• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.25-30
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• 2009

패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 가중치 평균 분류기는 가중치를 적절히 설정함으로써 뛰어난 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 가중치는 인식 문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식이나 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 가중치의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 가중치 평균 분류기의 가중치를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 가중치 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터들 중의 하나인 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.9-15
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• 2009

퍼지 가중치 평균 분류기는 가중치를 적절히 설정함으로써 뛰어난 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 가중치는 인식 문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식과 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 가중치의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 가중치 평균 분류기의 가중치를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특정값들 간의 통계적 정보를 이용한 가중치 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들의 효과를 조사하기 위하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터들 중의 하나인 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하였으며, 그 결과 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.508-514
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• 2021

본 논문에서는 지도 학습 기반의 분류기 제안을 위해, 분류 데이터의 각 특징별 소속도를 결정하는 3가지 종류의 퍼지 소속도 함수를 제안하였다. 또한 각 특징별 소속도들의 평균값을 이용하여 분류 결과를 도출하는 과정에 사용되는 평균값 산출 기법을 단순 산술평균이 아닌 다양한 가중치를 활용한 가중치 평균을 이용함으로써 분류기 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안한 기법들의 실험을 위해 Iris, Ecoli, Yeast의 3가지 표준 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 서로 다른 특성의 데이터 세트들에 대해서도 고르게 우수한 분류 성능이 얻어질 수 있음을 확인하였고, 기존에 발표된 다른 기법들에 의한 해당 데이터 세트들의 분류 성능과 비교했을 때, 퍼지 소속도 함수의 개선과 가중치 평균 기법의 개선을 통해 더욱 우수한 분류 성능이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.592-603
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• 2000

본 논문에서는 12개의 방향성 $5\times{5}$ 그라디언트 마스크를 서명영상에 적용하여 추출한 밀도함수와 가중치 평균퍼지 분류기를 사용하여 오프라인 서명 검증기법을 연구하였다. Nevatia-Babu 그라디언트 마스크에 근간을 두고 추출한 12방향에 대한 밀도함수는 서명영상의 전체적인 형태와 연관이 있어 본 연구의 특징벡터로 사용되었다. 가중치 평균 퍼지분류기의 판단기준이 되는 특징벡터들의 집합은 친필 서명샘플들에서만 추출되어 위조서명의 검출에 적용되었다. 본 논문의 실험결과는 제안된 시스템이 다양한 위조서명에 관한 어떤 사전지식이 없다할지라도 77% 이상의 높은 검증률로 서명영상의 진위여부를 가려낼 수 있음을 보였다.