• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.248-256
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• 2009

이 연구는 뇌성마비 아동의 손 기능을 평가하기 위해 개발된 손 기능 분류 체계(Manual Ability Classification System: MACS)를 이용하여 경직형 뇌성마비 아동의 손 기능을 평가하고 손 기능과 기능적 수행도 평가인 일상생활활동평가(Functional Independence Measure of Children: WeeFIM), 대운동 기능 분류체계(Gross Motor Function Classification System: GMFCS)의 관계를 알아보고, 이를 통해 뇌성마비 아동의 손 기능 평가 체계로써의 MACS에 대한 기초의 자료를 제공하는데 그 목적이 있었다. 경직형 뇌성마비 아동 60명을 대상으로 아동의 손 기능과 대동작 기능, 일상생활활동을 평가하였다. 평가한 자료를 바탕으로, MACS와 WeeFIM 및 GMFCS와의 관계와 손 기능 수준에 따른 일상생활활동의 차이를 알아보았다. 그 결과, MACS와 GMFCS의 상관은 유의수준.05에서 유의한 것으로 나타났으며, 그 정도는 r =.659이었다. WeeFIM과의 상관을 알아본 결과에서도 총점과의 상관은 유의수준.05에서 유의한 것으로 나타났으며, 그 정도는 r = -.576이었다. 손 기능 분류 체계로 평가한 수준에 따른 일상생활 활용의 차이를 알아본 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p <.05). 뇌성마비 아동의 손 기능 평가 도구로써 MACS는 임상적으로 유용한 평가 체계로 사용될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.277-293
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• 2011

본 논문은 수학문제해결 과정에서 고등학교 1학년 학생들이 공통적으로 범하는 실수 즉 오류를 분석을 통하여 수학의 교수학습방법의 보완을 위한 범례를 제시하고자 한다. 교사들 에게 제공되는 학생들의 수학적 지식에 대한 이해 정도 및 쉽게 빠지는 오류, 수학문제에 접근하는 방법 및 잘못된 해결 전략 등의 정보는 대체로 학생들의 오류를 분석함으로써 얻어 질 수 있다. 실제로 많은 학생들이 고교수학을 어렵게 느끼는데 그 중 특히 '함수'문제에서 막연한 어려움과 부담감을 느끼며 함수와 관련된 문제풀이에서 많은 실패를 겪고 있다. 구체 적으로 본 연구에서는 고등학교 1학년 학생들의 함수단원 문제해결 과정에서 보이는 오류를 분석하여 함수단원 수학문제해결능력을 키우고자 충남의 ${\bigcirc}{\bigcirc}$고등학교 1학년 학생 90명을 대상으로 함수단원 8문제로 구성된 검사지를 풀게 하고 그것을 토대로 오류를 분석하였다. 그 결과 학생들의 오류에서 몇 가지 공통적인 패턴이 있음을 발견하고 이것을 7가지 오류 분류 패턴을 설정하고 이를 분석하여 이를 보완할 수 있는 방법을 탐구하였다. 본 연구에서 나타난 결과를 토대로 학교현장에 투입하여 수학교육의 개선에 도움이 되길 기대한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권4호
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• pp.204-213
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• 2015

Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.32-38
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• 2018

국도의 분류에 대한 연구는 계속되어왔으나 도시간선도로의 분류에 대한 연구는 미진한 편이다. 교통량의 증가로 도시간선도로는 간선도로로서의 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 교통특성변수를 사용한 군집분석을 이용하여 도시간선도로의 기능을 정립하였다. 서울시내 55개의 간선도로의 기능을 정립하기 위해 교통량, 주말계수, 속도 계수 등 교통특성을 사용하였다. 본 논문의 결과와 AADT를 사용한 방법의 결과를 비교하였는데 AADT를 사용한 방법은 전체 차선의 교통량에 의해 특성을 분류하였으나 본 논문에서 실제 교통량을 반영한 차선당 교통량을 주요 변수로 사용하여 결과를 도출하였다. 또한 서울시 간선도로 기능분류와 본 논문의 결과를 비교하여 교통특성이 반영되었음을 증명하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 현재 간선도로 기능분류 방법보다 교통특성을 나타내는데 효과적이며 기능분류체계는 도로확장 및 계획 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제35권4호
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• pp.455-460
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• 2008

