• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.466-474
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• 2011

과학기술의 융 복합현상은 21세기 지식 기반 경제하에서 더욱 활발하게 진행됨에 따라 과학기술 분야를 적절히 분류해내고, 미래의 신성장 분야까지 포용할 수 있는 체계를 만드는 것이 결코 쉽지 않다. 이에, 본 연구에서는 각 콘텐츠 관리 서비스 기관이 분류체계 간 상호운용성을 갖을 수 있도록 반자동적인 입수/관리 분류체계 이력관리 및 입수-관리 분류체계 간 매핑 방안을 시스템적 측면에서 제시하였으며, 이를 통해, 기존의 수작업 방식에서 발생할 수 있는 관리적 어려움과 비용적 발생을 최소화할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.336-340
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• 2008

최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류 시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어 감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제11권2호
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• pp.217-247
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• 2011

예술기록의 조직에 있어서 정리는 기록의 생산 및 축적의 맥락을 보존하는 중요한 작업이다. 그러나 우리나라 예술아카이브에서는 출처 및 원질서의 원칙에 기반한 정리가 소홀히 다루어지고 있다. 이 연구에서는 예술기록의 정리와 분류의 개념과 차이를 정리하고, 국내외 예술기록 정리와 분류 현황을 비교 분석함으로써 이제 시작단계에 있는 우리나라 예술기록 조직업무의 문제점을 밝히고 개선방향을 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-82
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• 2024

최근 연구를 통해 다양한 물체 탐지 및 분류 모델은 전반적으로 크게 성능 향상이 이루워졌지만, 물체가 부분적으로 노출된 상황에서의 물체 탐지 및 분류에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 특히, 군사 분야에서 무인전투체계가 물체를 탐지하고 분류하는 데 사용되는 경우, 군사적 상황에서 물체는 일반적으로 부분적으로 가려진 상태나 위장된 상태일 가능성이 높다. 본 연구에서는 부분적으로 가려진 물체의 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 물체 이미지 상에 특정 부분을 주변 환경을 고려하여 가리는 부분을 추가하여 은·엄폐 및 위장된 물체에 대한 분류 성능을 개선시켰다. 실험결과로 제안 방법을 적용하였을 때 은·엄폐 및 위장된 물체에 대해서 기존 방법에 비해 물체 분류 향상이 있음을 볼 수가 있었다.

• 한국산업보건학회지
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• 제30권3호
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• pp.280-291
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• 2020

Objectives: Hazard classification is a controversial issue in the new MSDS system in which chemical companies have to prepare and submit MSDS for chemicals that they manufacture or import to the competent authorities according to the amended Occupational Safety and Health Act. The aim of this study is to suggest how to apply and manage harmonized hazard classification criteria and results by investigating current hazard classification systems and trends. Methods: The domestic issues about different hazard classification criteria and results were investigated by reviewing the literature and business outcomes regarding KOSHA. We also checked official and unofficial reports from the UN to understand international discussion about the topic. Chemical hazard classification results from agencies providing chemical information were analyzed to compare a harmonized rate between classifications. Furthermore, a field survey of a few chemical companies was conducted. Results: Under the related competent authorities, an integrated standard proposal was developed to harmonize the domestic hazard classification criteria. Although harmonized chemical information is strongly needed, we recognized the uncertainty and difficulty of harmonized hazard classification from the UN global list project review. In practice the harmonization rate of the classification was generally low between the classification in KOSHA, MoE, and EU CLP. Among hazard classes, health hazards largely led the disharmony. The field survey revealed a change of perception that the main body of chemical information production is manufacturers. Approaches and solutions about hazard classification issues differed depending on business size, types of chemical handling, and other factors. Conclusions: We proposed reasonable ways by time and step to apply hazard classification in the new MSDS system. Chemical manufacturers should make and offer chemical information including responsible hazard classifications. The government should primarily accept these classifications, evaluate them by priority, and support or supervise workplaces in order to communicate reliable chemical information.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.703-714
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• 2005

문서 범주화 분야에 대한 연구들은 전체 문서 단위에 한정되어 왔으나, 오늘날 대부분의 전문들이 주요 주제를을 표현하기 위해서 조직화 된 특정 구조로 기술되고 있어, 텍스트 범주화에 대한 새로운 인식이 필요하게 되었다. 이러한 구조는 부주제(Sub-topic)의 텍스트 블록이나 문단(Passage) 단위의 나열로서 표현되는데, 이러한 구조 문서에 대한 부주제 구조를 반영하기 위해서 문단 단위(Passage-based) 문서 범주화 모델을 제안한다. 제안한 모델에서는 문서를 문단들로 분리하여 각각의 문단에 범주(Category)를 할당하고, 각 문단의 범주를 전체 문서의 범주로 병합하는 방법을 사용한다. 전형적인 문서 범주화와 비교할 때, 두 가지 부가적인 절차가 필요한데, 문단 분리와 문단 병합이 그것이다. 로이터(Reuter)의 4가지 하위 집합과 수십에서 수백 KB에 이르는 전문 테스트 컬렉션(KISTl-Theses)을 이용하여 실험하였는데, 다양한 문단 타입들의 효과와 범주 병합 과정에서의 문단 위치의 중요성에 초점을 맞추었다 실험한 결과 산술적(Window) 문단이 모든 테스트 컬렉션에 대해서 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 문단은 문서 안의 위치에 따라 주요 주제에 기여하는 바가 다른 것으로 나타났다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1201-1209
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• 2016

