• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2019

The development of prolong and severe drought can directly impact on the environment, agriculture, economics and society of country. A lot of efforts have been made across worldwide in the planning, monitoring and mitigation of drought. Currently, different drought indices such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) are developed and most commonly used to monitor drought characteristics quantitatively. However, it will be very meaningful and essential to develop a more effective technique for assessment and monitoring of onset and end of drought. Therefore, in this study, the hidden Markov Bayesian classifier (MBC) was employed for the assessment of onset and end of meteorological drought classes. The results showed that the probabilities of different classes based on the MBC were quite suitable and can be employed to estimate onset and end of each class for meteorological droughts. The classification results of MBC were compared with SPI and with past studies which proved that the MBC was able to account accuracy in determining the accurate drought classes. For more performance evaluation of classification results confusion matrix was used to find accuracy and precision in predicting the classes and their results are also appropriate. The overall results indicate that the MBC was effective in predicating the onset and end of drought events and can utilized for monitoring and management of short-term drought risk.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.81-90
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• 2012

디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1010-1019
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• 2011

This was a preliminary research for the goal of understanding between internal structure of Osteogenesis Imperfecta Murine (OIM) bone and its fragility. 54 hyperspectral bone data sets were captured by using JASCO 2000 Raman spectrometer at UMKC-CRISP (University of Missouri-Kansas City Center for Research on Interfacial Structure and Properties). Each data set consists of 1,091 data points from 9 OIM bones. The original captured hyperspectral data sets were noisy and base-lined ones. We removed the noise and corrected the base-lined data for the final efficient classification. High dimensional Raman hyperspectral data on OIM bones was reduced by Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) and efficiently classified for the first time. We confirmed OIM bones could be classified such as strong, middle and weak one by using the coefficients of their PCA or LDA. Through experiment, we investigated the efficiency of classification on the reduced OIM bone data by the Bayesian classifier and K -Nearest Neighbor (K-NN) classifier. As the experimental result, the case of LDA reduction showed higher classification performance than that of PCA reduction in the two classifiers. K-NN classifier represented better classification rate, compared with Bayesian classifier. The classification performance of K-NN was about 92.6% in case of LDA.

• 한국해양공학회지
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• 제26권4호
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• pp.57-63
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• 2012

In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.573-585
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• 2018

본 연구에서는 제 2형 당뇨(type 2 diabetes mellitus)의 발병 확률을 예측하기 위해 11가지 위험요인을 가지고 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형에 적합시킨다. 그런 다음 이를 시각적으로 쉽게 이해하는데 도움을 주는 노모그램 구축 방법을 소개한다. 분석은 2013-2015년 6기 국민건강영양조사 데이터를 가지고 분석하였다. 또 로지스틱 회귀모형에 세 가지 상호작용 항을 넣어 분석의 질을 높이고자 하였고 베이지안 노모그램에 left-aligned 방법을 사용하여 비교하기 쉽게 만들었다. 최종적으로 두 노모그램을 비교하고 효용성을 알아보았다. 마지막으로 ROC 곡선을 이용하여 노모그램이 적절한지 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2020

음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습모델을 적용하여 실험한 결과 'ㅏ' 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.619-630
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• 2019

이상지질혈증은 한국인의 대표적인 성인병이며 지속적인 관리가 필요한 만성질환이다. 또한 고혈압이나 당뇨병과 함께 심혈관계 질환의 위험 요인으로 잘 알려져 있다. 하지만 혈관 질환은 검사 없이는 질병 판단을 하기 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 이상지질혈증의 인지와 예방을 위하여 관련된 위험 요인을 확인한다. 이들을 종합하여 시각화하면서 발병률 예측까지 가능한 통계적 도구 노모그램을 구축하였다. 데이터는 국민건강영양조사 6기, 7기 제1차년도 (2013-2016) 데이터를 사용하였다. 분석 순서로는 먼저 이상지질혈증의 총 12가지 위험 요인을 교차분석을 통해 확인하였다. 그리고 순수 베이지안 분류기를 이용하여 이상지질혈증에 대한 모형으로 노모그램을 구축하였다. 구축한 노모그램은 ROC 곡선과 Calibration plot을 사용하여 신뢰성을 검증하였다. 마지막으로 이전에 제시했던 로지스틱 노모그램과 본 연구에서 제안한 베이지안 노모그램을 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문에서는 필기체 숫자인식을 위해서 계층적으로 서로 다른 레벨의 정보를 표현할 수 있는 구조화된 특징들의 추출 방법과 특징들 사이에 의존도를 이용하여 분류하는 베이지안 망을 제안한다. 이러한 계층적 특징들을 추출하기 위해서 레벨 단위로 가버 필터들을 정의하고, FLD(Fisher Linear Discriminant) 척도를 이용하여 최적화된 가버 필터들을 선택한다. 계층적 가버 특징들은 최적화된 가버 특징들을 이용하여 추출되며, 하위 레벨일수록 더욱 국부적인 정보를 표현한다. 추출된 계층적 가버 특징들의 분류성능 향상을 위해서 가버 특징들 사이의 계층적 의존도를 이용하는 베이지안 망을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 naive Bayesian 분류기, k-nearest neighbor 분류기, 그리고 신경망 분류기들과 함께 필기체 숫자인식에 적용되어 계층적 가버 특징들의 효율성과 계층적 의존도를 이용하는 베이지안 망은 분류성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.90-92
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• 2000

데이터마이닝 문제는 데이터를 그 속성들에 따라 분류하여 예측하는 것뿐만 아니라 분류된 속성들간의 연관성에 대해 잘 설명할 수 있어야 한다. 일반적으로 변수들간의 연관성을 잘 설명할 수 있으면서도 높은 예측력을 가지는 방법으로는 베이지안 네트웍 분류자(Bayesian network classifier)가 있다. 그러나 이것은 데이터 마이닝과 같은 대용량 데이터에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이에 이 논문에서는 최근 RBF 신경망이 입력변수 선정문제에 성공적으로 적용된 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 방법을 이용하여 최적의 입력변수들만을 선택하여 베이지안 네트웍을 학습하는 Selective BN Augmented Naive-Bayes Classifier를 새로운 방안으로 제안하고 이를 실제 데이터마이닝 문제에 적용한 결과를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.888-894
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• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.