• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.622-624
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• 2005

대규모 지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄이기 위해서 지문분류는 필수적인 과정이다. 최근 이진분류기인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 지문분류 기법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다중부류 지문분류에 적합하도록 자기 구성 지도(Self-Organizing Map:SOM)를 이용하여 OVA(One-Vs-All) SVM들을 결합하는 지문분류 기법을 제안한다. SOM을 이용하여 OVA SVM들을 동적으로 결합하기 위한 결합 지도를 생성하여 지문분류 성능을 높인다. 지문분류에 있어 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 Jain이 구축한 FingerCode 데이터베이스에 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.5\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 승자독식(Winner-takes-all)과 다수결 투표(Majority vote)보다 높은 성능을 확인하였다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.14 no.1
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• pp.57-66
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• 2000

본 연구는 울릉도의 성인봉과 태하령지역의 산림식생을 분류하기 위해 199년 7-8월에 36개소를 선정하여 식생조사를 실시하였으며 식물사회학적 방법과 TWINSPAN에 의하여 군락을 분류하였다 울릉도 산림의 종조성표에 의한 군락 분류결과 너도밤나무-섬노루귀 군락군으로 판명되었다 이 군락군은 다시 솔송나무-섬잣나무 군락, 참나도히초미-졸방제비꽃군락으로 크게 나뉘어졌으며 참나도히초미-졸방제비꽃군락은 다시 전형하위군락. 섬조릿대하위군락 일색고사리하위군락으로구분되었다 TWINSPAN에 의한 분류결과는 솔송나무-섬작나무군락 너도밤나무-섬조릭대군락 너도밤나무-일색고사리군락, 너도밤나무-큰두루미꽃군락으로 구분되었다 식물사회학적 군락 분류결과와 TWINSPAN에 의한 군락분류결과는 4개 군락으로 구분되는 일치성을 보이고 있어 두 방법에 의한 군락 분류방법은 상호 보완될수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.232-234
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• 2000

최근들어 정보의 양이 날로 방대해 짐에 따라 이를 자동으로 분류해 줄 수 있는 무서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 문서 자동분류는 새로운 문서를 미리 정의된 부류로 대응시키는 일련의 작업을 말하며, 각종 패턴인식 기법들을 이용하여 시도되고 있다. 본 논문에서는 수많은 사용자들의 질의들을 분류하여 자동으로 응답하는 시스템에 적용할 수 있는 자동 질의 분류시스템을 제안한다. 실험은 500만명 이상이 사용하고 있는 한메일넷의 실제 사용자 질의를 수집하여 수행하였으며, 자동분류 방법으로는 다중 신경망을 이용하였다. 또한 효율적인 특징추출 기법과 결과 결합방법을 적용하여 분류의 정확율을 높이고자 하였다. 2204개의 실제 질의메일에 대한 실험결과, 91.1%까지의 정확율을 얻어 제안한 시스템이 실제 한메일넷의 자동응답 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.7-10
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• 2007

마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2003.10a
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• pp.80-82
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• 2003

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
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• 1995.10b
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• pp.146.1-146
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• 1995

• Journal of Sasang Constitutional Medicine
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• v.8 no.2
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• pp.259-260
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• 1996

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.355-358
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• 2003

대용량 데이터베이스를 기반으로 하는 지문인식 시스템에 있어서 전체적인 처리효율 증가를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 지문의 형상을 일정한 패턴을 기준으로 분류를 수행함에 있어서 영상의 Noise제거를 위해 하나의 영상에 크기가 서로 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하여 공통적으로 추출해 내는 특이점의 Position과 개수에 따라 지문을 분류하여 대용량 지문인식 시스템의 처리 효율을 증가시키는데 있다 .

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.356-358
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• 2003

DNA microarray기술의 발달로 한꺼번에 수천 개 유전자의 발현 정보를 얻는 것이 가능해졌는데, 이렇게 얻어진 데이터를 효과적으로 분류하는 시스템을 만들어놓으면 새로운 샘플이 정상상태인지, 질병을 가진 상태인지 예측할 수 있다. 분류 시스템을 위하여 여러 가지 특징선택방법들과 분류기법들을 사용할 수 있는데, 모든 상황에서 항상 뛰어난 성능을 보이는 특징선택법이나 분류기를 찾기는 힘들다. 안정되고 개선된 성능을 내기 위해서 특징-분류기의 앙상블을 이용할 수 있는데, 앙상블에 이용될 수 있는 특징선택 방법이나 분류기의 수가 많다면, 앙상블을 만들 수 있는 조합이 많아지기 때문에, 모든 조합에 대하여 앙상블 결과를 구하기는 거의 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용하여 모든 앙상블 결과를 계산하지 않으면서 최적의 앙상블을 찾아내는 방법을 제안하였으며, 실제로 림프종 암 데이터에 적용한 결과 100%의 결합결과를 보이는 최적의 앙상블을 효과적으로 찾아내었다.