• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.728-735
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• 2022

Roofers get exposed to increased risk of knee musculoskeletal disorders (MSDs) at different phases of a sloped shingle installation task. As different phases are associated with different risk levels, this study explored the application of machine learning for automated classification of seven phases in a shingle installation task using knee kinematics and roof slope information. An optical motion capture system was used to collect knee kinematics data from nine subjects who mimicked shingle installation on a slope-adjustable wooden platform. Four features were used in building a phase classification model. They were three knee joint rotation angles (i.e., flexion, abduction-adduction, and internal-external rotation) of the subjects, and the roof slope at which they operated. Three ensemble machine learning algorithms (i.e., random forests, decision trees, and k-nearest neighbors) were used for training and prediction. The simulations indicate that the k-nearest neighbor classifier provided the best performance, with an overall accuracy of 92.62%, demonstrating the considerable potential of machine learning methods in detecting shingle installation phases from workers knee joint rotation and roof slope information. This knowledge, with further investigation, may facilitate knee MSD risk identification among roofers and intervention development.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1001-1009
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• 2015

스마트 그리드 안에서 고안된 스마트 미터는 우리가 사용하는 전력 신호를 실시간으로 데이터화해서 전력 공급단의 메인 서버로 전송한다. 이를 통해 전력 관리의 효율성은 증가한 반면, 사용자의 정보를 담은 데이터의 보안 문제가 새로운 위협으로 부상하였다. 본 논문은 스마트 미터에서 추출한 전력 데이터를 통해 가정 내 기기의 식별 및 기기별 사용패턴에 대한 추론을 보안 관점에서 해석함으로써 스마트 기기 환경에서 데이터 노출의 위협을 지적한다. 주성분분석(Principal Component Analysis)으로 데이터의 특징을 추출하였고 k-근접 이웃(k- Nearest Neighbor)분류기로 기기를 식별하고 기기상태를 추론하였으며, 검증방법으로는 10차 교차검증(10-fold Cross Validation)을 활용하였다.

• 산업공학
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• 제25권2호
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• pp.170-177
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• 2012

Process control is essential to operate the semiconductor process efficiently. This paper consider fault classification of semiconductor based cyclic signal for process control. In general, process signal usually take the different pattern depending on some different cause of fault. If faults can be classified by cause of faults, it could improve the process control through a definite and rapid diagnosis. One of the most important thing is a finding definite diagnosis in fault classification, even-though it is classified several times. This paper proposes the method that one-class classifier classify fault causes as each classes. Hotelling T2 chart, kNNDD(k-Nearest Neighbor Data Description), Distance based Novelty Detection are used to perform the one-class classifier. PCA(Principal Component Analysis) is also used to reduce the data dimension because the length of process signal is too long generally. In experiment, it generates the data based real signal patterns from semiconductor process. The objective of this experiment is to compare between the proposed method and SVM(Support Vector Machine). Most of the experiments' results show that proposed method using Distance based Novelty Detection has a good performance in classification and diagnosis problems.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.193-206
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• 2008

의료 진단 문제는 기정의된 특성치들로 표현되는 환자의 상태 데이터로부터 병의 유무를 판단하는 일종의 분류 문제로 간주할 수 있다. 본 연구는 혼용 유전자 알고리즘 기반의 분류방법을 도입함으로써 의료 진단 문제와 같은 다차원의 패턴 분류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 일반적으로 분류 문제는 데이터 패턴에 존재하는 여러 클래스 간 구분경계를 생성하는 접근방법을 사용하는데, 이를 위해 본 연구에서는 일단의 영역 에이전트들을 도입하여 이들을 유전자 알고리즘 및 국소 적응조작을 혼용함으로써 데이터 패턴에 적응하도록 유도하고 있다. 일반적인 유전자 알고리즘의 진화단계를 거친 에이전트들에 적용되는 국소 적응조작은 영역 에이전트의 확장, 회피 및 재배치로 이루어지며, 각 에이전트의 적합도에 따라 이들 중 하나가 선택되어 해당 에이전트에 적용된다. 제안된 의료 진단용 분류 방법은 UCI 데이터베이스에 있는 잘 알려진 의료 데이터, 즉 간, 당뇨, 유방암 관련 진단 문제에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 기존의 대표적인 분류기법인 최단거리이웃방법(the nearest neighbor), C4.5 알고리즘에 의한 의사 결정트리(decision tree) 및 신경망보다 우수한 진단 수행도를 나타내었다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권4호
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• pp.204-213
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• 2015

Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.747-752
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• 2011

마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차 검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다. ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제46호
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• pp.37-50
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• 2003

In this paper, we evaluate and compare the performance of speech/music discrimination based on various feature parameters and classifiers. As for feature parameters, we consider High Zero Crossing Rate Ratio (HZCRR), Low Short Time Energy Ratio (LSTER), Spectral Flux (SF), Line Spectral Pair (LSP) distance, entropy and dynamism. We also examine three classifiers: k Nearest Neighbor (k-NN), Gaussian Mixure Model (GMM), and Hidden Markov Model (HMM). According to our experiments, LSP distance and phoneme-recognizer-based feature set (entropy and dunamism) show good performance, while performance differences due to different classifiers are not significant. When all the six feature parameters are employed, average speech/music discrimination accuracy up to 96.6% is achieved.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.53-54
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• 2015

Optical music recognition (OMR) systems have been developed in recent years. However, chord symbols that play a role in a music sheet have been still disregarded. Therefore, we aimed to develop a proper approach to recognize these chord symbols. First, we divide the image of chord symbol into small segments in horizontal by a method based on vertical projection. Then, the optimal combination of these segments is found by using a lexicon-driven word scoring technique and a nearest neighbor classifier. The word that corresponds to the optimal combination is the result of recognition. The experiment gives an impressive result with accuracy 97.32%.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.73-82
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• 2003

본 연구에서는 웹 문서를 분류하기 위해 문서로부터 다양한 자질을 추출하고, 두 가지의 분류기를 통해 여러 개의 분류 예측치를 구한 다음, 그것들을 하나의 결과물로 통합하는 복합분류기를 사용하였다. 먼저 다양한 자질 집합에 대해 일반적으로 많이 사용되는 kNN(k nearest neighbor) 분류기와 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류기를 사용한 범주화 실험을 수행하고, 실험을 통해 나온 범주 예측치를 통합하는 복합 분류기들의 성능을 비교하였다. 또한 단일 분류기들을 통해 나온 모든 범주 예측치를 통합하는 과정을 수행하여, 단일 분류기만을 사용할 경우와 복합 분류기를 사용할 경우를 비교해 더 좋은 성능을 나타내는 분류기를 밝히고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.392-409
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• 2016

The aim of this paper is to examine the effectiveness of combining three popular tools used in pattern recognition, which are the Active Appearance Model (AAM), the two-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT), and Kernel Fisher Analysis (KFA), for face recognition across age variations. For this purpose, we first used AAM to generate an AAM-based face representation; then, we applied 2D-DCT to get the descriptor of the image; and finally, we used a multiclass KFA for dimension reduction. Classification was made through a K-nearest neighbor classifier, based on Euclidean distance. Our experimental results on face images, which were obtained from the publicly available FG-NET face database, showed that the proposed descriptor worked satisfactorily for both face identification and verification across age progression.