문화산업디자인은 미래 산업의 선진화를 이룩할 수 있는 핵심적인 계기와 수단은 물론, 다양한 역량으로 발전되어 새로운 가치변화를 촉진시키며 기업과 국가의 경쟁력을 극대화시키는 주요 요인이다. 따라서 이에 대한 새로운 패러다임 변화를 이해하고 구조적 특성을 재 조망하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 그러므로 문화산업디자인 정책 및 전략수립, 진단지표의 체계구성과 평가에 필요한 객관적인 자료를 확보하기 위해서는 기본이 되는 분류체계 구축이 선행적으로 이뤄져야 한다. 본 연구의 문화산업디자인 분류체계(CIDC)는 크게 3영역으로 구분하였고 각각 중, 소, 세 분류의 계층적 구조와 레이어 기호로 표기하였다. CIDC는 이 분야의 기초적인 언더데이터로서의 역할을 담당할 뿐만 아니라 연관 디자인 분야 분류체계와 비교를 통한 차별성과 연계성을 검색할 수 있도록 구성하였다.
최근의 컴퓨터 기술과 인터넷 기술의 발달로 인해 분석 데이터가 급속도로 증가함에 따라 이들을 다루기 위한 자동분류시스템에 대한 요구가 높다. 문서분류시스템은 감독학습이 필수적이기 때문에 최소한의 전문가의 개입만으로도 높은 정확도가 보장되는 자동화 시스템에 대한 요구가 크다. 반면, 분류할 데이터들은 형식이나 내용상으로 그 복잡도가 높아지고 있어서, 일반적인 분류방법으로는 좋은 분석결과를 얻기 어려운 양상을 보인다. 특히 스팸성 데이터와 같이 어떠한 의도가 반영되어 가공되거나 변형되는 데이터는 분석의 어려움을 가중시킨다. 본 논문에서는 분류알고리즘의 성능향상을 위해 제안한 ETOM과 RPost방법을 구현하였다. 분류의 경계선 상에 있는 스팸문서들에 구현시스템을 적용하여 그 과정을 분석하였다. 실험결과 제안방법에 의한 정확도가 0.795에서 0.93으로 약 16%의 증가하였음을 확인하였다.
최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
본 연구는 국제 기능 장애 건강분류의 구성요소에 기반을 둔 자기관리 훈련이 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 K광역시 소재 병원 두 곳의 재활의학과에 내원하는 35개월 이상 72개월 미만인 경직성 뇌성마비 아동(남아=25, 여아=18) 중 GMFCS(Gross Motor Function Classification System) level III-IV인 아동 43명으로 구성하였다. 연구기 간은 2008년 8월 1일부터 2008년 9월 31일까지였고, 자기관리 훈련은 2인의 작업치료사에 의해 회당 30분씩 주 4회 제공되었다. 자기관리 훈련은 먹기, 꾸미기, 목욕하기, 화장실 사용하기의 4개 영역으로 구성하였다. 훈련 후 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성 변화는 Wee-FIM(Functional Independence Measure for Children)을 이용하여 측정하였다. 연구결과 자기관리 훈련 후 뇌성마비 아동의 기능적 독립성은 유의한 향상을 보였다. 위의 결과에 근거하여 자기관리 훈련을 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성 향상을 위해 효과적인 방법으로서 충분히 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 디자인패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 디자인패턴 검색 시스템을 설계하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 디자인패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다.
지식 분류는 그 대상 목적 시대, 지역, 학자에 따라 각기 다른 지식 체계의 유형을 제시하고 있다. 그러나 지식분류의 내용을 살펴보면, 지식의 표현 방식이 다르고 지식표현의 배열이 우선 순위로 차이가 있을 뿐이지, 그 시대나 지역에서 내용의 류구분은 별다른 차이가 없음을 알 수 있다. 지식분류나 문헌분류는 그 시대의 사회적 구조를 반영하는 형태를 취하며 그 시대의 사회철학에 의하여 결정된다고 볼 수 있다. 과거의 지식 체계의 기본 골격은 고대에 형성된 후 계속해서 변화해 왔다. 이 변화의 과정에서 학문의 발전은 다른 학문 분야를 형성시켜 전체 학문 체계의 변천에 중요한 역할을 하였다. 앞으로도 이러한 발전은 계속해서 일어나 많은 새로운 분야의 지식이 나타날 것이며 지식분류의 한자리를 차지하게 될 것이다.
