• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1313-1315
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• 2015

베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 특정 신문기사가 어떤 정치적 성향을 가지는지 분류한다. 이를 위하여 보수 및 진보 성향으로 알려진 언론사의 보도기사를 수집하여 베이즈 분류기를 학습하였다. 즉, 보수 및 진보적 성향을 갖는 기사에서 출현 빈도가 높은 단어의 빈도수를 확인하여 분류기를 구현하였다. 학습에 사용하지 않은 보수 및 진보적 성향의 기사를 사용하여 분류기의 성능을 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.102-106
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• 2011

본 논문에서는 사전 원어정보를 이용한 기존 방법에 나이브 베이즈 분류기를 추가로 이용하는 의미제약 기술에 대하여 소개한다. 의미제약은 의미 분석의 전처리 단계로서 부분적으로 중의성을 해소하여 입력된 복합명사의 분석 정확도 뿐만 아니라 전체적인 분석시간의 단축에도 큰 도움을 준다. 나이브 베이즈 분류기를 이용하는 방법은 사전의 의존성으로 인해 제약할 수 없는 2-gram을 대상으로 제약을 시도한다. 분류기를 위한 학습데이터는 의미 태깅된 기분석 2-gram사전을 이용하여 U-WIN의 관계정보와 사전 그리고 패턴들에 의해 생성된다. 원어정보로 해결하지 못하는 34.63%의 2-gram중 2.83%에 대해 추가로 제약에 성공 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.727-729
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• 2005

나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.214-216
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• 2006

온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.310-312
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• 2016

OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.310-312
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• 2016

OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어 모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.73-76
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• 2012

본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.6
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• pp.25-39
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• 2018

The purpose of this study is to develop an efficient incident detection algorithm by applying machine learning, which is being widely used in the transport sector. As a first step, network of the target site was constructed with micro-simulation model. Secondly, data has been collected under various incident scenarios produced with combination of variables that are expected to affect the incident situation. And, detection results from both McMaster algorithm, a well known incident detection algorithm, and the Naive Bayes algorithm, developed in this study, were compared. As a result of comparison, Naive Bayes algorithm showed less negative effect and better detect rate (DR) than the McMaster algorithm. However, as DR increases, so did false alarm rate (FAR). Also, while McMaster algorithm detected in four cycles, Naive Bayes algorithm determine the situation with just one cycle, which increases DR but also seems to have increased FAR. Consequently it has been identified that the Naive Bayes algorithm has a great potential in traffic incident detection.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.19 no.2
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• pp.45-53
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• 2015

In order to improve the performance of the visual inspection process, in addition to existing automatic visual inspection machine and human inspectors have developed a new process configuration using a Naive Bayes classifier. By applying the classifier, defect leakage and human inspector's work amount could be improved at the same time. New classification method called AMPB was applied instead of conventional methods based on MAP classification. By experimental results using the filter product for camera modules, it was confirmed that it is possible to configure the process at the level of leakage ratio 1.14% and human inspector's work amount ratio 75.5%. It is significant that the result can be applied in such a wide range as gas leak detection which is the collaboration process between inspection machine and human inspector's

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.33-36
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• 2000

베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.