• 한국한의학연구원논문집
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• 제5권1호
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• pp.101-110
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• 1999

In Sasang constitutional medicine, the classification of Sasang constitutional types (Tae-Yang, Tae-Eum, So-Yang, and So-Eum) is important for the treatment. There are some problems with the methods used for classifying Sasang constitutional types; old methods such as pulse-palpation are not considered objective and recent methods such as immunohematology are considered expensive, painful and time-consuming. To overcome these problems, a body measurement and finger prints analysis were performed. The purpose of this study was to determine whether the palm prints and the palm creases could be helpful in classifying Sasang constitutional types. Thus, we looked for characteristics of the palm prints and the palm creases according to Sasang constitutional types. Before analyzing the palm prints and palm creases, 760 Korean (465 males, 295 females) were surveyed using two kinds of questionnaires for classifying Sasang constitutional types. As there were no Tae-Yang individuals, we were only able to identify the characteristics of the palm prints and the palm creases for Tae-Eum (288 persons), So-Yang (193 persons), and So-Eum (279 persons) individuals. In this study, the terminal points of D, closed crease, and open crease seemed to be helpful in classifying Tae-Eum and So-Eum individuals. Terminal point 11 and closed crease were frequent in Tae-Eum individuals; whereas, terminal point 7 and open crease were frequent in So-Eum individuals. Therefore, the palm prints and the palm creases seem to contribute to the classification of Sasang constitutional types.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.219-228
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• 2014

분산 환경에 존재하는 다양한 이기종의 계산 자원은 가상화 기술을 통해 통합된 고성능 컴퓨팅 환경을 구축한다. 최근, 사용자 수준의 향상으로 인해 복잡한 응용 작업의 처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이는 고성능 컴퓨팅에 대한 수요로 이어지고 있다. 사용자가 요구하는 각각의 작업에는 데이터가 포함되어 있고, 각각의 데이터는 고유의 특성을 가지고 있으므로, 작업의 분류와 처리는 데이터의 특성이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 분산 환경에서 계산 자원의 효율 증대를 위한 데이터 특성 기반의 작업 분류방법(JCDT : Job Classifying method based on Data Traits for Increased Efficiency of Computational Resources in Distributed Environment) 을 제안한다. 제안하는 JCDT 는 사용자가 요구하는 작업이 지닌 데이터의 특성을 기반으로 작업을 분류하여, 계산 자원의 효율 증대와 작업 처리속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.391-400
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• 2007

기술의 발전으로 인하여, 대용량의 음악 데이터들을 저장하고 검색하는 것이 중요하게 되었다. 그러나 음악데이터들을 손쉽게 분류하고 검색하기 위한 방법론에 대한 집중적인 연구는 이루어 지지 않고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 음악 분류/검색에 대한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 분류화 (classification) 방법들이 음악파일 전체에 대해서 수행하는데 비해 음악파일의 부분만을 분석하여 비슷한 성능을 낼 수 있다는 것을 보여 주었고, 소리의 톤(tone) 표현에 기반한 새로운 피쳐를 제안하여 기존의 피쳐들에 비해 효과적으로 분류를 할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 속도향상을 위한 여러가지 방법론들을 적용하여 실 제품 적용 시 보다 효과적인 방법론이 될 수 있음을 보여주었다. 제안한 방법론을 MuSE (Music Search/Classification Engine)엔진으로 구현함으로써 PC와 PDA상에서 잘 동작함을 보여주었다.

• 한국철학논집
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• 제54호
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• pp.115-151
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• 2017

