• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.77-93
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• 2020

비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-13
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• 2003

인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.59-64
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• 2022

한국표준질병사인분류(KCD)는 사람의 질병과 사망 원인을 유사성에 따라 체계적으로 유형화한 분류체계이다. KCD는 계층적 분류체계로 구성되어 있어 분류마다 연관성이 존재하지만, 일반적인 텍스트 분류 모델은 각각의 분류를 독립적으로 예측하기 때문에 계층적 정보를 반영하는 데 한계가 있다. 본 논문은 계층적 분류체계를 적용한 KCD 예측 모델을 제안한다. 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 비교 실험을 진행한 결과 F1-score 기준 최대 0.5%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 특히 비교 모델이 잘 예측하지 못했던 저빈도의 KCD에 대해서 제안 모델은 F1-score 기준 최대 1.1%p의 성능이 향상되었다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.53-59
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2018

최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.174-178
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• 2008

P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.278-281
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• 1998

본 논문에서는 다양한 모양의 부품 영상을 CCD카메라로 입력 받아 부품 영상에 포함된 부품의 내용 정보를 이용하여 부품을 분류하는 계층적 부품 분류 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 부품 영상에 대해서 통계적 방법과 템플리트를 계층적으로 적용하여 부품을 분류하는 시스템이다. 2,000개의 부품 영상을 이용하여 실험한 결과, 84%의 분류율을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.173-176
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• 2001

이 연구는 계층적 분류체계를 기반으로 자동분류를 수행할 HiCat 알고리즘을 제안한다. HiCat 알고리즘은 DDC 지식베이스의 주제어와 기계학습을 거친 정보를 동시에 이용하고, 각 계층별로 주제적합성가중치를 구해 최종 주제범주를 결정한다. 이 알고리즘이 최적의 성능을 보이는 조건을 알아보고, 일반 분류기와의 성능 비교를 통해 HiCat 알고리즘을 평가해 보았다.