• 응용통계연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.131-139
• /
• 2013

지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.1035-1042
• /
• 2008

이진 분류기로서 지지벡터기계는 다양한 응용을 통해 이진 분류 문제에서 기존의 패턴 분류기들보다 우수한 성능을 보였다. 지지벡터기계의 바탕이 되는 최대 마진 분류 이론을 다중 분류 문제에 확장은 어려움이 있다. 이 논문에서는 다중 분류 문제를 위한 지지벡터기계의 학습 전략을 논의하였으며 성능 비교를 수행하였다. 학습 데이터의 분배 전략에 따라 지지벡터기계는 고유의 이진 분류 특징을 수정하지 않고 다중분류 문제에 쉴게 적용될 수 있다. 다양한 벤치마킹 데이터에 대해 선택된 학습 전략, 커널함수, 학습 소요시간 등에 따라 성능비교가 수행되었고 오류역전파 학습의 신경망의 테스트 결과와 비교되었다. 신경망 모델과 비교 실험에서 지지벡터기계는 일반적인 다중 분류 문제에 응용성과 효과가 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권3호
• /
• pp.365-368
• /
• 2005

본 연구에서는 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)를 이용하여 한국어 대화의 화행을 분석하는 방법을 제안한다. 우리는 발화의 어휘 및 품사와 이진 품사 쌍을 문장 자질로 사용하고 이전 발화의 문맥을 문맥 발화로 사용한다. 카이 제곱 통계량을 이용해 적절한 자질을 선택하고 선택된 자질로 지지 벡터 기계를 학습하였다. 학습된 지지 벡터 기계 분류기를 이용하여 각 발화의 화행을 분석하였다. 호텔 예약 영역의 말뭉치에 대해 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 약 $90.54\%$의 정확률을 얻었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.938-942
• /
• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권11호
• /
• pp.563-568
• /
• 2016

단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제17B권3호
• /
• pp.249-254
• /
• 2010

본 논문은 지지벡터기계를 이용하여 스팸메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한 후 각각의 자질을 TF, TF-IDF, 이진 가중치 등으로 표현하여 실험하였다. 카이제곱 통계량을 이용하여 선택된 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM분류기는 각각의 이메일의 스팸 여부를 결정한다. 실험 결과, 선택되어진 자질들이 성능향상을 가져왔으며, TREC05-p1 스팸 말뭉치에 대해 약 98.9%의 정확도를 얻었다.

• 응용통계연구
• /
• 제35권5호
• /
• pp.593-601
• /
• 2022

빈번하지는 않지만 한번 발생하면 상대적으로 큰 손실을 가져오는 사례를 통칭하여 부정 사례(Fraud)라고 부르며, 부정 탐지의 문제는 많은 분야에서 활용된다. 부정 사례는 정상 사례에 비해 상대적으로 관측치가 매우 적고 오분류의 비용이 월등히 크기 때문에 일반적인 이항분류 기법을 바로 적용할 수 없다. 이러한 경우에 활용할 수 있는 방법이 부정 탐지 지지 벡터기계(FDSVM)이다. 본 논문에서는 공변량이 함수형일 때 활용 가능한 함수형 부정 탐지 지지 벡터기계(F²DSVM)를 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 함수형 공변량을 가진 데이터에서 사용자가 목표하는 부정 탐지의 성능을 만족시키는 제약하에서 최적의 예측력을 가지는 분류기를 학습시킬 수 있다. 뿐만아니라, 통상적인 SVM과 마찬가지로, F²DSVM도 자취해의 조각별 선형성을 보일 수 있으며 이를 바탕으로 효율적인 자취해 알고리즘을 활용할 수 있고 분류기의 학습 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 마지막으로, 반도체 웨이퍼 불량 탐지 문제에 제안된 F²DSVM을 적용해 보았고, 그 활용 가능성을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.227-234
• /
• 2015

본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법은 긍정 가방 안에서 "가장 긍정"인 인스턴스만 고려하여 마진을 찾는다. 일반적으로 다중 인스턴스로 표현된 데이터에서, 긍정 가방에 포함된 인스턴스들 중 실제로 긍정을 나타내는 인스턴스들은 자질 공간 상에서 서로 유사한 곳에 위치해 있다. 제안한 방법은 기존의 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘 중에서 긍정 인스턴스들의 교차점을 찾아 이 교차점과 거리를 계산하여 "가장 긍정"인 인스턴스를 선택한다. 긍정 인스턴스들의 교차점인 피벗 포인트를 구하는 방식은 두 가지이다. 먼저, 학습과정 중 추정된 긍정 인스턴스들의 중심점을 사용하는 방법과 학습 시작 시에 가장 긍정일 것으로 예상되는 긍정 인스턴스들의 중심점을 찾는 방법으로 나뉜다. 총 12개의 벤치마크 다중 인스턴스 데이터 셋을 통해 제안한 방법이 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보임을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.944-946
• /
• 2014

최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 기존 지지벡터머신 알고리즘을 분산 처리가 가능하도록 변형하여 위치 측정을 수행하였고, 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.592-595
• /
• 2009

우리는 지지벡터기계를 이용하여 스팸 이메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이 제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택한 후 각각의 자질을 문서 빈도(TF)와 역문헌빈도(IDF) 값으로 표현하였다. 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM 분류기는 각각의 이메일의 스팸 유무를 결정한다. 실험 결과, 웹메일 시스템에서 수집한 이메일 데이터에 대해 약 82.7%의 정확률을 얻었다.