전 세계적으로 SNS의 이용이 활발해짐에 따라, 그와 관련한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 기존의 문서 내 주제 추출에 활용되던 토픽 모델이 SNS 분석에 효과가 있음이 밝혀짐에 따라, 토픽 모델 기반의 이슈 분석과 관련한 연구들이 대거 등장하였다. 이에 본 연구에서는 기존 토픽 모델 기반의 SNS 이슈 분석 기술에 전 세계 지도 시각화 및 이슈 매칭 기술을 결합하여, 전 세계의 각 국가 별 특정 주제와 관련한 관심 이슈와 그 분포의 변화 추이를 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템 구성 요소는 트윗 수집 및 국가 별 분류 모듈, 토픽 모델 기반의 국가 별 토픽 및 분포 추출 모듈, Google geochart 기반의 토픽 및 분포 시각화 모듈이 있다. 미국과 UK 두 국가에서 발생한 5월 한 달간의 ISIS 관련 트윗을 대상으로 실험한 결과, 두 국가의 ISIS 관련 관심 이슈와 그 변화 추이를 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.153-155
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• 2003

Laser scanning has become a viable technique for the collection of a large amount of accurate 3D point data densely distributed on the scanned object surface. The inherent 3D nature of the sub-randomly distributed point cloud provides abundant spatial information. To explore valuable spatial information from laser scanned data becomes an active research topic, for instance extracting digital elevation model, building models, and vegetation volumes. The sub-randomly distributed point cloud should be segmented and classified before the extraction of spatial information. This paper investigates some exist segmentation methods, and then proposes an octree-based split-and-merge segmentation method to divide lidar data into clusters belonging to 3D planes. Therefore, the classification of lidar data can be performed based on the derived attributes of extracted 3D planes. The test results of both ground and airborne lidar data show the potential of applying this method to extract spatial features from lidar data.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제23권3호
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• pp.111-118
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• 2022

Background: Although the zygomatic arch is an important structure determining facial prominence and width, no consensus exists regarding the classification of isolated zygomatic arch fractures, and the literature on this topic is scarce. To date, five papers have subdivided zygomatic arch fractures; however, only one of those proposed classifications includes the injury vector, although the injury vector is one of the most important factors to consider in fracture cases. Furthermore, the only classification that does include the injury vector is too complicated to be suitable for daily practice. In addition, the existing classifications are clinically limited because they do not consider greenstick fractures, nondisplaced fractures, or coronoid impingement. In the present study, we present a rearrangement of the previously published classifications and propose a modified classification of isolated zygomatic arch fractures that maximizes the advantages and overcomes the disadvantages of previous classification systems. Methods: The classification criteria for isolated zygomatic arch fractures described in five previous studies were analyzed, rearranged, and supplemented to generate a modified classification. The medical records, radiographs, and facial bone computed tomography findings of 134 patients with isolated zygomatic arch fractures who visited our hospital between January 2010 and December 2019 were also retrospectively analyzed. Results: We analyzed major classification criteria (displacement, the force vector of the injury, V-shaped fracture, and coronoid impingement) for isolated zygomatic arch fracture from the five previous studies and developed a modified classification by subdividing zygomatic arch fractures. We applied the modified classification to cases of isolated zygomatic arch fracture at our hospital. The surgery rate and injury severity differed significantly from fracture types I to VI. Conclusion: Using our modified classification, we could determine that both the injury force and the injury vector meaningfully influenced the surgery rate and the severity of the injuries.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.184-191
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• 2020

With the emergence of the 4th Industrial Revolution, core technologies that will lead the 4th Industrial Revolution such as AI (artificial intelligence), big data, and Internet of Things (IOT) are also at the center of the topic of the general public. In particular, there is a growing trend of attempts to present future visions by discovering new models by using them for big data analysis based on data collected in a specific field, and inferring and predicting new values with the models. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable, the correlation between the variables, and multicollinearity. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified according to the purpose of analysis. Therefore, in this study, data is classified using a decision tree technique and a random forest technique among classification analysis, which is a machine learning technique that implements AI technology. And by evaluating the degree of classification of the data, we try to find a way to improve the classification and analysis rate of the data.