Regardless of the distribution of the adaptation data in the testing environment, model-based adaptation methods that have so far been reported in various literature incorporates the adaptation data undiscriminatingly in reducing the mismatch between the training and testing environments. When the amount of data is small and the parameter tying is extensive, adaptation based on outlier data can be detrimental to the performance of the recognizer. The distribution of the adaptation data plays a critical role on the adaptation performance. In order to maximally improve the recognition rate in the testing environment using only a small number of adaptation data, supervised weighted training is applied to the structural maximum a posterior (SMAP) algorithm. We evaluate the performance of the proposed weighted SMAP (WSMAP) and SMAP on TIDIGITS corpus. The proposed WSMAP has been found to perform better for a small amount of data. The general idea of incorporating the distribution of the adaptation data is applicable to other adaptation algorithms.
Purpose Customer Loyalty is the most important factor of customer relationship management (CRM). Especially in retailing industry, where customers have many options of where to spend their money. Classifying loyal customers through customers' data can help retailing companies build more efficient marketing strategies and gain competitive advantages. This study aims to construct classification models of distinguishing the loyal customers within a Korean retailing company using data mining techniques with R language. Design/methodology/approach In order to classify retailing customers, we used combination of support vector machines (SVMs) and other classification algorithms of machine learning (ML) with the support of recursive feature elimination (RFE). In particular, we first clean the dataset to remove outlier and impute the missing value. Then we used a RFE framework for electing most significant predictors. Finally, we construct models with classification algorithms, tune the best parameters and compare the performances among them. Findings The results reveal that ML classification techniques can work well with CRM data in Korean retailing industry. Moreover, customer loyalty is impacted by not only unique factor such as net promoter score but also other purchase habits such as expensive goods preferring or multi-branch visiting and so on. We also prove that with retailing customer's dataset the model constructed by SVMs algorithm has given better performance than others. We expect that the models in this study can be used by other retailing companies to classify their customers, then they can focus on giving services to these potential vip group. We also hope that the results of this ML algorithm using R language could be useful to other researchers for selecting appropriate ML algorithms.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
/
v.20
no.2
/
pp.47-54
/
2012
Additional high resolution satellite images, other period or site, are essential for efficient city modeling and analysis. However, the same ground objects have a radiometric inconsistency in different satellite images and it debase the quality of image processing and analysis. Moreover, in an urban area, buildings, trees, bridges, and other artificial objects cause shadow effects, which lower the performance of relative radiometric normalization. Therefore, in this study, we exclude shadow areas and suggest the selective histogram matching methods for image based application without supplementary digital elevation model or geometric informations of sun and sensor. We extract the shadow objects first using adjacency informations with the building edge buffer and spatial and spectral attributes derived from the image segmentation. And, Outlier objects like a asphalt roads are removed. Finally, selective histogram matching is performed from the shadow masked multi-temporal Quickbird-2 images.
Lee Joong-Jae;Jang Hyo-Jong;Kim Gye-Young;Choi Hyung-il
Journal of KIISE:Software and Applications
/
v.33
no.2
/
pp.252-266
/
2006
Many problems in computer vision are mainly based on mathematical models. Their optimal solutions can be found by estimating the parameters of each model. However, provided an input data set is involved outliers which are relative]V larger than normal noises, they lead to incorrect results. RANSAC is a representative robust algorithm which is used to resolve the problem. One major problem with RANSAC is that it needs priori knowledge(i.e. a percentage of outliers) of the distribution of data. To solve this problem, we propose a FRANSAC algorithm which improves the rejection rate of outliers and the accuracy of solutions. This is peformed by categorizing all data into good sample set, bad sample set and vague sample set using a fuzzy classification at each iteration and sampling in only good sample set. In the experimental results, we show that the performance of the proposed algorithm when it is applied to the linear regression and the calculation of a homography.
