• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.297-305
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• 2008

최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.419-425
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• 2010

커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.71-77
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• 2006

통계학습이론에 기반하고 있는 Support Vector Machine(SVM)은 구조적 위험 최소화원리를 바탕으로 하는 학습 알고리즘이다. 일반적으로SVM은 비선형 경계를 결정하고 자료를 분류하기 위해서 커널(kernel)을 사용한다. 그러나 기존의 커널들은 두 벡터간의 내적이나 거리차를 이용하여 유사도를 측정하기 때문에 하이퍼스펙트럴 영상분류에 효과적으로 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분광유사도커널(Spectral similarity kernel)을 제안한다. 분광유사도 커널은 두 벡터의 거리차와 각 차이를 모두 계산하는 지역적 커널로 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 효과적으로 고려할 수 있다. 이를 검증하기 위해서 Hyperion 영상에 polynomial kernel, RBF kernel을 사용한 SVM 분류기와 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기를 적용하여 토지피복분류를 시행하였다. 분류결과를 통해서 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기가 정량적, 공간적으로 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.37-45
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• 2013

문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.85-88
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• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.879-886
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• 2009

본 논문에서는 시장점유율을 추정할 때 최소제곱 서포트벡터기계를 적용하여 보통최소제곱과 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 비교하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계는 커널 함수를 사용함으로 고차원의 특징 공간에서 선형회귀로 재구성함으로 비선형 회귀문제까지도 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 비모수 기법인 최소제곱 서포트벡터기계를 이용하여 시장점유율 모형을 추정하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계를 기반으로 한 모형 추정은 시장점유율 유인모형을 해결하기 위한 좋은 대안이 된다. 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 평가하기 위해 비교 실험에서는 한국 자동차 시장에서 차량 판매량을 이용하여 브랜드별 시장점유율 모형을 추정하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권1호
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• pp.29-36
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• 1998

본 논문은 Eubank (1994, 1997)에 의해 이론적으로 제안된 선형 평활스플라인 추정량에 대한 알고리즘을 개발함으로 선형 스플라인의 추정을 보다 쉽고 효율적으로 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 이 알고리즘을 이용하여 여러가지 모형의 예들에 대하여 추정량의 적합성을 조사하였고, 제시된 선형 평활스플라인 추정량이 비모수 함수 추정의 도구로서 잘 적합됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.831-839
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• 2010

최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.167-173
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• 2023

본 논문에서는 고차원의 자료를 저차원으로 변환시켜 시각화하는 다양한 방법들을 소개하였다. 차원 축소는 크게 선형 방법과 비선형 방법으로 나눌 수 있는데 선형 방법으로 주성분 분석, 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였고 비선형 방법으로 커널 주성분 분석, 자기조직도, 국소 선형 사상, Isomap, 국소 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였으며, 가장 최근에 제안되었으며 매우 널리 사용되고 있지만 통계학 분야에는 비교적 생소한 t-SNE에 대하여 자세히 소개하였다. t-SNE를 이용한 간단한 예제를 제시하고 t-SNE의 장단점을 지적한 최근 연구 논문을 소개하고 제시된 향후 연구 과제들을 살펴보았다.