다. 제주시 도시지역의 확장, 서귀포시의 비닐하우스 등의 시설물 개체 수 증가 등을 파악 할 수 있었다. 제주도 지역의 공간정보 변화 파악과 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 양질의 무감독 분류가 수행되는 것을 목표로 하여 방법의 일반화 및 개선방안을 모색하고자 하였다. 향후 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.
기존의 규칙베이스 추론(Rule-Based REasoning : RBR)과 사례베이스 추론 (Case-Base : CB)가 통합되어 추론되고 있지만, 많은 수의 규칙(Rule)과 사례(Case)에 의해 추론 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위하여, 다중 의미 또는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 라프집합 (Rough Set)을 이용하여 RB와 CB를 간략화한 새로운 추론 방법을 제안한다. 라프집합의 식별(classification)과 근사(aprroximation)개념을 이용하여, RB와 CB를 통치 클래스(equivalence class)로 분류하여 각각을 각략화하고, 간략화된 RB와 CB를 이용하여 통합 추론하여, 상호 보완적인 역할에 의해 결정 해를 얻고자 하는 것이다.
As e-mail is becoming increasingly important in every day life activity, mail users spend more and more time organizing and classifying the e-mails they receive into folder. Many existing recommendation systems or text classification are mostly focused on recommending the products for the commercial purposes or web documents. So this study aims to apply these application to e-mail more necessary to users. This paper suggests a dynamic recommendation agent system based on Rule Filtering Component recommending the relevant category to enable users directly to manage the optimum classification when a new e-mail is received as the effective method for E-Mail Management. Moreover we try to improve the accuracy as eliminating the limits of misclassification that can be key in classifying e-mails by category. While the existing Bayesian Learning Algorithm mostly uses the fixed threshold, we prove to improve the satisfaction of users as increasing the accuracy by changing the fixed threshold to the dynamic threshold. We designed main modules by rule filtering component for enhanced scalability and reusability of our system.
범용의 문헌분류체계는 모든 주제분야를 포괄한다. 전체적인 분류체계는 문헌정보학 전문가가 구성하더라도, 개별 주제영역의 분류항목 구성과 전개는 해당 주제영역의 그것을 참고하는 것이 효율적이다. 전체 주제를 포괄하는 문헌분류체계가 각 주제분야에서 개발한 분류체계의 단순한 모음이 아닌 실용적인 분류체계가 되기 위해서는 각 항목에 배정되는 문헌량의 다과를 반영한 항목 설정과 세분이 필요하다. 분류항목의 설정에 있어 문헌량의 다과에서 항목 설정의 타당성과 근거를 찾는 것을 문헌적 근거(literary warrant)라 부른다. 본고에서는 한국십진분류법(KDC)에 전개된 각각의 분류항목에 어느 정도의 정보자원이 배정되고 있는지를 실증적으로 확인하고 이를 기반으로 향후 개정방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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