• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권3호
• /
• pp.421-437
• /
• 2015

This paper aims to present a supervised classification algorithm based on data fusion for the segmentation of the textured images. The feature extraction method we used is based on discrete wavelet transform (DWT). In the segmentation stage, the estimated feature vector of each pixel is sent to the support vector machine (SVM) classifier for initial labeling. To obtain a more accurate segmentation result, two strategies based on information fusion were used. We first integrated decision-level fusion strategies by combining decisions made by the SVM classifier within a sliding window. In the second strategy, the fuzzy set theory and rules based on probability theory were used to combine the scores obtained by SVM over a sliding window. Finally, the performance of the proposed segmentation algorithm was demonstrated on a variety of synthetic and real images and showed that the proposed data fusion method improved the classification accuracy compared to applying a SVM classifier. The results revealed that the overall accuracies of SVM classification of textured images is 88%, while our fusion methodology obtained an accuracy of up to 96%, depending on the size of the data base.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.1499-1508
• /
• 2018

빠른 속도로 성장하고 있는 전자상거래 시장이 기업들에게 고객층을 넓혀나갈 좋은 기회를 제공하고 있는 반면에 블랙컨슈머로 인한 기업들의 피해 사례 또한 늘어나고 있다. 본 연구는 전자상거래 고객 데이터를 통해 전자상거래상의 블랙컨슈머를 탐지해내는 머신 러닝 모델을 구축하고 최적화하는 것을 목표로 한다. Feature selection의 filter method와 4개의 classification 알고리즘을 이용한 실험을 통해 F-measure 0.667의 정확도로 블랙컨슈머를 탐지하는 모델을 구축하였으며 F-measure에서 11.44%, AURC에서 10.51%, TPR에서 22.87%의 성능 향상을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권10호
• /
• pp.59-66
• /
• 2022

본 논문에서는 음성 데이터에서 특징벡터를 추출한 후 이를 분석하여 화자의 성별을 분류하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 고객이 전화 등 음성을 통해 서비스를 요청할 시 요청한 고객의 성별을 자동으로 인식함으로써 직접 듣고 분류하지 않아도 되는 편의성을 제공한다. 학습된 모델을 활용하여 성별을 분류한 후 성별마다 요청 빈도가 높은 서비스를 분석하여 고객 맞춤형 추천 서비스를 제공하는 데에 유용하게 활용할 수 있다. 본 연구는 공백을 제거한 남성 및 여성의 음성 데이터를 기반으로 각각의 데이터에서 MFCC를 통해 특징벡터를 추출한 후 SVM 모델을 활용하여 기계학습을 진행하였다. 학습한 모델을 활용하여 음성 데이터의 성별을 분류한 결과 94%의 성별인식률이 도출되었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.265-269
• /
• 2010

본 논문에서는 새로운 형태의 스펙트럼 특징인 스펙트럼 대비 MFCC (SCMFCC)를 제안하고 음악 장르 분류 성능을 분석하였다. 음악 장르 분류를 위해서는 장르 간의 차이를 두드러지게 할 수 있는 특징을 사용해야 하므로, 음악의 화음 구조 및 강약을 잘 표현하는 스펙트럼 대비 특징들이 관심을 받아왔다. 본 논문에서 제안된 SCMFCC는 멜 켑스트럼 상에서 스펙트럼의 대비를 이용하여 기존의 MFCC를 음악 분류에 적합하도록 변형했다. 널리 사용되고 있는 음악 장르 데이터베이스에서 실험을 수행하여, 제안된 SCMFCC 특징의 음악 장르 분류 성능을 기존의 다른 특징들과 비교하였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.69-90
• /
• 2022

국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 「학술연구분야분류표」 상의 분류 범주를 국내학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1281-1285
• /
• 2004

There are numerous emotions in the human world. Human expresses and recognizes their emotion using various channels. The example is an eye, nose and mouse. Particularly, in the emotion recognition from facial expression they can perform the very flexible and robust emotion recognition because of utilization of various channels. Hybrid-feature extraction algorithm is based on this human process. It uses the geometrical feature extraction and the color distributed histogram. And then, through the independently parallel learning of the neural-network, input emotion is classified. Also, for the natural classification of the emotion, advancing two-dimensional emotion space is introduced and used in this paper. Advancing twodimensional emotion space performs a flexible and smooth classification of emotion.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제13권1호
• /
• pp.73-82
• /
• 2013

In pattern classification, feature selection is an important factor in the performance of classifiers. In particular, when classifying a large number of features or variables, the accuracy and computational time of the classifier can be improved by using the relevant feature subset to remove the irrelevant, redundant, or noisy data. The proposed method consists of two parts: a wrapper part with an improved genetic algorithm(GA) using a new reproduction method and a filter part using mutual information. We also considered feature selection methods based on mutual information(MI) to improve computational complexity. Experimental results show that this method can achieve better performance in pattern recognition problems than other conventional solutions.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.103-111
• /
• 2002

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 한국생산제조학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.119-127
• /
• 2000

In this study the classified researches the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the pattern recognition technology. For this purpose the signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing feature extraction feature selection and classifi-er selection is teated by bulk,. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear discriminant function the empirical Bayesian classifier. Also the pattern recognition technology is applied to classifica-tion problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack lack of penetration lack of fusion porosity and slag inclusion the planar and volumetric flaw classification problem), According to this result it is possible to acquire the recognition rate of 83% above even through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.

• 대한기계학회:학술대회논문집
• /
• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
• /
• pp.304-309
• /
• 2003

In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.