본 논문은 서파 유희의 "춘추괄례분류'를 주요 연구 대상으로 삼아, 이 책에 보이는 범례 분류의 특징 및 그 학술적 가치를 밝히는 것을 목적으로 한다. 이 책은 "춘추" 범례의 기본 원칙을 바탕으로 정형화된 범례를 규정한 일종의 범례 종합 분류집이다. 서파는 "춘추" 범례 분류의 두 가지 기본 원칙을 제시하였다. 첫째, "춘추" 라는 책의 성격과 체계를 명확하게 규정함으로써 "춘추" 범례를 분류하게 된 배경을 밝혔다. 둘째, "춘추" 에 존재하는 필법과 의리가 범례 분류의 기준이 된다는 점을 천명하였다. 서파는 이러한 범례의 기본 원칙에 따라 유형별로 범례를 분류하여 정형화된 범례 규정을 확정함으로써 올바른 "춘추" 해석을 위한 토대를 마련하고자 하였다. 나아가 이 범례 규정이 잘못된 "춘추" 해석이 나올 가능성을 사전에 차단함과 동시에 왜곡된 이론의 존립 근거도 없애는 역할을 수행할 수 있을 것이라고 판단했다. 이 책은 다양한 범례의 체계적인 분석과 종합을 통해 "춘추" 범례 분류의 표준화를 시도했다는 점에서 학술적 가치가 매우 크다고 평가할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제23권3호
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• pp.286-298
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• 2003

이 연구의 목적은 학생들이 귀납적 탐구활동을 수행할 때 나타나는 사고의 유형과 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 이 연구에서는 먼저, 선행 연구를 고찰하여 귀납적 탐구활동 수행에 적합한 과제를 개발하였다. 개발된 과제는 3가지로 첫 번째가 Caminalcules set 1, 두 번째가 감자즙과 과산화수소의 반응 관찰 과제, 그리고 세 번째가 Caminaclules set 2이다. 연구대상은 교원 양성 대학교 2-3학년 학생 3명으로 하였다. 피험자들은 과제를 수행하는 동안 발성화법과 면담을 통하여 프로토콜을 생성하였다. 모든 과제수행 과정은 비디오로 녹화되었다. 연구 결과, 귀납적 탐구호라동 과제로 게시된 과제 1에서 학생들은 관찰, 공통성 발견, 경향성 발전, 분류, 위계의 다섯 가지 귀납적 사고 유형을 보였다. 귀납적 사고 유형이 나타나는 사고 과정은 관찰$\rightarrow$공통성 발견$\rightarrow$분류$\rightarrow$경향성 발견$\rightarrow$위계이다. 과제 2에서 학생들의 프로토콜 분석을 통하여 관찰의 사고는 단순관찰과 조작관찰로 나눌 수 있었다. 조작관찰은 다시 예측관찰과 추측관찰로 구분할 수 있었다. 학생들이 에측관찰이나 추측관찰을 할 때 진행되는 사고 과정은 예측(추측)적 의문 발상$\rightarrow$예측(추측)$\rightarrow$조작 방법 고안${\rightarrow}$단순관찰이었다. Caminalcules set 2인 과제 3은 분류와 위계의 하위 사고 유형과 과정을 하기 위하여 제시된 과제이다. 분류의 사고에서 나타난 하위 사고 유형은 분류기준 고안과 분류기준 선택 이었다. 위계의 사고에서 학생들은 집단분류와 위계적 배열의 사고 유형이 표현되었다. 분류의 사고 과정에서 분류기준 선택을 할 때는 일부 관찰 대상의 공통점과 차이점을 찾아 분류기준을 고안한 뒤, 분류 기준을 선택하는 과정으로 진행되었다. 위계의 사고 과정에서 집단 분류의 사고 과정은 집단분류 기준 고안에서 집단분류 기준 선택으로 진행되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.161-169
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• 2010

요구사항 추출 활동은 다양한 이해당사자의 요구를 요구사항으로 추출하고 협상을 위한 정보를 생성하는 사전 준비 작업이다. 그러나 현재 고객으로부터 요구사항 수집을 위한 기법은 다수 존재하고 있으나, 요구사항 분류와 협상을 위한 정보 제공에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 요구사항을 분류하고, 협상을 위한 정보를 식별하는 기법에 대한 연구이다. 본 연구는 요구사항 분류를 위해 Kano 모델과 통계 기법을 활용하였으며, 협상을 위한 정보를 생성하기 위해 요구사항과 문제의 관계를 고려하였다. 제안한 기법에 대한 시뮬레이션, Rough Set Theory, 사례 검증을 수행하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.794-798
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• 2009

