사회·정치적 패러다임의 변화에 따라 공공기관의 기관업무 및 직제는 시시각각 신설되거나 통합 또는 폐지된다. 효과적인 기록관리 관점에서는 이러한 변화를 반영하여 이전에 구축된 기록물 분류체계와 현행 업무 맥락이 적정한지 검토할 필요가 있다. 그러나 대부분 기관에서는 분류체계 재정비 과정이 실무담당자나 기관 기록물 담당자의 실무 경험적 판단에 의존한 수작업으로 진행되고 있어, 기업의 변화가 적시에 반영되거나 전체 큰 맥락을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 이에 본 연구는 이러한 문제를 보완하고 나아가 기록의 효율적인 관리를 위해 자동화 및 지능화 기술을 활용한 기록물 분류체계 재정비 방안을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 실제 공공기관에 적용하고, 도출된 결과물을 기관의 기능분류 담당 실무자와 면담을 수행하여 그 실효성과 한계점을 검증하였다. 이를 통해 재정비한 기록물 분류체계의 정확도와 신뢰도를 높여 기록물 관리의 표준화 실현을 도모하고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
/
제6권4호
/
pp.41-49
/
2017
In this paper I applies Borer (1993)'s way of classifying English intransitive action verbs such as 'run', walk, among many others, to the corresponding Korean intransitive action verbs such as 'tali-ta' and 'keət-ta', and show how they are different from - or similar with - each other in terms of syntactic structures and verb classification. Unlike the English verb 'run' which can be classified into an unaccusative verb as well as an unergative verb in Borer's theory, the corresponding Korean verbs 'tali-ta' or 't'wi-ta' can behave not only as an unergative and unauucsative verb, but also it can behave as a transitive verb. Though Borer's perspective on classification of verb types may be thought of as somewhat radical mostly due to its heavy dependency on aspectual representation of a whole sentence which a verb is just part of, it is clearly suggesting a new and great insight into the controversial topic of classification of verb types. So it is worth adopting this insightful perspective for the analysis of corresponding Korean verbs and seeing if it also works for the Korean ones.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제13권11호
/
pp.5594-5615
/
2019
Malicious social robots, which are disseminators of malicious information on social networks, seriously affect information security and network environments. The detection of malicious social robots is a hot topic and a significant concern for researchers. A method based on classification has been widely used for social robot detection. However, this method of classification is limited by an unbalanced data set in which legitimate, negative samples outnumber malicious robots (positive samples), which leads to unsatisfactory detection results. This paper proposes the use of generative adversarial networks (GANs) to extend the unbalanced data sets before training classifiers to improve the detection of social robots. Five popular oversampling algorithms were compared in the experiments, and the effects of imbalance degree and the expansion ratio of the original data on oversampling were studied. The experimental results showed that the proposed method achieved better detection performance compared with other algorithms in terms of the F1 measure. The GAN method also performed well when the imbalance degree was smaller than 15%.
In this survey paper, we discuss biomedical ontologies and major text mining techniques applied to biomedicine and healthcare. Biomedical ontologies such as UMLS are currently being adopted in text mining approaches because they provide domain knowledge for text mining approaches. In addition, biomedical ontologies enable us to resolve many linguistic problems when text mining approaches handle biomedical literature. As the first example of text mining, document clustering is surveyed. Because a document set is normally multiple topic, text mining approaches use document clustering as a preprocessing step to group similar documents. Additionally, document clustering is able to inform the biomedical literature searches required for the practice of evidence-based medicine. We introduce Swanson's UnDiscovered Public Knowledge (UDPK) model to generate biomedical hypotheses from biomedical literature such as MEDLINE by discovering novel connections among logically-related biomedical concepts. Another important area of text mining is document classification. Document classification is a valuable tool for biomedical tasks that involve large amounts of text. We survey well-known classification techniques in biomedicine. As the last example of text mining in biomedicine and healthcare, we survey information extraction. Information extraction is the process of scanning text for information relevant to some interest, including extracting entities, relations, and events. We also address techniques and issues of evaluating text mining applications in biomedicine and healthcare.
Alzheimer's disease (AD) is an insidious and degenerative neurological disease. It is a new topic for AD patients to use magnetic resonance imaging (MRI) and computer technology and is gradually explored at present. Preprocessing and correlation analysis on MRI data are firstly made in this paper. Then kernel principal component analysis (KPCA) is used to extract features of brain gray matter images. Finally supervised classification schemes such as AdaBoost algorithm and support vector machine algorithm are used to classify the above features. Experimental results by means of AD program Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database which contains brain structural MRI (sMRI) of 116 AD patients, 116 patients with mild cognitive impairment, and 117 normal controls show that the proposed method can effectively assist the diagnosis and analysis of AD. Compared with principal component analysis (PCA) method, all classification results on KPCA are improved by 2%-6% among which the best result can reach 84%. It indicates that KPCA algorithm for feature extraction is more abundant and complete than PCA.
PURPOSE: This study was conducted as a literature review to analyze the research trends related to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) in Korea from 2015 to 2020. METHODS: Precedent studies were searched with the search term "ICF" or "international classification of functioning, disability and health" from the databases of RISS, KISS, DBpia, and Pubmed. The inclusion criteria are that the studies have been carried out in Korea from 2015 to 2020 using ICF by researchers consisting of one or more Koreans and have been peer-reviewed. RESULTS: Of the total 269 studies, 107 that met the inclusion criteria were analyzed. It was found that these studies were published at a similar frequency each year. The most common area of expertise was identified as the clinical area (n = 67), followed by special education (n = 21) and social welfare (n = 13). The study subject groups were mostly patients (n = 39), disabled people (n = 25), and related experts (n = 13). The most common research topic was functioning evaluation (n = 49) and followed by a literature review (n = 29), and the most frequently used components in all the areas of expertise were activity and participation (n = 98), body function and structure (n = 73), and environmental factors (n = 61). CONCLUSION: For the past six years, domestic ICF-related research has been conducted in a wider range of expertise areas on more subdivised subject groups. Continuous research, development of standardized curricula and contents, and development of coding tools are considered to be important in vitalizing the use of the ICF.
