• 한국비블리아학회지
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• 제19권2호
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• pp.147-164
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• 2008

이 연구는 재미한인교회 웹사이트의 지역정보 메뉴가 채택하고 있는 정보구조를 살펴보고, 지역정보 메뉴에 대한 교회 웹사이트 고유의 특성을 고려한 효과적인 정보구조를 제안하고자 시도되었다. 미국아멘넷을 통해 파악한 재미한인교회 홈페이지 중에서 지역정보 하위 메뉴를 가지고 있는 12개 홈페이지를 대상으로 웹사이트의 메뉴구성을 파악하고 하위메뉴의 구성요소와 레이블을 비교, 분석하였다. 그리고 <지역정보>의 1차 서브메뉴 하에, 6항목의 2차 서브메뉴로 구성된 재미한인교회 웹사이트의 지역정보 메뉴를 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.39-59
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• 2006

본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 테이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제12권1호
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• pp.43-56
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• 2004

필지는 지번, 지목, 경계, 면적이라는 기본적인 구성요소를 가지고 있다. 그 가운데 토지의 가치는 대부분 지목에 의해 결정된다. 많은 수익이나 산출이 기대되는 용도로 토지를 이용하려는 경향에 따라 토지이용 전환이 많이 이루어지고 있다. 결국, 이것은 토지의 불법 형질변경, 난개발 등의 원인이 되고 있고, 지목 불부합의 발생을 가중시키고 있다. 그러나 이에 대한 대처나 정리는 상대적으로 미흡한 편이다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상과 수치지형도를 이용하여 지목을 기반으로 한 필지별 토지이용/토지피복을 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 이렇게 분류된 필지별 토지이용/토지피복도와 편집지적도상의 지목을 비교·분석하여 지목 불부합 정도를 통계적으로 측정하였다. 그 결과 연구지역의 불부합 정도에 대한 통계적인 해석이 가능하여, 향후 지적 불부합지를 정량적으로 자동 해석할 수 있는 가능성을 제시할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권3호
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• pp.249-253
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• 2007

The Research on the ICT(Information & Communication Technology) is proposed the category to IT839 strategy by Government. Government is driving to researching on technology about IT839 Strategy. By transforming this category and research information into Semantic Web environment, it is possible to search function utilizing knowledge base and information object by use of TBox and ABox. In this regard, this study proposes technology for generation of Semantic Web Document about ICT Research Information. The ontology is constructed by using category to IT839 Strategy. The features of framework proposed in this study is to have used a skill to directly map Ontology instance and in case of inability of direct mapping, proposed a skill to establish reliable Semantic Web Document by suggesting indirect mapping skill using mechanical study. In addition, it is possible to establish low cost/high quality Semantic Web Document about ICT research information.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.470-476
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• 2014

관심 지점이란 상점이나 공원, 음식점 등과 같이 사람들이 관심을 가지거나 유용하다고 생각하는 특정한 지리적 위치를 의미한다. 관심 지점은 명칭과 제공 서비스, 카테고리 등과 같은 여러 정보들로 구성되어 있다. 이와 같은 정보들은 위치기반 어플리케이션에서 필수적인 정보이고, 그 중에서도 카테고리 정보는 위치기반 서비스에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 그러나 관심 지점의 카테고리 정보를 직접 모으는 것은 많은 비용과 노력이 들기 때문에 자동으로 수집되어야 한다. 본 논문에서는 카테고리를 자동으로 추정하기 위해서 관심 지점 명칭의 단어 정보와 제한적 주변 문맥 정보를 결합하여 사용하는 방법을 제안한다. 관심 지점 명칭의 단어에는 카테고리를 반영하는 단어들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는데 있어서 중요한 단서가 된다. 제한적 주변 문맥 정보는 관심 지점의 명칭이 언급된 문서에서 명칭이 언급된 주변의 문맥을 의미한다. 명칭이 언급된 주변의 문맥에는 관심 지점의 카테고리를 추정할 정보들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는 것에 있어서 가치있는 정보를 제공한다. 우리는 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 두 가지 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 각 정보를 따로 사용하여 카테고리를 추정한 성능보다 결합하여 사용한 모델의 성능이 더 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.735-749
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• 2008

This article suggests application of logit model for analysis of multicategory responses. Referring to the reference category, characteristic of each category is obtained from analysis of polytomous logit model. With National Pension data it is illustrated that application of logit model helps it possible to find significant factors which may not be found only with polytomous logit model. Application of the logit model is done by reducing the number of categories. Categories are grouped into the former and the latter group according to reference category. Extra finding of significant factor was possible from logistic regression analysis for the two groups after removing the reference category. It is expected that this application would be helpful for finding information and characteristics on ordered multicategory responses where the proportional odds model does not fit.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제5권3호
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• pp.31-47
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• 2017

The narrow-down approach, separately composed of search and classification stages, is an effective way of dealing with large-scale hierarchical text classification. Recent approaches introduce methods of incorporating global, local, and path information extracted from web taxonomies in the classification stage. Meanwhile, in the case of utilizing path information, there have been few efforts to address existing limitations and develop more sophisticated methods. In this paper, we propose an expansion method to effectively exploit category path information based on the observation that the existing method is exposed to a term mismatch problem and low discrimination power due to insufficient path information. The key idea of our method is to utilize relevant information not presented on category paths by adding more useful words. We evaluate the effectiveness of our method on state-of-the art narrow-down methods and report the results with in-depth analysis.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.17-27
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• 2012

여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.311-324
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• 2006

The Support Vector Machine(SVM) is very functional and efficient classification method to any other classification analysis method. However, its optimal extension to more than two classes is not obvious. In this paper several multi-category SVM methods are introduced and compared using simulation and real data sets. Also comparison with traditional multi-category classification and SVM based methods is performed.