• 정보관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.229-248
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• 2000

문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.163-165
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• 2001

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로서 Support Vector Machine(SVM)이 주목받고 있다. SVM은 통계학자인 Vapnik에 의해 제안된 것으로 통계적 학습이론에 기반 하여 뛰어난 일반화 성능을 보여준다. 그러나. SVM은 2클래tm 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 패턴인식 문제에 적용할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SVM을 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 분류기의 성능을 비교하기 위하여 ORL얼굴 데이터를 이용하여 제안하는 분류기와 기존의 대표적인 다중 SVM, 신경망, PCA를 적응한 얼굴인식 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 분류기를 이용한 얼굴인식률이 기존의 다중 SVM을 이용한 경우보다 3%, 신경망을 이용한 경우보다 6% 높은 수치를 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.27-34
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• 2005

심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.76-78
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• 2006

현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.84-90
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• 2010

데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류 한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-293
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• 2005

패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.549-554
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• 2008

Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 세시 되었던 분류기와 비교한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.136-142
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• 2007

최근의 인식 시스템 연구들에 의하면 SVM 분류기가 여러 다른 분류기에 비해 우수한 인식 성능을 나타내고 있다. 이에 본 논문에서는 SVM 분류기를 사용하여 필기체 숫자를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 기법에서는 필기체 숫자의 특징으로서 망특징과 Kirsch 연산자에 의한 방향 특징 및 오목특징을 사용하는데, 이중에서 처음 두 특징은 숫자를 이루는 선에 대한 전경 정보를 표현하며, 마지막 특징은 숫자의 배경 정보를 표현하여 상호 보완적인 역학을 수행한다. 본질적으로 SVM은 두 클래스 분류기이므로 이를 다중 클래스 분류기로 사용하기 위해서는 여러 개의 SVM들을 결합하여 사용해야 하는데, 본 논문에서는 "일대일" 방법과 "일대다" 방법을 사용하여 주어진 특징에 대한 인식을 수행하였다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 CENPARMI 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 98.45%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1260-1270
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• 2005

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.