Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2001.04b
/
pp.295-297
/
2001
최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.10
no.5
s.37
/
pp.27-32
/
2005
Recently there has been much interest in applying data mining to computer network intrusion detection. A new approach, based on the k-Nearest Neighbour(kNN) classifier, is used to classify Program behaviour as normal or intrusive. Each system call is treated as a word and the collection of system calls over each program execution as a document. These documents are then classified using kNN classifier, a Popular method in text mining. A simple example illustrates the proposed procedure.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2005.07b
/
pp.757-759
/
2005
Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2003.10b
/
pp.733-735
/
2003
DNA Microarray 기술은 유전자의 발현여부를 매우 빠르게 검사할 수 있는 도구이며 각종 질병의 발생여부를 예측하기 위한 정보를 제공한다. 유전자 발현 데이터로부터 암의 발생 여부를 예측하기 위해서는 기존의 접근방법과 다른 기계학습 기법이 요구된다. 일반적으로 샘플의 개수가 극히 적은 반면에 특징의 개수는 수천에서 수만 개가 존재하기 때문에 문제의 특성에 맞는 분류기의 구조를 결정하는 것이 매우 어려운 일이기 때문이다. 진화 신경망은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 학습하며 사용자는 각 개체의 적합도를 평가할 수 있는 방법만 제공해 주면된다. 특히 신경망의 구조를 사전에 고정하지 않아도 되는 장점이 있기 때문에 전문적인 지식이 없는 사용자라도 이용가능하다. 대장암 데이터에 대한 실험결과 제안하는 분류기 모델이 다층 퍼셉트론, SVM (support vector machine), 최근접 이웃 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2005.07b
/
pp.292-294
/
2005
대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
/
v.23
no.8
s.185
/
pp.80-88
/
2006
This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED illuminator and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of hot rolled steel strip are used to develop KNN (k- Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
2005.10a
/
pp.379-383
/
2005
This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
/
v.8
no.10
/
pp.63-70
/
2018
Biomedical signal measurement technology using images has been developed, and researches on respiration signal measurement technology for maintaining life have been continuously carried out. The existing technology measured respiratory signals through a thermal imaging camera that measures heat emitted from a person's body. In addition, research was conducted to measure respiration rate by analyzing human chest movement in real time. However, the image processing using the infrared thermal image may be difficult to detect the respiratory organ due to the external environmental factors (temperature change, noise, etc.), and thus the accuracy of the measurement of the respiration rate is low.In this study, the images were acquired using visible light and infrared thermal camera to enhance the area of the respiratory tract. Then, based on the two images, features of the respiratory tract region are extracted through processes such as face recognition and image matching. The pattern of the respiratory signal is classified through the k-nearest neighbor classifier, which is one of the statistical classification methods. The respiration rate was calculated according to the characteristics of the classified patterns and the possibility of breathing rate measurement was verified by analyzing the measured respiration rate with the actual respiration rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.49
no.4
/
pp.42-53
/
2012
In pattern recognition and machine learning society, classification has been a classical problem and the most widely researched area. Adaptive boosting also known as Adaboost has been successfully applied to binary classification problems. It is a kind of boosting algorithm capable of constructing a strong classifier through a weighted combination of weak classifiers. On the other hand, the PCA and LDA algorithms are the most popular linear feature extraction methods used mainly for dimensionality reduction. In this paper, the combination of Adaboost and feature extraction methods is proposed for efficient classification of two class data. Conventionally, in classification problems, the roles of feature extraction and classification have been distinct, i.e., a feature extraction method and a classifier are applied sequentially to classify input variable into several categories. In this paper, these two steps are combined into one resulting in a good classification performance. More specifically, each projection vector is treated as a weak classifier in Adaboost algorithm to constitute a strong classifier for binary classification problems. The proposed algorithm is applied to UCI dataset and FRGC dataset and showed better recognition rates than sequential application of feature extraction and classification methods.
Automated text classification is considered as an important method to manage and process a huge amount of documents in digital forms that are widespread and continuously increasing. Recently, text classification has been addressed with machine learning technologies such as k-nearest neighbor, decision tree, support vector machine and neural networks. However, only few investigations in text classification are studied on real problems but on well-organized text corpus, and do not show their usefulness. This paper proposes and analyzes text classification methods for a real application, email document classification task. First, we propose a combining method of multiple neural networks that improves the performance through the combinations with maximum and neural networks. Second, we present another strategy of combining multiple machine learning classifiers. Voting, Borda count and neural networks improve the overall classification performance. Experimental results show the usefulness of the proposed methods for a real application domain, yielding more than 90% precision rates.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.