With the increasing proliferation of World Wide Web, electronic mail systems have become very widely used communication tools. Researches on e-mail classification have been very important in that e-mail classification system is a major engine for e-mail response management systems which mine unstructured e-mail messages and automatically categorize them. In this research we compare the performance of Naive Bayesian learning and Centroid-Based Classification using the different data set of an on-line shopping mall and a credit card company. We analyze which method performs better under which conditions. We compared classification accuracy of them which depends on structure and size of train set and increasing numbers of class. The experimental results indicate that Naive Bayesian learning performs better, while Centroid-Based Classification is more robust in terms of classification accuracy.
The image classification is one of the most important studies in the remote sensing. In general, the MLC(Maximum Likelihood Classification) classification that in consideration of distribution of training information is the most effective way but it produces a bad result when we apply it to actual hyperspectral image with the same classification technique. The purpose of this research is to reveal that which one is the most effective and suitable way of the classification algorithms iii the hyperspectral image classification. To confirm this matter, we apply the MLC classification algorithm which has distribution information and SAM(Spectral Angle Mapper), SFF(Spectral Feature Fitting) algorithm which use average information of the training class to both multispectral image and hyperspectral image. I conclude this result through quantitative and visual analysis using confusion matrix could confirm that SAM and SFF algorithm using of spectral pattern in vector domain is more effective way in the hyperspectral image classification than MLC which considered distribution.
문화분류와 문화콘텐츠산업분류는 관련 정책, 지원, 통계, 평가를 위한 필수적인 기본도구이며, 이과정은 순환되는 것을 알 수 있다. 이의 용례를 법, 문화지표, 통계, 평가항목, 관련 연구보고서 분석하여 살펴본 결과 단기적 목적에 따라 아주 다양하게 분류되는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 콜론분류방법에 기초한 분류안을 제시하였으며, 분류요소로서 통신망, 매체, 장르, 문화영역구분을 사용하였다.
분류체계의 역할은 유사한 주제의 정보객체가 함께 모일 수 있도록 하는 것이며, 이러한 분류체계의 사용은 궁극적으로 효율적인 정보관리와 서비스를 가능하게 한다. 경제 인문 사회 계열의 정부출연 연구기관을 관장하는 경제 인문사회연구회는 개별 연구기관에서 생산하는 연구성과물을 통합적으로 관리 및 평가하기 위해 해당 분야의 표준분류체계의 도입을 시도하였고, 2008년 정부기능연계모델(BRM)과 분류담당자와의 설문조사를 바탕으로 표준분류체계 모델을 제시하였다. 그러나 이 표준분류체계는 연구성과물을 조직의 기능별로 분류할 수 있어 효율적인 반면 주제별로 분류하는데 있어서는 제한적이다. 이에 본 연구는 기존의 표준분류체계를 개선하기 위해 다양한 접근 방식이 통합된 하이브리드 방식을 적용하였다. 정부기능연계모델과 이용자 수요조사를 바탕으로 한 기존의 표준분류체계, 전통적인 표준분류체계인 KDC와 연구성과물에서 추출한 키워드의 군집화 실험결과를 종합적으로 비교 분석하여 표준분류체계 개선안을 제시하였다. 이렇게 하이브리드 방식으로 제안된 표준분류체계 개선안은 연구성과물을 체계적으로 관리 운영하는데 있어서 핵심이 될 것으로 사료되며, 궁극적으로 연구성과물의 표준분류체계를 근간으로 한 연구과제 관리시스템에 적용되어 효율적으로 연구 및 과제를 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 교육용 저장소 자원의 체계적인 관리를 위한 분류 모델을 제안한다. 생성되는 자원들에 대한 체계적인 저장 및 관리, 정확한 검색, 그리고 활용성을 극대화하기 위해서는 정확한 분류 체계가 요구된다. 그러나 교육용 저장소 자원을 위한 분류 체계나 분류 모델에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이는 교육 자원의 비효율적 관리, 부정확한 검색 및 낮은 활용성 등의 문제점을 초래한다. 상품 정보와 관련된 분야에서는 다양한 분류 체계에 대한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 교육 자원 정보와 기존연구 분야의 정보는 서로 다른 특성을 지닌다. 따라서 교육용 저장소 내 자원 관리를 위한 분류 체계 및 분류 모델에 대한 연구가 요구된다. 교육 자원들에 대한 효율적이고 편리한 활용을 위해서는 여러 관점을 반영하는 분류 체계에 따라 자원들을 일관성 있게 유지 관리하여야 한다. 이 논문에서는 교육 자원의 체계적인 관리 및 활용성 향상을 위한 분류 모델을 제안한다. 즉, 교육용 저장소의 자원들에 대한 분류 체계를 다양한 관점에 따라 동적으로 유지할 수 있는 분류 모델을 제안한다. 이러한 목적을 위해 먼저 관련된 과학기술분야 분류 체계들을 바탕으로 구현 자원들에 적합한 분류 체계를 정의한다. 특히 정의된 분류 체계를 동적으로 유지 관리할 수 있는 분류 모델을 정의한다. 제안된 분류 체계 및 분류 모델은 보다 정확하고 체계적인 구현 자원에 대한 관리를 가능하게 하며 또한 활용의 용이성을 향상시킨다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권4호
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pp.209-212
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2005