As the Internet becomes prevalent in our lives, harmful contents, such as phornographic videos, have been increasing on the Internet, which has become a very serious problem. To prevent such an event, there are many filtering systems mainly based on the keyword-or image-based methods. The main purpose of this paper is to devise a system that classifies pornographic videos based on the audio information. We use the mel-cepstrum modulation energy (MCME) which is a modulation energy calculated on the time trajectory of the mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) as well as the MFCC as the feature vector. For the classifier, we use the well-known Gaussian mixture model (GMM). The experimental results showed that the proposed system effectively classified 98.3% of pornographic data and 99.8% of non-pornographic data. We expect the proposed method can be applied to the more accurate classification system which uses both video and audio information.
본 연구는 전산화된 임상 데이터를 이용하여 환자 중증도를 분별하는 기법을 고안하고 간호사가 작성한 분류 점수와 비교 분석하여 타당성을 검증하기 위하여 일개 종합병원의 7개 병동 재원환자 348명에게 하루동안 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류(KPCS-1: Korean patient classification system for nurses) 점수를 간호사가 작성하고, 병원정보시스템에 저장되어 있는 임상 데이터를 이용하여 산정, 수집한 점수와 비교하였다. 간호사가 작성한 점수와 임상 데이터를 이용한 환자 중증도 점수 모두 진료과 및 환자유형에 따라 점수 분포를 비교한 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 환자분류의 타당성이 동일하게 검증되었으며, 두 방법 간 에는 상관계수 0.96(p<.001)의 높은 상관성이 있었다. 임상 데이터 기법이 다소 높은 점수를 보였으나 일부 영역의 보완을 거친다면 간호사가 환자분류를 작성하지 않고, 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터에 연동하여 자동으로 환자 중증도를 분별하는 시스템 개발이 가능하고 이를 간호인력의 성과관리 및 수급계획 등에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 경직형 뇌성마비 아동을 대상으로 뇌성마비 아동의 손 기능 분류 체계인 MACS의 동시 타당도와 판별타당도를 검증하는데 그 목적이 있었다. 이를 위해 경직형 뇌성마비 아동 81명을 대상으로 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사를 실시하였다. 이 연구에서는 동시 타당도를 알아보기 위해 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과와의 상관을 알아보았고, 판별 타당도를 알아보기 위해 MACS 수준에 따른 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과의 차이를 알아보았다. 동시 타당도를 알아본 결과, MACS는 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과와 높은 상관을 보였다(r = .870, p < .05). 또한 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 하위 영역 간의 상관도 모두 유의한 것으로 나타났다(p < .05). 그러나 뇌성 마비 유형 중 편마비 아동에서는 상관이 유의하지 않은 것으로 나타났다. MACS 수준에 따른 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p < .05). MACS는 경직형 뇌성마비 아동의 손 기능 분류체계로써 타당한 도구인 것으로 나타났으며, 임상적으로 유용하게 사용될 수 있음을 시사하였다.
오늘날 웹이 일반화되면서 사람들은 원하는 정보를 웹을 통해 얻고, 또한 제공하고 있다. 웹이 다양한 정보의 제공과 습득의 장이라는 편의성을 제공하고 있지만, 반면에 너무 많은 정보, 무분별한 유해 정보의 범람 등 여러 가지 문제를 내포하고 있다. 현재 유해 웹 문서를 분류하기 위한 다양한 방법이 연구되고 사용되고 있다. 그러나 각각의 방법들이 갖는 단점들로 인해 획기적인 성과를 내지 못하고 있다. 본 논문에서는 유해 정보로부터 사회적으로 보호를 받아야 할 사용자들을 보호하기 위한 수단으로 유해 웹 문서 차단 방법에 대해 제안하고자 한다. 본 논문에서는 키워드 필터링과 SVM 알고리즘을 이용한 2단계 분류 과정을 통해 분류의 정확률을 높이고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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