한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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SOM을 적용한 선택적 샘플링에 관한 연구

A Study on Selective Sampling using SOM

  • 김만선 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 양형정 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 김정식 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 김선희 (전남대학교 전자컴퓨터공학과)
  • Kim, Man-Sun (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chon-Nam National University) ;
  • Yang, Hyung-Jeong (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chon-Nam National University) ;
  • Kim, Jeong-Sik (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chon-Nam National University) ;
  • Kim, Sun-Hee (Dept. of Electronics and Computer Engineering, Chon-Nam National University)
  • 발행 : 2007.11.09
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초록

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

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