• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제3권2호
• /
• pp.179-187
• /
• 1999

목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.360-365
• /
• 2014

기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권11호
• /
• pp.1149-1155
• /
• 2017

최근 통신 기술의 발달로 공간 내 환경 자극을 나타내는 다양한 센서 데이터 수집이 가능해졌다. 베이지안 네트워크는 추론 근거를 확률적으로 고려함으로써 센서 데이터의 불확실하고 불완전한 특성을 보완할 수 있다. 본 논문은 환경 자극의 심리적 영향력을 고려하여 설계된 모듈형 베이지안 네트워크 기반 대중 감성 예측 시스템을 제안한다. 또한 단일 베이지안 네트워크를 모듈화하여 공간 내 환경 자극 변동의 유연한 대응 및 효율적 추론을 수행하였다. 시스템의 성능 검증을 위해 유치원 공간에서 수집된 조도, 음량, 온도, 습도, 색 온도, 음향, 향기, 대중 감성 데이터를 기반으로 대중 감성을 예측하였다. 실험 결과, 제안하는 방법의 예측 정확도는 85%로 여타 분류 기법보다 높은 성능을 나타내었다. 정량적, 정성적 분석을 통해 대중 감성 예측을 위한 확률 기반 방법론의 가능성 및 한계를 분석하였다.

• 대한간호학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.423-431
• /
• 2011

Purpose: The study was designed to determine the discriminating ability of a Bayesian network (BN) for predicting risk for pressure ulcers. Methods: Analysis was done using a retrospective cohort, nursing records representing 21,114 hospital days, 3,348 patients at risk for ulcers, admitted to the intensive care unit of a tertiary teaching hospital between January 2004 and January 2007. A BN model and two logistic regression (LR) versions, model-I and .II, were compared, varying the nature, number and quality of input variables. Classification competence and case coverage of the models were tested and compared using a threefold cross validation method. Results: Average incidence of ulcers was 6.12%. Of the two LR models, model-I demonstrated better indexes of statistical model fits. The BN model had a sensitivity of 81.95%, specificity of 75.63%, positive and negative predictive values of 35.62% and 96.22% respectively. The area under the receiver operating characteristic (AUROC) was 85.01% implying moderate to good overall performance, which was similar to LR model-I. However, regarding case coverage, the BN model was 100% compared to 15.88% of LR. Conclusion: Discriminating ability of the BN model was found to be acceptable and case coverage proved to be excellent for clinical use.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.785-791
• /
• 2014

트위터는 페이스북과 더불어 전 세계적으로 인기 있는 SNS(Social Network Service)이다. 트위터에서 이메일 인증 방식을 악용하여 대량 생성된 스패머 계정은 유해한 콘텐츠로 트위터 사용자들에게 불편함을 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 관계 기반 특징을 이용한 스패머 탐지 기법을 제안한다. 관계 기반 특징이란 사용자의 호감 정도를 표현할 수 있는 친구 관계 특징과 사용자 간의 유사성을 나타낼 수 있는 유형 관계 특징들을 의미한다. 기존의 스패머 탐지 기법과 본 논문에서 제안하는 탐지 기법의 성능을 스패머의 비율을 3%에서 30%까지 변화시키면서 비교 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법이 Naive Bayesian Classifier와 Decision Tree 모두에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.2108-2115
• /
• 2000

The conventional Boolean retrieval systems based on vector spae model can provide the results of retrieval fast, they can't reflect exactly user's retrieval purpose including semantic information. Consequently, the results of retrieval process are very different from those users expected. This fact forces users to waste much time for finding expected documents among retrieved documents. In his paper, we designed a bayesian SOM(Self-Organizing feature Maps) in combination with bayesian statistical method and Kohonen network as a kind of unsupervised learning, then perform classifying documents depending on the semantic similarity to user query in real time. If it is difficult to observe statistical characteristics as there are less than 30 documents for clustering, the number of documents must be increased to at least 50. Also, to give high rank to the documents which is most similar to user query semantically among generalized classifications for generalized clusters, we find the similarity by means of Kohonen centroid of each document classification and adjust the secondary rank depending on the similarity.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제14권2호
• /
• pp.252-261
• /
• 2014

A Bayesian network (BN) based fault diagnosis framework for semiconductor etching equipment is presented. Suggested framework contains data preprocessing, data synchronization, time series modeling, and BN inference, and the established BNs show the cause and effect relationship in the equipment module level. Statistically significant state variable identification (SVID) data of etch equipment are preselected using principal component analysis (PCA) and derivative dynamic time warping (DDTW) is employed for data synchronization. Elman's recurrent neural networks (ERNNs) for individual SVID parameters are constructed, and the predicted errors of ERNNs are then used for assigning prior conditional probability in BN inference of the fault diagnosis. For the demonstration of the proposed methodology, 300 mm etch equipment model is reconstructed in subsystem levels, and several fault diagnosis scenarios are considered. BNs for the equipment fault diagnosis consists of three layers of nodes, such as root cause (RC), module (M), and data parameter (DP), and the constructed BN illustrates how the observed fault is related with possible root causes. Four out of five different types of fault scenarios are successfully diagnosed with the proposed inference methodology.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.957-962
• /
• 2010

If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.91-93
• /
• 2004

B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n：n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.215-221
• /
• 2005

최근에는 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 본 논문에서는 이런 시퀀스 데이터들을 분류하는 문제를 다룬다. 분류 기법 으로는 의사결정 나무나 베이지안 분류기, K-NN방법 등 석러 종류가 있는데, 본 연구에서는 또-U방법을 이용하여 시퀀스들을 분류한다. 또한, 시퀀스들간의 유사도를 구하기 위한 새로운 계산 방법과 효율적인 계산 방법도 제안한다.