If stereo images is used for Digital Elevation Model (DEM) generation, a DEM is generally made by matching left image against right image from stereo images. In stereo matching, tie-points are used as initial match candidate points. The number and distribution of tie-points influence the matching result. DEM made from matching result has errors such as holes, peaks, etc. These errors are usually interpolated by neighbored pixel values. In this paper, we propose the DEM generation method combined with automatic tie-points extraction using existing DEM, image pyramid, and interpolating new DEM using existing DEM for more reliable DEM. For test, we used IKONOS, QuickBird, SPOT5 stereo images and a DTED level 2 data. The test results show that the proposed method automatically makes reliable DEMs. For DEM validation, we compared heights of DEM by proposed method with height of existing DTED level 2 data. In comparison result, RMSE was under than 15 m.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.45
no.5
/
pp.25-34
/
2008
By comparing two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity properties of the images, an intensity compensation scheme, which is based on the polynomial regression model, is employed. For an accurate detection of outliers alleviating the influence from a set of outliers, a simple technique that reruns the regression is employed. In this paper, an algorithm that iteratively reruns the regression is theoretically analyzed by observing the convergence property of the estimates of the noise variance. Using a correction constant for the estimate of the noise variance is proposed. The correction enables the detection algorithm robust to the choice of thresholds for selecting outliers. Numerical analysis using both synthetic and Teal images are also shown in this paper to show the robust performance of the detection algorithm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.18
no.6
/
pp.876-880
/
2008
Outliers are the observations which are very larger or smaller than most observations in the given data set. These are shown by some sources. The result of the analysis with outliers may be depended on them. In general, we do data analysis after removing outliers. But, in data mining applications such as fraud detection and intrusion detection, outliers are included in training data because they have crucial information. In regression models, simple and multiple regression models need to eliminate outliers from given training data by standadized and studentized residuals to construct good model. In this paper, we use support vector regression(SVR) based on statistical teaming theory to analyze data with outliers in regression. We verify the improved performance of our work by the experiment using synthetic data sets.
This paper introduces a method for predicting the maximum power demand despite communication errors in industrial sites. Due to the recent policy of de-nuclearization in Korea, the price of electricity is inevitable, and the amount of electricity used and maximum load management for the management of power demand are becoming important issues. Accordingly, it is important to predict and manage peak power. However, problems such as loss and modulation of measured power data occur at industrial sites due to noise generated by various facilities and sensors. It is difficult to predict the exact value when measured effective power data are lost. The study presents a model for predicting and correcting anomalies and missing values when measured effective power data are lost. The models used in this study are expected to be useful in predicting peak power demand in the event of communication errors at industrial sites.
Internet of Things (IoT) is producing various data as the smart environment comes. The IoT data collection is used as important data to judge systems's status. Therefore, it is important to monitor the anomaly state of the sensor in real-time and to detect anomaly data. However, it is necessary to convert the IoT data into a normalized data structure for anomaly detection because of the variety of data structures and protocols. Thus, we can expect a good quality effect such as accurate analysis data quality and service quality. In this paper, we propose an anomaly detection system based on big data from collected sensor data. The proposed system is applied to ensure anomaly detection and keep data quality. In addition, we applied the machine learning model of support vector machine using anomaly detection based on time-series data. As a result, machine learning using preprocessed data was able to accurately detect and predict anomaly.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.28
no.3D
/
pp.307-315
/
2008
The aim of this study is to develop travel time estimation model by using Self-Organized Neural network(in brief, SON) algorithm. Travel time data based on vehicles equipped with GPS and number-plate matching collected from National road number 3 (between Jangji-IC and Gonjiam-IC), which is pilot section of National Highway Traffic Management System were employed. We found that the accuracies of travel time are related to location of detector, the length of road section and land-use properties. In this paper, we try to develop travel time estimation using SON to remedy defects of existing neural network method, which could not additional learning and efficient structure modification. Furthermore, we knew that the estimation accuracy of travel time is superior to optimum located detectors than based on existing located detectors. We can expect the results of this study will make use of location allocation of detectors in highway.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.