We introduce an implementation of plug-ins on PLUTO. These plug-ins discriminate inflammatory nodules from other types of nodules in chest X-ray CT images. The PLUTO is a common platform for computer-aided diagnosis systems on Microsoft Windows series and it is easy to add new functions as plug-ins. We coded two plug-ins. One of the them calculates features based on medical knowledge. The other plug-in calculates parameters to classify the type of nodules, and it also classifies nodules into inflammatory nodules and others using SVM. These plug-ins are coded using MIST library which is produced at Nagoya University, Japan. In our previous study, the MIST library was parallelized, so that we can utilize a number of CPUs to calculate features and SVM learning/classifying depending on the amount of computation. Using these plug-ins, it became easy to extract features to discriminate inflammatory nodules from other types of nodules and to change parameters for feature extraction and SVM learning/classifying with GUI interface. The accuracy of the classifying result is 100% with 78 solid nodules which contains 43 inflammatory nodules and 35 other type of nodules.

• 한국생활과학회지
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• 제7권2호
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• pp.63-73
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• 1998

To get well-fitted ready-made clothings with beautiful silhouettes, it's better to classify body forms into several forms and to assign sizing within each form than to grade just based on body size regardless of body styles. This study illucidated the importance of drop value in the results of surveying the current values of sizing and grading. Therefore, it's meaningful to get the classification of body form with appropriate distribution of drop values of the body, and the distribution of drop value and the frequency of each form is very helpful to name the combined sizing or coverage of ready-made clothes. This study aimed at classifying body forms with various drop values using multivariate analysis for sizing and grading. Factor analysis and cluster analysis were done using measured values from 346 unmarried women. The results are as follows: 1. The factor which explains body forms was obtained by factor analysis, and the representative major 18 items which have important roles in classifying body forms were selected among the measured values with high factor loading and communality. 2. The body forms were classified into 8 groups based on the charateristics, frequencies and distributions of them obtained from cluster analysis. 3. Each classified body form showed conspicuous difference in drop value and the difference of body form mainly resulted from the difference between waist and hip rather than the difference between bust circumference and waist in Korean unmarried women.

• 대한가정학회지
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• 제38권10호
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• pp.45-51
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• 2000

This study illucidated the importance of drop Value in the resets of surveying the current values of sizing and grading. Therefore, it is meaningful to get the classification of body form with the appropriate distribution of drop values of the body. The distribution of drop value and the frequency of each form is very helpful to name the combined sizing or coverage of ready-made clothes. This study aimed at classifying body forms with various drop values using multivariate analysis for sizing and grading. Factor analysis and cluster analysis were done using measured values from unmarried women. The resets are as follows; The factor which explains body forms was obtained by factor analysis, and the representative major 18 items which have important roles in classifying body forms were selected among the measured values with high factor loading and communality. 1) The body forms were classified into 3 groups based on the characteristics, frequencies and distributions of them obtained from cluster analysis. 2) Each classified body form showed conspicuous difference in drop value and the difference of body form mainly resulted from the difference between bust and hip(drop value) in Korean unmarried women. 3) Discriminant analysis showed that the most significant discriminant factor of the trunk classification were bust circumference, upper bust circumference, hip circumference and stature. 4) The cover ratio of size studied in this study for the Korean Sizing system for women's garment were founded high.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.191-197
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• 2022

This study proposes an image-based Pose Intention Network (PIN) algorithm for rehabilitation via patients' intentions. The purpose of the PIN algorithm is for enabling an active rehabilitation exercise, which is implemented by estimating the patient's motion and classifying the intention. Existing rehabilitation involves the inconvenience of attaching a sensor directly to the patient's skin. In addition, the rehabilitation device moves the patient, which is a passive rehabilitation method. Our algorithm consists of two steps. First, we estimate the user's joint position through the OpenPose algorithm, which is efficient in estimating 2D human pose in an image. Second, an intention classifier is constructed for classifying the motions into three categories, and a sequence of images including joint information is used as input. The intention network also learns correlations between joints and changes in joints over a short period of time, which can be easily used to determine the intention of the motion. To implement the proposed algorithm and conduct real-world experiments, we collected our own dataset, which is composed of videos of three classes. The network is trained using short segment clips of the video. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is effective for classifying intentions based on a short video clip.