• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.277-282
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• 2015

Braincomputer interface (BCI) technology is making advances in the field of humancomputer interaction (HCI). To improve the BCI technology, we study the changes in the electroencephalogram (EEG) signals for six levels of grip strength: 10%, 20%, 40%, 50%, 70%, and 80% of the maximum voluntary contraction (MVC). The measured EEG data are categorized into three classes: Weak, Medium, and Strong. Features are then extracted using power spectrum analysis and multiclass-common spatial pattern (multiclass-CSP). Feature datasets are classified using a support vector machine (SVM). The accuracy rate is higher for the Strong class than the other classes.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.35-36
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• 2016

본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 추계학술대회논문집
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• pp.401-406
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• 2006

This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine(SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel(KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.49-50
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• 2015

본 논문에서는 이미지를 시각적 단어로 표현하여 분석하는 기법인 bag-of-visual words (BoW) 모델을 기반으로 latent dirichlet allocation (LDA) 모델을 결합하여 시각적 단어의 구조를 파악하여 이미지를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 이미지를 시각적 단어로 기존의 방법보다 정확하게 표현하기 위해서 희소 부호화(sparse coding) 기법을 적용한다. 기존의 BoW 모델은 하나의 이미지 패치를 하나의 단어로 표현하였지만, 희소 부호화 기법을 통해 하나의 이미지 패치를 여러 개의 단어로 표현할 수 있다. 제안하는 모델을 이용하여 이미지를 분류하기 위해서 분류 성능 측정에 많이 쓰이는 multi-class SVM 기법을 이용한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용한 성능 측정을 통해 제안한 기법의 클래스 분류 성능을 검증하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.46-53
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• 2006

This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine (SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel (KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7B호
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• pp.771-779
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• 2011

It is expected that many heterogeneous wireless systems, such as 3GPP LTE systems, WiMAX systems and WLAN systems, will coexist in the next generation wireless communication environments. Integrated radio resource management and seamless vertical handoff (VHO) should be supported to provide integrated communication services over multi-radio access networks. A new class of adaptive VHO system that views the handoff problem as a pattern recognition problem is proposed. In this paper, we propose a unified radio resource management (URRM) architecture and Support Vector Machine (SVM) based vertical handoff decision system. Extensive simulation studies show the proposed VHO algorithm outperforms RSS based VHO algorithms in terms of throughput and service cost.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권6호
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• pp.1188-1200
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• 2020

In this paper, we consider a SDMS (Self-Diagnostic Monitoring System) for a reciprocating pump for the purpose of not only diagnosis but also prognosis. We have replaced a multi class estimator that selects only the most probable one with a multi label estimator such that we are able to see the state of each of the components. We have introduced a measure called certainty so that we are able to represent the symptom and its state. We have built a flow loop for a reciprocating pump system and presented some results. With these changes, we are not only able to detect both the dominant symptom as well as others but also to monitor how the degree of severity of each component changes. About the dominant ones, we found that the overall recognition rate of our algorithm is about 99.7% which is slightly better than that of the former SDMS. Also, we are able to see the trend and to make a base to find prognostics to estimate the remaining useful life. With this we hope that we have gone one step closer to the final goal of prognosis of SDMS.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.37-62
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• 2018

문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, "정보관리학회지"에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.205-215
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• 2017

The brain magnetic resonance images (MRI) is an important imaging biomarker in Alzheimer's disease (AD) as the cerebral atrophy has been shown to strongly associate with cognitive symptoms. The decrease of volume estimates in different structures of the medial temporal lobe related to memory correlates with the decline of cognitive functions in neurodegenerative diseases. During the past decades several methods have been developed for quantifying the disease related atrophy of hippocampus from MRI. Special effort has been dedicated to separate AD and mild cognitive impairment (MCI) related modifications from normal aging for the purpose of early detection and prediction. We trained a multi-class support vector machine (SVM) with probabilistic outputs on a sample (n = 58) of 20 normal controls (NC), 19 individuals with MCI, and 19 individuals with AD. The model was then applied to the cross-validation of same data set which no labels were known and the predictions. This study presents data on the association between MRI quantitative parameters of hippocampus and its quantitative structural changes examination use on the classification of the diseases.