This study proposes hybrid case-based reasoning and genetic algorithms model for customer classification. In this study, vertical and horizontal dimensions of the research data are reduced through integrated feature and instance selection process using genetic algorithms. We applied the proposed model to customer classification model which utilizes customers' demographic characteristics as inputs to predict their buying behavior for the specific product. Experimental results show that the proposed model may improve the classification accuracy and outperform various optimization models of typical CBR system.
A new pattern classification algorithm using cepstrum to analyze lung sounds for the classification of pattern with pulmonary and bronchial disorders is proposed. To evaluate the perfomance of the proposed method, the results are compared to the pattern classification with the AR modeling method. In the experiment lung sounds recorded for the training of physician used. As a results, the accuracy of the cepstrum classification is 92.3 % and AR modeling is the 53.8 %, therefore cepstrum modeling method has very high performance than AR and it turned out to be a very efficient algorithm.
This study covers the investigation of the actual condition in the workplace to produce plastics products using synthetic resins and the investigation on the trends amount of the domestic production of thermoplastic resins. To analyze the monomers included in thermoplastic resins frequently used in the workplace, we analyzed thermal characteristics for test compounds using thermogravimetric analysis and did the qualitative analysis using Pyrolyzer GC-MSD & TDS GC-MSD. And then we classified the health hazard of monomers based on GHS classification criteria using information toxicity & carcinogenicity. The number of the workplace to produce plastics products among all domestic manufacturers of 73,884 was 4,391 (5.94%). The number of workers to produce plastics products among all workers of 2,522,750 in all domestic manufacturers was 104,971 (4.16%). The amount of production per year for thermoplastic resins is in the order of PP, HDPE, LDPE, PVC, ABS, PS and such compounds was producing over 1 Million ton per year each. The classification result based on GHS classification criteria for 22 main compounds included thermoplastic resins says 2 compounds of acrylonitrile, naphthalene are in Acute oral category 3 and benzene is in Acute dermal category 1. The classification results of health hazard of carcinogenicity based on IARC & ACGIH carcinogen classification says 2 compounds of benzene, vinyl chloride are in category 1A (known to be human carcinogens).
국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.
The researchers set up a research question to find out how to teach the concept of a right triangle through classification activities after listening to the conversations of fellow teachers about the recently revised textbooks. First, a questionnaire was created to confirm the objectivity of the research problem, data were collected through online and offline, and interviews were conducted with some of the respondents. As a result, it confirmed that there was a considerable difference in the perception of the research study about the direction of revising the curriculum called 'student participation centered' and 'the possibility of achieving the learning objective'. Then, we analyzed the critical interpretations used in the third grade math textbook Lesson 2. 'Plane Figure' part 4 and 5. Finally, by analyzing the results of the recognition analysis and textbook analysis, we proposed two learning methods which can link the triangle classification activity and the right triangle concept. Based on the results of the research, we obtained suggestions that a teaching should be made regarding that the classification process may be changed according to the student's prior knowledge and the process of classification activities may be different according to the viewpoint and classification criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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