• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권2호
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• pp.79-89
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• 2019

Classification models pertaining to receiver operating characteristic (ROC) curve analysis have been extended from univariate to multivariate setup by linearly combining available multiple markers. One such classification model is the multivariate ROC curve analysis. However, not all markers contribute in a real scenario and may mask the contribution of other markers in classifying the individuals/objects. This paper addresses this issue by developing an algorithm that helps in identifying the important markers that are significant and true contributors. The proposed variable selection framework is supported by real datasets and a simulation study, it is shown to provide insight about the individual marker's significance in providing a classifier rule/linear combination with good extent of classification.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제10권2호
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• pp.95-99
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• 2005

A breeding plan was carried out on four commercial strains of silkworm (Bombyx mori L.) 101, 102, 103 and 104 to improve some important traits. Genetic gain or response to selection $({\Delta}G)$, heritability of cocoon shell weight (CSW) and specific combining ability effects were estimated to determine the strains that can be improved. Strain 101 had lowest heritabitity, ${\Delta}G$ and viability. Strain 102 was acceptable in selection response but its viability was low. Therefore these two strains were not suitable for more selection. As a result, only lines 103 and 104 were chosen for further improvement. Intra population selection based on independent culling level method practiced from third to sixth generation for both productive and viability traits simultaneously. While CSW and CW had increasingly enhanced during primary generations, they went slightly up after third generation. According to negative genetic correlation, viability decreased during primary generations, but after third generation that paid attention to balanced development of both productive and viability traits, viability increased so that the pupation rate reached to $91\%$ in 103 and $97\%$ in 104 for last generation $(G_8)$.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5631-5652
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• 2019

The existing defense strategy selection methods based on game theory basically select the optimal defense strategy in the form of mixed strategy. However, it is hard for network managers to understand and implement the defense strategy in this way. To address this problem, we constructed the incomplete information stochastic game model for the dynamic analysis to predict multi-stage attack-defense process by combining Bayesian game theory and the Markov decision-making method. In addition, the payoffs are quantified from the impact value of attack-defense actions. Based on previous statements, we designed an optimal defense strategy selection method. The optimal defense strategy is selected, which regards defense effectiveness as the criterion. The proposed method is feasibly verified via a representative experiment. Compared to the classical strategy selection methods based on the game theory, the proposed method can select the optimal strategy of the multi-stage attack-defense process in the form of pure strategy, which has been proved more operable than the compared ones.

• 한국경영과학회지
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• 제39권4호
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• pp.75-84
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• 2014

In this paper, we dealt with feature selection problem of large-scale and high-dimensional biological data such as omics data. For this problem, most of the previous approaches used simple score function to reduce the number of original variables and selected features from the small number of remained variables. In the case of methods that do not rely on filtering techniques, they do not consider the interactions between the variables, or generate approximate solutions to the simplified problem. Unlike them, by combining set covering and clustering techniques, we developed a new method that could deal with total number of variables and consider the combinatorial effects of variables for selecting good features. To demonstrate the efficacy and effectiveness of the method, we downloaded gene expression datasets from TCGA (The Cancer Genome Atlas) and compared our method with other algorithms including WEKA embeded feature selection algorithms. In the experimental results, we showed that our method could select high quality features for constructing more accurate classifiers than other feature selection algorithms.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.489-498
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• 2006

색인전문가에 의해 분류된 웹문서들을 통계적 자질 선택방법으로 자질을 추출하여 클라스터링을 해 보면, 자질 선택에 사용된 데이터셋에 따라 성능과 결과가 다르게 나타난다. 그 이유는 많은 웹 문서에서 문서의 내용과 관계없는 단어들을 많이 포함하고 있어 문서의 특정을 나타내는 단어들이 상대적으로 잘 두드러지지 않기 때문이다. 따라서 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 이런 부적절한 자질들을 제거해 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자질 선택에서 자질의 문서군별 자질값뿐만 아니라, 문서군별 자질값의 분포와 정도, 자질의 출현여부와 빈도를 고려한 자질 필터링 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에는 (1) 단위 문서 내 자질 필터링 알고리즘(FFID : feature filtering algorithm in a document), (2) 전체 데이터셋 내 자질 필터링 알고리즘(FFIM : feature filtering algorithm in a document matrix), (3)FFID와 FFIM을 결합한 방법(HFF:a hybrid method combining both FFID and FFIM) 을 제시한다. 실험은 단어반도를 이용한 자질선택 방법, 문서간 동시-링크 정보의 자질확장, 그리고 위에서 제시한 3가지 자질 필터링 방법을 사용하여 클러스터링 했다. 실험 결과는 데이터셋에 따라 조금씩 차이가 나지만, FFID보다 FFIM의 성능이 좋았고, 또 FFID와 FFIM을 결합한 HFF 결과가 더 나은 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.65-71
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• 2016

