• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.604-606
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• 2004

본 논문에서는 빠른 서포트 벡터 분류를 위해 신경망을 사용하는 방법을 제안한다. 주어 진 학습 데이터를 통해 낮은 학습 오류를 가지는 다단계 신경망을 얻으면 출력층을 제외한 은닉층은 주어진 문제를 선형분리 가능하게 하는 특징 추출기로 간주할 수 있다. 많은 계산시간을 요하는 키널 맵 대신 이를 사용해서 빠른 서포트 벡터 분류를 가능하게 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.1
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• pp.75-88
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• 2004

The Support Vector Machine(SVM) algorithm has paid attention on maximizing the shortest distance between sample points and discrimination hyperplane. This paper suggests the total margin algorithm which considers the distance between all data points and the separating hyperplane. The method extends existing support vector machine algorithm. In addition, this newly proposed method improves the generalization error bound. Numerical experiments show that the total margin algorithm provides good performance, comparing with the previous methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.559-561
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• 2002

서포트 벡터 머신은 얼굴인식이나 문자인식과 같은 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 성능을 보여준다. 그러나 이러한 문제는 Quadratic Programming(QP) 문제에 관하여 몇 가지 단점을 가지고 있다. 일반적으로 대용량의 QP 문제를 해결하기 위해 많은 계산비용이 요구되며, QP 기반 시스템을 효과적으로 구현하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 대규모 데이터의 처리 시에는 입출력을 맞추기 또한 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 위의 단점을 극복하기 위하여 단일부류 문제를 최소제곱 서포트 벡터 머신을 기반으로 하여 해결하였다. 제안한 방법은 QP 문제를 해결하는 과정이 없이 단일부류 문제를 표현하여 최소제곱 방법을 이용하는 알고리즘이다. 제안된 방법으로 쉽고, 계산 비용을 줄이는 결과를 얻었다. 또한 서포트 벡터 영역 표식자에 확장 적용하여 선형방정식으로 구현하여, 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 패턴인식 분야 중에 얼굴 인증 방법과 바이오인포매틱스 분야 중에 전립선 암 분류 문제에 적용하였다. 우리의 실험결과는 적합한 성능과 좋은 Equal Error Rate(EER)를 보여준다. 제안된 방법은 알 수 없는 물체의 분류 방법의 효율성을 증대시켰고, 실시간 응용분야에 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.618-621
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• 2010

럼버 서포트는 허리에 가해지는 압력을 지지하여 장시간 운전시 피로감을 해소하는 자동차 시트의 부품이다. 본 연구에서는 자동차 시트의 럼버 서포트를 모델링 하였으며, 해석은 럼버 서포트의 베드부분에 여러가지의 비드를 보강하여 사람이 자동차 시트에 앉아 있을 때 작용하는 하중에 따른 변형에 대해 구조해석을 하여 안락성면에서 적합한 모델을 찾는 것이 주된 목적이다. 5줄 보강타입과 풀타입이 5mm안쪽의 변형과 500 N의 접촉력이 나타나 승객의 안락감에 있어 가장 적합하고 내구성도 양호한 것으로 사료된다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.729-736
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• 2009

The accurate estimation of software development cost is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the model using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software cost using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying genetic algorithm. The proposed GA-SVR model outperform some recent results reported in the literature.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1033-1034
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• 2012

본 논문은 제한된 대역폭의 효율적인 활용을 위한 가변 전송률 코덱을 목표로 제안된 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기의 실용도를 높이기 위한 기법을 제안한다. 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기는 높은 분류능력을 가지고 있지만 많은 계산량을 요구하기 때문에 실시간으로 사용하기에는 부적합한 면이 있다. 따라서 계층적 분류를 통해 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기의 실용성을 향상시키는 기법을 제안한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.9
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• pp.169-173
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• 2020

The structural analysis was performed at this study when the axle was loaded by using a total of three automotive support beam models, models A, B and C. Comparing with three models A, B, and C, the equivalent stress is considered to be good for its durability because model C is less than the yield stress of the material. The maximum equivalent stresses happening at models A and B are 1.8 times and 2.5 times higher than the yield stress, respectively, indicating that the material is fractured. So, it does not seem to be efficient as a support beam. Model C can be applied efficiently to the improvement design of axle support beams in terms of durability compared to models A and B. The strength of automotive support beam can be evaluated by applying this research result to the automotive part. And it is seen that this study is adequate at the efficient design and aesthetic convergence practically.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.146.1-146.1
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• 2005

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.147.2-147.2
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• 2005

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.15 no.4
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• pp.68-76
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• 2014

The accurate estimation of construction cost is important to a successful development in construction projects. In previous studies, the construction cost are estimated by statistical methods. Among the statistical methods, support vector regression (SVR) has attracted a lot of attentions because of the generalization ability in the field of cost estimation. However, despite the simplicity of the parameter to be adjusted, it is not easy to find optimal parameters. Therefore, to build an effective SVR model, SVR's parameters must be set properly without additional data handling loads. So this study proposes a novel approach, known as genetic algorithm (GA), which searches SVR's optimal parameters, then adopt the parameters to the SVR model for estimating cost in the early stage of apartment housing projects. The aim of this study is to propose a GA-SVR model and examine the feasibility in cost estimation by comparing with multiple regression analysis (MRA). The experimental results demonstrate the estimating performance based on the percentage of estimations within 25% and find it can effectively do the accurate estimation without through the trial and error process.