• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.159-170
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• 2005

OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.87-100
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• 2011

본 논문에서는 비디오 요약을 시각적으로 특징이 있고 주관적으로 중요한 비디오 세그먼트 집합을 구하는 새로운 요약 방식을 기술한다. 시각적으로 특징이 있는 데이터 포인트를 찾기 위해 novelty detection으로 잘 알려져 있는 OC-SVM(One-Class Support Vector Machine)을 사용할 수 있다. 그러나 OC-SVM의 처리과정에 비디오 세그먼트에 대한 사용자의 주관적인 중요도를 반영하기는 어렵다. OC-SVM의 처리과정에 사용자의 주관적 중요성을 반영하기 위해서, 본 논문에서는 OC-SVM의 퍼지 버전을 유도한다. IFOC-SVM(Importance-based Fuzzy One-Class Support Vector Machine)은 비디오 세그먼트의 중요도에 따라 각 데이터 포인트에 가중치를 부여하고 데이터 분포의 서포트를 측정한다. 이때, 구해진 서포트 벡터는 비 오 세그먼트의 중요도와 시각적 특징 관점에서 비디오의 내용을 축약하여 표현한다. 제안된 알고리즘의 성능을 증명하기 위하여 가상의 데이터들과 다양한 종류의 비디오들을 가지고 실험하였다. 실험 결과는 제안하는 방법의 성능이 다른 비디오 요약의 성능보다 우수함을 보여주었다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.123-123
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• 2003

More elaborated methods allowing the usage of binary classifiers for the resolution of multi-class classification problems are briefly presented. This way of using FSVC to learn a K-class classification problem consists in choosing the maximum applied to the outputs of K FSVC solving a one-per-class decomposition of the general problem.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.716-721
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• 2010

In this work we address the use of support vector machine (SVM) in the multi-class gas classification system. The objective is to classify single gases and their mixture with a semiconductor-type electronic nose. The SVM has some typical multi-class classification models; One vs. One (OVO) and One vs. All (OVA). However, studies on those models show weaknesses on calculation time, decision time and the reject region. We propose a hierarchical clustering method (HCM) based on the SVM for real-time gas mixture classification. Experimental results show that the proposed method has better performance than the typical multi-class systems based on the SVM, and that the proposed method can classify single gases and their mixture easily and fast in the embedded system compared with BP-MLP and Fuzzy ARTMAP.