• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2001

많은 실세계의 문제에서 일반적인 패턴 분류 알고리즘들은 데이터의 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 각각의 학습 예제에 균등한 중요도를 부여하는 기존의 기법들은 문제의 특징을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 퍼셉트론에 기반한 부스팅 기법을 제안한다. 부스팅 기법은 학습을 어렵게 하는 데이터에 집중하여 앙상블 머신을 구축하는 기법이다. 부스팅 기법에서는 약학습기를 필요로 하는데 기존 퍼셉트론의 경우 문제에 따라 약학습기(weak learner)의 조건을 만족시키지 못하는 경우가 있을 수 있다. 이에 커널을 도입한 커널 퍼셉트론을 사용하여 학습기의 표현 능력을 높였다. Reuters-21578 문서 집합을 대상으로 한 문서 여과 문제에서 부스팅 기법은 다층신경망이나 나이브 베이스 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 인공 데이터 실험을 통하여 부스팅의 샘플링 경향을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.303-310
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• 2007

기계학습에서 분류기틀의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되어왔다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하여 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 적용하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅 등을 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋으로 정확도 비교를 하였다. 그 결과 새로운 앙상블 방법이 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.267-270
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• 2007

기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.95-104
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• 2012

혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.25-35
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• 2014

본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.77-90
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• 2018

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.84-90
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• 2010

Viola와 Jones가 사용한 Haar-like 특징 기반 약분류기의 분별력을 개선하기 위하여, 2차 판별식에 기반한 판정 경계(decision boundary) 결정 방법을 제안한다. Viola와 Jones가 부스팅된 약분류기 앙상블을 사용해서 강분류기를 만들 때 사용한 단일 판정 경계 기반 약분류기는 특징 공간을 지나치게 단순하게 해석한 산물이어서 대부분의 경우 최적이 아니며, 객체 클래스와 배경 클래스 간을 효율적으로 분별하기에 흔히 너무 약하다. 이 논문에서 제안하는 2차 판별식 분석에 기반한 방법은 객체 클래스와 배경 클래스 사이에 다중 판정 경계를 사용하는 약분류기를 만들어준다. 1000개의 positive 샘플과 3000개의 negative 샘플을 훈련에 사용하고, 500개의 positive와 500개의 negative를 테스트에 사용한 차량 검출 실험을 통해서, 기존의 단일 문턱치 기반 약분류기 방식에 비해, 제안 기법이 더 적은 수의 분류기를 사용하면서도 더 우수한 분류 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.713-722
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• 2013

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.79-91
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• 2006

지능형 디스크는 이전에 호스트 프로세서에서 수행되던 입출력 관련 연산 작업을 디스크 상에서 수행함으로써 전체적인 입출력 성능을 향상시킬 수 있다. 하지만, 현 시점에서 입출력 시스템이 가지는 한계와 하위 호환성 문제로 인하여 지능형 디스크를 직접적으로 현실화시키기는 어려워 보인다. 본 논문에서는 기존의 입출력 시스템과 하위 호환성을 유지할 수 있도록 물리적인 섹터 정보만을 이용하여 멀티미디어 부하를 판별하고 이를 기반으로 디스크의 동작을 멀티미디어 재생에 동적으로 최적화시키는 방법을 제안한다. 다양한 입출력 부하로부터 멀티미디어 부하를 지능적으로 분류하기 위해 기계 학습 분야에서 사용되고 있는 부스팅 알고리즘을 사용하였다 부스팅 알고리즘을 통해 구축된 최종 학습기를 이용하여 최근에 발생한 입출력 부하가 멀티미디어 부하라면, 디스크는 보다 많은 섹터를 미리 읽음으로써 멀티미디어 부하에 대한 디스크 활용율을 극대화한다. 이러한 지능형 입출력 서브 시스템을 차후에 멀티미디어 기기에 탑재되는 디스크 드라이브의 내부에 존재시킴으로써 호스트에 부가되는 부하없이 멀티미디어 데이타 재생에 대해 보다 효율적으로 디스크를 구동시킬 수 있다. 또한, 이러한 결과로 저자원 모바일 기기에서 보다 고화질의 멀티미디어를 재생할 수 있게 된다.