• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.216-221
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• 2010

본 논문에서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-supervector의 Mahalanobis 거리측정 방법 기반의 Support Vector Machine (SVM) 커널을 이용한 새로운 화자인증 방법을 제안한다. 제안된 GMM-supervector SVM 커널방식은 GMM 방식과 SVM 방식을 결합한 방식으로서, GMM 파라미터에 의해 형성된 화자 및 비 화자 GMM-supervectors의 화자인증 임계값을 Mahalanobis 거리측정 방법기반의 SVM 커널에 적용함으로써 화자인증 정확도를 높인다. 제안한 방식의 성능 측정을 위해 20명의 화자를 대상으로 문장독립형 화자인증 실험을 수행하여 기존에 사용되고 있는 GMM, SVM, Kullback-Leibler (KL) divergence 거리측정 방법 기반의 GMM-supervector SVM 커널, Bhattacharyya 거리측정 방법기반의 GMM-supervector SVM 커널 방식을 통한 화자인증 결과들과 비교하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.118-126
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• 2006

건축공사가 대형화됨에 따라 대규모 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 Support Vector Machine(SVM)을 활용한 흙막이공법 선정모델을 구축하여 제안하였다. SVM은 기본적으로 이원분류를 위한 분류기이기 때문에 이원분류기를 조합한 형태의 다원분류기로 확장하여 모델을 구축하였다. 구축한 SVM 모델을 실제사례에 적용한 결과 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났으며, 따라서 본 연구에서 제시한 SVM 흙막이공법 선정모델은 흙막이공법 선정의 의사결정과정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 산경연구논집
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• 제13권10호
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• pp.1-8
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• 2022

Purpose: Support vector machines (SVMs) ensemble has been proposed to improve classification performance of Credit risk recently. However, currently used fusion strategies do not evaluate the importance degree of the output of individual component SVM classifier when combining the component predictions to the final decision. To deal with this problem, this paper designs a support vector machines (SVMs) ensemble method based on fuzzy integral, which aggregates the outputs of separate component SVMs with importance of each component SVM. Research design, data, and methodology: This paper designs a personal credit risk evaluation index system including 16 indicators and discusses a support vector machines (SVMs) ensemble method based on fuzzy integral for designing a credit risk assessment system to discriminate good creditors from bad ones. This paper randomly selects 1500 sample data of personal loan customers of a commercial bank in China 2015-2020 for simulation experiments. Results: By comparing the experimental result SVMs ensemble with the single SVM, the neural network ensemble, the proposed method outperforms the single SVM, and neural network ensemble in terms of classification accuracy. Conclusions: The results show that the method proposed in this paper has higher classification accuracy than other classification methods, which confirms the feasibility and effectiveness of this method.

• 생명과학회지
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• 제17권5호
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• pp.714-718
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• 2007

유전자의 구조 예측 및 발현 기작에 대한 연구는 매우 중요한 사안으로 대두되고 있다. 특히 유전자 발현 제어에 중요한 역할을 하는 프로모터 영역을 예측하는 것은 전체 생명체 네트워크 규명을 위한 단초를 제공하기 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 진핵생물의 유전자 프로모터 예측을 위한 Support Vector Machine(SVM) 활용방안에 대한 연구내용을 다루고 있다. 특성 벡터 값 생성을 위한 인코딩 방법 및 학습 데이터들의 구성에 대한 다양한 실험을 통해 SVM활용 방안에 대한 올바른 방향을 제시하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.537-546
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• 2014

본 논문은 비 접근 지역에 존재하는 관심물체의 위치를 고해상도 광학 위성영상을 이용하여 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 관심물체는 정확하게 규정된 크기와 모양을 갖는 것이 아니라, 개념적으로 유사한 패턴을 가진 물체들의 집합이다. 본 논문에서는 유사 객체 검색에서 Histogram of Gradients (HOG) feature를 이용하여 입력 영상의 관심물체의 특징을 추출하고, 추출된 특징 데이터를 이용하여 다른 영상들의 관심물체를 탐색하는 Support Vector Machine (SVM) 학습 및 분류기를 개발하였다. 제안한 방법은 관심물체를 자동으로 찾아줌으로써, 넓은 영역에서 수동으로 관심물체를 탐색하는데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있는 효과가 있음을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권2호
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• pp.96-101
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• 2015

Support vector machine (SVM) has a strong theoretical foundation and also achieved excellent empirical success. It has been widely used in a variety of pattern recognition applications. Unfortunately, SVM also has the drawback that it is sensitive to outliers and its performance is degraded by their presence. In this paper, a new outlier detection method based on genetic algorithm (GA) is proposed for a robust SVM. The proposed method parallels the GA-based feature selection method and removes the outliers that would be considered as support vectors by the previous soft margin SVM. The proposed algorithm is applied to various data sets in the UCI repository to demonstrate its performance.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권5호
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• pp.655-662
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• 2012

Classification is an important research field in pattern recognition with high-dimensional predictors. The support vector machine(SVM) is a penalized feature selector and classifier. It is based on the hinge loss function, the non-convex penalty function, and the smoothly clipped absolute deviation(SCAD) suggested by Fan and Li (2001). We developed the algorithm for the multiclass SVM with the SCAD penalty function using the local quadratic approximation. For multiclass problems we compared the performance of the SVM with the $L_1$, $L_2$ penalty functions and the developed method.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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• pp.158-161
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• 2005

본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.102-109
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• 2006

본 논문에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.