• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.78-87
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• 2006

본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다.

• 지식경영연구
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• 제10권4호
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• pp.1-15
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• 2009

국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었으며 신용카드의 사용자와 신용카드의 발급 매수는 이미 포화상태에 도달해 있다. 이 같은 양적 성장은 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 신용카드사 간의 과당 경쟁의 영향에 기인하고 있다. 신용차드의 사용층은 대부분의 성인 남녀로 확대되었으며, 특히 복수의 신용카드 소지자를 대상으로 자사가 발급한 신용차드를 사용하게 하기 위한 신용카드사 간의 경쟁이 치열한 상황이다. 이에 따라 신용카드사들이 경쟁사의 카드사용 회원을 자사의 회원으로 확보하는 젓이 불가피하며 마찬가지로 사용 중인 자사의 회원이 경쟁사로 이동하지 않도록 사전에 이탈 징후를 포착하여 유지 캠페인을 수행하는 것이 신용카드사 마케팅의 주요 활동이 되었다. 선행연구에서는 신용카드 회원의 이탈과 관련하여 다양한 데이터마이닝 기법을 이용한 이탈의 특성 분류 연구가 진행되었다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 발견하기 위한 방법으로 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 활용한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크(General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 요인들의 집합인 마코프 블랭킷(Makov Blanket)을 도출한다. 한편, 마코프 블랭킷에 포함된 변수를 이용해 민감도 분석을 수행하여 영향이 큰 요인을 찾아내고 이를 비즈니스 프로세스에 적용하여 실무적인 의의를 실증하고자 한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권4호
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• pp.204-213
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• 2015

Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1031-1040
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• 2004

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 심전계에서는 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 심전도 데이터의 수집에서부터 전 처리 과정 그리고 데이터마이닝을 이용한 심장 질환 패턴 분류 기법을 제안한다. 이 패턴 분류기법은 빈발 패턴 베이지안이며 기존의 나이브 베이지안과 빈발 패턴 마이닝의 통합이다. 빈발 패턴 베이지안은 훈련단계에서 탐사된 빈발 패턴들을 사용하여 Product Approximation 구성하므로써 클래스 조건 독립 가정을 가진 나이브 베이지안의 단점을 해결한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.481-491
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• 2014

지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2002

인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.

• Advances in nano research
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• 제12권5호
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• pp.489-499
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• 2022

Nanofluids have recently triggered a substantial scientific interest as cooling media. However, their stability is challenging for successful engagement in industrial applications. Different factors, including temperature, nanoparticles and base fluids characteristics, pH, ultrasonic power and frequency, agitation time, and surfactant type and concentration, determine the nanofluid stability regime. Indeed, it is often too complicated and even impossible to accurately find the conditions resulting in a stabilized nanofluid. Furthermore, there are no empirical, semi-empirical, and even intelligent scenarios for anticipating the stability of nanofluids. Therefore, this study introduces a straightforward and reliable intelligent classifier for discriminating among the stability regimes of alumina-water nanofluids based on the Zeta potential margins. In this regard, various intelligent classifiers (i.e., deep learning and multilayer perceptron neural network, decision tree, GoogleNet, and multi-output least squares support vector regression) have been designed, and their classification accuracy was compared. This comparison approved that the multilayer perceptron neural network (MLPNN) with the SoftMax activation function trained by the Bayesian regularization algorithm is the best classifier for the considered task. This intelligent classifier accurately detects the stability regimes of more than 90% of 345 different nanofluid samples. The overall classification accuracy and misclassification percent of 90.1% and 9.9% have been achieved by this model. This research is the first try toward anticipting the stability of water-alumin nanofluids from some easily measured independent variables.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.19-30
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• 2000

정보통신기술의 비약적인 발전은 온라인으로 생성되는 전자문서의 양을 폭발적으로 증가시키고 있다. 따라서 수동으로 문서를 분류하던 종래의 방법 대신 문서의 자동분유 기술 개발이 특별히 요구되고 있다. 본 논문에서는 베이지안 학습 기법을 이용하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 연구하고, 20개의 유즈넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 사용한 알고리즘은 Naive Bayes Classifier이며, 구현한 시스템을 이용해 유즈넷 문서를 대상으로 자동분류를 실험한 결과 분류의 정확률이 약 77%로 나타났다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제35권2호
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• pp.138-145
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• 2010

An on-line algorithm that discriminates brown rice kernels on their echelon feeder using color image processing is presented for quality inspection. A rapid color image segmentation algorithm based on Bayesian clustering method was developed by means of the look-up table which was made from the significant clusters selected by experts. A robust estimation method was presented to improve the stability of color clusters. Discriminant analysis of color distributions was employed to distinguish nine types of brown rice kernels. Discrimination accuracies of the on-line discrimination algorithm were ranged from 72% to 85% for the sound, cracked, green-transparent and green-opaque, greater than 93% for colored, red, and unhulled, about 92% for white-opaque and 67% for chalky, respectively.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.221-222
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• 2014

빠른 웹의 성장으로 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 플랫폼 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, HDFS는 이상적인 분산 파일 시스템으로 각광받고 있으며 대용량 파일의 처리를 목적으로 개발되었다. 하지만, 실제 파일들의 집합에서 소용량 파일이 차지하는 비중은 높은 편이다. 많은 수의 소용량 파일은 HDFS 성능 감소에 치명적인 원인이 된다. 많은 수의 소용량 파일들이 HDFS에 저장된다면 NameNode의 메모리 소비량이 증가하게 되며 많은 수의 소용량 파일은 많은 수의 DataNode와 NameNode를 요구하므로 상대적으로 처리시간이 많이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 HDFS에서 소용량 파일의 저장과 액세스 효율성을 향상시키기 위하여 나이브 베이지안 분류기 알고리즘을 적용한 파일 그룹화 시스템을 설계하였다.