무선 페이딩 채널에서 시스템의 성능 저하를 효과적으로 개선하기 위하여 협동 릴레이 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그동안의 연구는 고정된 릴레이를 가정하였는데, 최근에는 실제 이동통신 환경을 고려하여 공간적으로 랜덤하게 분포된 릴레이를 갖는 협동 릴레이 시스템의 연구가 시작되고 있다. 특히 통신 자원의 효율이 높은 추가 기회전송 협동 릴레이 시스템에서는 릴레이를 선택하는 방법에 따라서 시스템의 성능이 변화하는데, 이에 대한 비교 연구는 발표되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 최대 SNR 선택법과 최대-최소 SNR 선택법을 대상으로 최대비 결합을 사용한 추가 기회전송 협동 릴레이 시스템의 성능을 유도하였고, 송신전력이 소스와 릴레이로 배분되었을 때의 오수신율을 비교하였다. 본 논문의 해석적 결과는 이동통신 시스템에 기회전송 증가 릴레이 시스템을 도입하였을 경우 릴레이를 선택하고 송신 전력을 배분하는데 이론적 근거로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• ETRI Journal
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• 제17권4호
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• pp.25-35
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• 1996

This paper derives the symbol error probability for quadrature amplitude modulation(QAM) with L-fold space diversity in Rayleigh fading channels. Two combining techniques, maximal ratio combining(MRC) and selection combining(SC), are considered. The formula for MRC space diversity is obtained by averaging the symbol error probability of M-ary QAM in an additive white Gaussian noise(AWGN) channel over a chi-square distribution with 2L degrees of freedom. The obtained formula overcomes the limitations of the earlier work, which has been limited only to deriving the symbol error rate(SER) of QAM with two branch MRC space diversity. The formula for SC space diversity is obtained by averaging the symbol error probability of M-ary QAM in an AWGN channel over the distribution of the maximum signal-to noise ratio among all of the diversity channels for SC space diversity has been reported yet. Analytical results show that the probability of error decreases with the order of diversity gain per additional branch decreases as the number of branches becomes larger. On the other hand, the performance of 16 QAM with MRC becomes much better than that of SC as the number of branches becomes larger. By giving the order of diversity, L, and the number of signal points, M, we have been able to obtain the SER performance of QAM with general space diversity. These results can be used to determine the order of diversity to achieve the desired SER in land mobile communication system employing QAM modulation.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1A호
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• pp.34-42
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• 2000

본 논문에서는 나카가미 페이딩 채널에서 동일한 페이딩 인자와 상이한 페이딩 인자를 갖는 L-가지 최대비 합성 다이버시티 시스템 그리고 동일한 평균 전력을 가지며 나카가미 m-분포를 가지는 수신 신호들에 대한 다수의 다이버시티 가지를 크기 순서대로 선택하고 합성하는 순서 통계량(order statistics)의 개념을 이용하여 일반화된 선택성 합성 기법에서 DPSK의 비트 오류 확률식을 유도한다. 특히 선택성 합성 다이버시티에서 L=1일 경우 나카가미 페이딩에서 DPSK 신호의 오류 확률식이 됨을 확인하며 다이버시티 가짓수 L과 페이딩 지수 m을 변화시켜 가면서 최대비 합성 기법과 선택성 합성 기법에 대한 성능을 비교 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.237-242
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• 2012

웹 문서 정보 서비스는 관리자의 효율적 문서관리와 사용자의 문서검색 편의성을 위해 문서 분류 시스템을 필요로 한다. 기존의 문서 분류 시스템은 분류하고자 하는 문서 내 선택된 자질어의 개수가 적거나, 특정 범주의 문서 비율이 높아 그 범주에서 대부분의 자질어가 선택되어 모델이 생성된 경우 분류 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 'Modified ECCD' 기법 및 '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 사용한 문서 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법인 'Modified ECCD' 기법이 ${\chi}^2$ 및 ECCD 기법에 비해 높은 분류 성능을 보였으며, '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 'Modified ECCD' 기법으로 선택된 자질어 변수에 추가하여 학습하였을 경우에 더 높은 분류 성능을 보였다.