• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.110-113
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.429-434
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• 2001

데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.22-29
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• 2018

지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.347-350
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• 2019

인공지능 관련 기술의 발달로 다양한 분야에서 인공지능 활용에 대한 관심이 고조되고 있으며 전문영역에서도 기계학습 기법을 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 특허청에서는 분야별 전문지식을 가진 분류담당자가 출원되는 모든 특허에 국제특허분류코드(이하 IPC) 부여 작업을 수행하고 있다. IPC 분류와 같은 전문적인 업무영역에서 딥러닝을 활용한 자동 IPC 분류 서비스를 제공하기 위해서는 기계학습을 이용하는 분류 모델에 분야별 전문지식을 직관적으로 반영하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 IPC 분류 모델과 전문지식이 반영된 분류별 어휘사전을 활용한 규칙기반 분류 모델을 병행하여 특허문서의 IPC분류를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.11-17
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• 2007

패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장된 학습패턴 또는 초월평면과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 메모리 기반 학습 기법인 RPA를 기반으로 학습패턴들에 내재된 규칙성을 표현하는 IF-THEN 형태의 규칙을 생성하는 점진적 학습 알고리즘을 제안하였다. 하지만, RPA에 의해 생성된 규칙은 주어진 학습패턴 집합에만 충실히 학습되어 overfitting 현상을 보이게 되며, 또한 패턴 공간의 과도한 분할로 인하여 필요 이상으로 많은 개수의 규칙이 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 생성된 규칙으로부터 불필요한 조건을 제거함으로써 ovefitting 현상을 해결함과 동시에 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안하였으며, UCI Machine Learning Repository의 벤치마크 데이터를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 입증하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.145-150
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• 2002

인터넷을 기반으로 하는 사이버교육은 활발 전개되고 있다 하지만 사이버교육에서의 CRM 적용사례는 부족한 현실이다. 본 연구는 RFM, Prediction, 고착도, 연관규칙, 분류규칙등 데이터 마이닝기법들을 활용하여 학습자의 수준에 맞는 강의추천전략을 제안했다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.792-798
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• 2007

본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.730-741
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• 2011

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.534-540
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• 2010

고차원 특성과 높은 상관성은 하이퍼스펙트럴 데이터의 주요 특징이다. LDA와 그 변형 선형 투사 방법들이 고차원 스펙트럴 정보로부터 저차원의 특징을 추출하는데 사용되었다. LDA는 학습 데이터가 적은 경우 흔히 발생하는 과대적합으로 인해 일반화 성능이 낮아지는 문제가 발생하는데, 이를 완화하기 위하여 LDA 규칙화(regularization) 방법들이 제시되었다. 그 중, 평탄도(smoothness) 제약에 기반한 LDA 규칙화 기법은 높은 상관성을 갖는 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성에 적합한 특징 추출 기법이다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 데이터 분류에서 평탄도 제약을 갖는 LDA 규칙화 방법을 소개하고 학습 데이터 조건에 따른 성능을 실험적으로 분석한다. 또한, 분류 성능의 향상을 위한 스펙트럴 정보와 공간적 정보의 상관성을 함께 활용하는 이중 평탄도 LDA 규칙화 기법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.19-22
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• 2002

분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다