Purpose: We have classified blepharoptosis into the categories including pseudoptosis in Koreans and compared with other previous studies. Methods: Total of 250 patients(398 eyes) who underwent surgery for blepharoptosis from 1987 to 2006 were studied. By classification of Beard, patients were categorized into congenital, acquired and pseudo blepharoptosis and later they were reclassified by their etiologies. Also addition of pseudoptosis to the classification of Frueh, blepharoptosis were categorized into neurogenic type, myogenic type, aponeurotic type, mechanical type and pseudoptosis. And we divided these cases by the degree of blepharoptosis, levator function and the operation methods. Results: Out of the 250 patients, 175 patients were congenital type, 49 were acquired type and 26 were pseudoptosis. According to the mechanistic classification, 177 myogenic type, 30 aponeurotic, 7 mechanic, 8 neurogenic and 28 pseudoptosis were categorized. Regarding severity of blepharoptosis, there were 29.2% of mild, 40% of moderate, and 30.8% of severe cases. Out of the 398 cases, in terms of the operation methods, there were 39 aponeurosis plication, 184 levator resection, 5 Muller tucking, 60 Orbicularis oculi muscle flap, 66 frontalis transfer, and 21 blepharoplasty. Conclusion: The cause and degree of ptosis, and levator function are very important when considering the amount of resected muscle. There were only a few studies about blepharoptosis classification including pseudoptosis category. Therefore, through this study, we can investigate the relationship between the pseudoptosis and the others. This study could be useful for the making future management plans of blepharoptosis in Korean patients.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.201-204
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• 2007

본 논문은 오디오 색인 검색 시스템을 구현하기 위하여 오디오 신호에 대한 특징 파라미터 풀(pool)을 구성하고, 구성되어진 특징 파라미터 풀을 이용한 오디오 데이터의 내용분석 및 분류에 관한 연구이다. 오디오 데이터는 기본적으로 다양한 형태의 오디오 신호로서 분류되어진다. 본 논문에서는 오디오 데이터의 분류에 이용 가능한 특징 파라미터를 분석하고 추출하는 방법에 대하여 논한다. 그리고 특징 파라미터 풀을 색인 그룹 단위로 구성하여 오디오 카테고리에 대한, 설정된 특징들의 포함 정도와 색인기준을 오디오 데이터의 내용을 중심으로 비교, 분석한다. 그리고 마지막으로 위의 결과를 바탕으로 분류카테고리 별로 오디오 데이터의 특징 벡터를 구성한 뒤 이를 이용하여 식별함수 분류기를 통한 분류를 실험한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1681-1689
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• 2010

Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제28권1_2호
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• pp.439-450
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• 2010

In this paper, we propose a new idea to evaluate the prediction accuracy of user's preference generated by memory-based collaborative filtering algorithm before prediction process in the recommender system. Our analysis results show the possibility of a pre-evaluation before the prediction process of users' preference of item's transaction on the web. Classification functions proposed in this study generate a user's rating pattern under certain conditions. In this research, we test whether classification functions select users who have lower prediction or higher prediction performance under collaborative filtering recommendation approach. The statistical test results will be based on the differences of the prediction accuracy of each user group which are classified by classification functions using the generative probability of specific rating. The characteristics of rating patterns of classified users will also be presented.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.114-122
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• 2000

본 논문에서는 기존의 Fuzzy C-Means, Nearest Neighborring Classification, FMMCNN, Fuzzy -ART등에서 사용하였던 정형에 근거한 분류에서 유기될 수 있던 판단 오류를 최소화하기 위해 단 한가지의 형태적 특징을 갖고 있는 정형에 의존하지 않고 분류를 수행하는 방법을 제안하고i파 한다. 이를 위해 본 논문에서는 주어진 학습 데이터로 학습하는 과정에서 볼록 다면체를 적응적으로 생성하고 다면체의 구조를 수정하는 퍼지 신경회로망을 설계하였다. 따라서, 본 방법은 순차적으로 입력되는 데이터를 분류하여 패턴 유형들을 생성하는 기능을 갖게된다. 본 방법의 유용성을 증명하기 위해, Hyperbox를 정형으로 하는 FMMCNN과의 다양한 시뮬레이션 비교를 수행하였다.

• 품질경영학회지
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• 제23권3호
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• pp.126-139
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• 1995

We describe a formal approach to the construction of optimal classification rule for the two-group normal classification with equal population mean problem. Based on the utility function of Bernardo, we suggest a balanced design for the classification and construct the optimal rule under the balanced design condition. The rule is characterized by a constrained minimization of total risk of misclassification, the constraint of which is constructed by the process of equation between expected utilities of the two group conditional densities. The efficacy of the suggested rule is examined through numerical studies. This indicates that, in case little is known about the relative population sizes, dramatic gains in accuracy of classification result can be achieved.