• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.295-322
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• 2012

본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.469-476
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• 2001

현대사회에서 웹을 통한 정보 제공 서비스가 늘어나면서 병원에서도 홈페이지와 E-mail을 통하여 많은 질문과 상담이 진행되고 있다. 그러나, 이것은 관리자에 대한 업무부담과 답변에 대한 응답시간 지연의 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 질의문서에 대한 자동응답시스템의 기초연구로 문서 분류 방법을 연구하였다. 실험방법으로 1200개의 환자질의문서를 대상으로 66%는 학습문서로, 34%는 테스트문서로 활용하여 이것을 NBC(Naive Bayes Classifier), 공통색인어, 연관계수를 이용한 문선분류에 사용하였다. 문서 분류 결과, 기본적인 NBC방법 보다는 본 논문에서 제안한 두 방법이 각각 3%, 5% 정도 더 높게 나타났다. 이러한 색인어의 빈도보다, 색인어와 카테고리간의 연관성이 문서 분류에 더 효과적이라는 것을 의미한다.

• Computers and Concrete
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• 제19권3호
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• pp.275-282
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• 2017

The aim of this study is to build Machine Learning models to evaluate the effect of blast furnace slag (BFS) and waste tire rubber powder (WTRP) on the compressive strength of cement mortars. In order to develop these models, 12 different mixes with 288 specimens of the 2, 7, 28, and 90 days compressive strength experimental results of cement mortars containing BFS, WTRP and BFS+WTRP were used in training and testing by Random Forest, Ada Boost, SVM and Bayes classifier machine learning models, which implement standard cement tests. The machine learning models were trained with 288 data that acquired from experimental results. The models had four input parameters that cover the amount of Portland cement, BFS, WTRP and sample ages. Furthermore, it had one output parameter which is compressive strength of cement mortars. Experimental observations from compressive strength tests were compared with predictions of machine learning methods. In order to do predictive experimentation, we exploit R programming language and corresponding packages. During experimentation on the dataset, Random Forest, Ada Boost and SVM models have produced notable good outputs with higher coefficients of determination of R2, RMS and MAPE. Among the machine learning algorithms, Ada Boost presented the best R2, RMS and MAPE values, which are 0.9831, 5.2425 and 0.1105, respectively. As a result, in the model, the testing results indicated that experimental data can be estimated to a notable close extent by the model.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권12호
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• pp.966-978
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• 2002

기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권12호
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• pp.119-125
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• 1999

This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.33-39
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• 2006

본 논문에서는 수정된 LVQ를 이용한 패턴 분류 방식을 제안한다. 제안한 방식은 입력 패턴의 분류 성능을 개선하기 위하여 입력 벡터와 기준 벡터 사이의 확률 분포의 비대칭도를 계산하여 학습에 이용한다. 학습을 하는 동안 기준 벡터는 입력 벡터의 확률 분포에 근접하게 되고, 기준 벡터는 Bayes 분류기의 결정 경계에 근접하게 위치한다. 가우시안 분포의 데이터와 Fisher의 IRIS 데이터 분류를 실험하여 LVQ1, LVQ2, GLVQ와 비교하여 제안한 방식이 우수한 분류 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.727-729
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• 2005

나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.22-30
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• 2011

품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.