Jiuqing Dong;Alvaro Fuentes;Mun Haeng Lee;Taehyun Kim;Sook Yoon;Dong Sun Park
스마트미디어저널
/
제13권7호
/
pp.36-44
/
2024
Identifying plant species and diseases is crucial for maintaining biodiversity and achieving optimal crop yields, making it a topic of significant practical importance. Recent studies have extended plant disease recognition from traditional closed-set scenarios to open-set environments, where the goal is to reject samples that do not belong to known categories. However, in open-world tasks, it is essential not only to define unknown samples as "unknown" but also to classify them further. This task assumes that images and labels of known categories are available and that samples of unknown categories can be accessed. The model classifies unknown samples by learning the prior knowledge of known categories. To the best of our knowledge, there is no existing research on this topic in plant-related recognition tasks. To address this gap, this paper utilizes knowledge distillation to model the category space relationships between known and unknown categories. Specifically, we identify similarities between different species or diseases. By leveraging a fine-tuned model on known categories, we generate pseudo-labels for unknown categories. Additionally, we enhance the baseline method's performance by using a larger pre-trained model, dino-v2. We evaluate the effectiveness of our method on the large plant specimen dataset Herbarium 19 and the disease dataset Plant Village. Notably, our method outperforms the baseline by 1% to 20% in terms of accuracy for novel category classification. We believe this study will contribute to the community.
최근 정보 검색 분야에서 시맨틱 웹 기술에 따른 인터넷 용어사전과 더불어 시소러스의 필요성이 더욱 중요시되고 있다. 시소러스는 분류와 사전의 결합으로 상위 및 하위개념 사이의 전후관계를 명확히 하기 위해서 공식적으로 조직, 통제된 색인어의 어휘로 인간의 학습, 탐구활동 등 제반 지식활동의 대상이 되는 개념(용어)간의 관계를 표현한 지식구조의 토픽 맵이다. 하지만 시소러스가 용어의 통제 및 표준화와 더불어 정보를 능률적으로 처리하고 검색하는데 필수적인 수단으로 평가되고 있음에도 불구하고 아직까지 지질분야에서 우리말 시소러스가 없는 실정이다. 시소러스를 구축하기 위해서는 표준화되고 잘 정의된 지침이 필요하다. 이러한 표준화된 지침은 보다 효율적인 정보 관리를 가능하게 할 것이며, 정보 이용자 또한 보다 정확한 정보를 쉽고 편리하게 이용할 수 있게 될 것이다. 본 연구는 지질정보 중 가장 기본이 되는 용어 시소러스 시스템 구축 연구이다. 이를 위해서 첫째, 국내외 지질용어 표준화 동향을 살펴보았다. 둘째, 15개 분야에 대한 지질학적 주제를 정하고 각 주제에 대한 분류체계(안)를 마련하였다. 셋째, 지질용어 시소러스 분류체계를 바탕으로 지질용어 시소러스 명세서를 작성하였다. 마지막으로 이 명세서를 이용하여 인터넷기반 지질용어 시소러스 시스템을 설계하고 구축하였다.
Objectives Although many studies explored the topic of meridian sinew in various perspectives and the term "meridian sinew" is widely used, the theory of meridian sinew is not applied for precise diagnosis and in-depth treatment in clinical practice. The aim of the study is to provide basic data classifying muscles into meridian sinew for future studies that investigate meridian sinew based on an anatomical basis. Methods Studies were identified with searches of six major Korean databases: OASIS, KoreaMed, KMBASE, KISS, NDSL and KoreanTK. Published primary studies classifying muscles into meridian sinew were included. Results A total of 20 studies met the inclusion criteria and were included in the analysis. Twelve studies conducted the classification of muscles into meridian sinew based on meridian/ acupoints distribution and six based on meridian sinew distribution, and two based on both. Muscles with fidelity level of 50 or more were 54 (85.7%) and muscles with 100 fidelity level were 7 (11.3%): occipitalis, adductor digiti minimi, frontalis, biceps femoris, rectus femoris, vatus lateralis and extensor digitorum longus. Conclusions Classification results of muscles into meridian sinew varied according to the classification criteria and interpretation of meridian sinew and acupoints distribution. To develop muscle sinew as a more useful theory in diagnosis and treatment, efforts should be made to reduce the gap between study results and build consensus on the anatomical entity of meridian sinew.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제10권11호
/
pp.5530-5546
/
2016
Automatic analysis and understanding of human activities is a challenging task in computer vision, especially for the surveillance scenarios which typically contains crowds, complex motions and occlusions. To address these issues, a Bag-of-words representation of videos is developed by leveraging information including crowd positions, motion directions and velocities. We infer the crowd activity in a motion field using Category Constrained Correlated Topic Model (CC-CTM) with latent topics. We represent each video by a mixture of learned motion patterns, and predict the associated activity by training a SVM classifier. The experiment dataset we constructed are from Crowd_PETS09 bench dataset and UCF_Crowds dataset, including 2000 documents. Experimental results demonstrate that accuracy reaches 90%, and the proposed approach outperforms the state-of-the-arts by a large margin.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.