• 한국경영과학회지
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• 제30권1호
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• pp.55-74
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• 2005

Bankruptcy prediction has drawn a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVMs). to bankruptcy prediction problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, we use grid search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal values of the parameters of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM. we compare its performance with multiple discriminant analysis (MDA), logistic regression analysis (Logit), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.

• 대한안전경영과학회지
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• 제7권1호
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• pp.199-210
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• 2005

Customer segmentation prediction has attracted a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that artificial neural networks (ANN) method achieved better performance than traditional statistical ones. However, ANN approaches have suffered from difficulties with generalization, producing models that can overfit the data. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVM), to the customer segmentation prediction problem in an attempt to provide a model with better explanatory power. To evaluate the prediction accuracy of SVM, we compare its performance with logistic regression analysis and ANN. The experiment results with real data of insurance company show that SVM superiors to them.

• 교육녹색환경연구
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• 제11권3호
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• pp.46-54
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• 2012

The accuracy of cost estimation at an early stage in school building project is one of the critical factors for successful completion. So various of techniques are developed to predict the construction cost accurately and expeditely. Among the techniques, Support Vector Machine(SVM) has an excellent ability for generalization performance. Therefore, the purpose of this study is to construct the prediction model for construction cost of educational building project using support vector machine technique. And to verify the accuracy of prediction model for construction cost. The performance data used in this study are 217 school building project cost which have been completed from 2004 to 2007 in Gyeonggi-Do, Korea. The result shows that average error rate was 7.48% for SVM prediction model. So using SVM model on predicting construction cost of educational building project will be a considerably effective way at the early project stage.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.177-188
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• 2022

일반적으로 support vector machine (SVM)은 높은 수준의 분류 정확도를 제공함으로써 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 SVM은 최적화 계산식이 이차계획법(quadratic programming)으로 공식화되어 많은 계산 비용이 필요하므로 대용량 자료의 분류분석에는 그 사용이 제한된다. 또한 불균형 자료(imbalanced data)의 분류분석에서는 다수집단에 편향된 분류함수를 추정함으로써 대부분의 자료를 다수집단으로 분류하여 소수집단의 분류 정확도를 현저히 감소시키게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다수집단을 분할(divide)하고, 소수집단을 과대추출(oversampling)하여 여러 분류함수들을 추정하고 이들을 통합(conquer)하는 DOC-SVM 분류기법을 제안한다. 제안한 DOC-SVM은 분할정복 알고리즘을 다수집단에 적용하여 SVM의 계산 효율을 향상시키고, 과대추출 알고리즘을 소수집단에 적용하여 SVM 분류함수의 편향을 줄이게 된다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DOC-SVM의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권7호
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• pp.306-312
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• 2006

Support Vector Machine(SVM), of which the foundations have been developed by Vapnik (1995), is gaining popularity thanks to many attractive features and promising empirical performance. In this paper, we propose a new short-term load forecasting technique based on SVM. We discuss the input vector selection of SVM for load forecasting and analyze the prediction performance for various SVM parameters such as kernel function, cost coefficient C, and $\varepsilon$ (the width of 8 $\varepsilon-tube$). The computer simulation shows that the prediction performance of the proposed method is superior to that of the conventional neural networks.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제27권2호
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• pp.75-79
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• 2008

본 논문에서는 support vector machine (SVM) 기반의 global soft decison (GSD)을 이용한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 일반적으로 soft decision (SD) 이득 수정 및 잡음 전력 추정에 근거한 음성 향상 기법이 hard decision을 이용한 음성향상 기법 보다 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 특히, 각 프레임에서의 음성 부재에 대한 효과적인 척도인 전역음성 부재확률 (global speech absence probability, GSAP)을 SD 기반의 음성 향상 기법에 적용한 여러 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 sigmoid 함수를 이용하여 얻어진 SVM의 확률 출력에 의해 추정된 새로운 GSAP를 음성 향상 기법에 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에 적용하여 PESQ 및 MOS 평가 방법을 바탕으로 기존의 GSD 기반의 스펙트럼 향상 기법과 비교하여 향상된 결과를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1413-1415
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• 2004

This paper proposes a SVM(Support Vector Machine) training algorithm to control a service robot with voice command. The service robot with a stereo vision system and dual manipulators of four degrees of freedom implements a User-Dependent Voice Control System. The training of SVM algorithm that is one of the statistical learning theories leads to a QP(quadratic programming) problem. In this paper, we present an efficient SVM speech recognition scheme especially based on less learning data comparing with conventional approaches. SVM discriminator decides rejection or acceptance of user's extracted voice features by the MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient). Among several SVM kernels, the exponential RBF function gives the best classification and the accurate user recognition. The numerical simulation and the experiment verified the usefulness of the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.486-490
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• 2003

Software qualify models can predict the risk of faults in the software early enough for cost-effective prevention of problems. This paper introduces a least squares support vector machine (LS-SVM) as a fuzzy regression method for predicting fault ranges in the software under development. This LS-SVM deals with the fuzzy data with crisp inputs and fuzzy output. Predicting the exact number of bugs in software is often not necessary. This LS-SVM can predict the interval that the number of faults of the program at each session falls into with a certain possibility. A case study on software reliability problem is used to illustrate the usefulness of this LS -SVM.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.102-108
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.