Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.11-25
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2001
자료들 사이에 존재하는 관계, 패턴, 규칙등을 찾아내서 모형화 하는 통계적인 분류기법은 여러가지가 있다. 그러나 우리가 얻게 되는 지식은 어떤 일련의 분류규칙에 의해서가 아닌 관찰과 학습을 통한 훈련으로부터 얻게 된다. 본 베이지안 학습은 모든 형태의 불확실성을 표현하는 확률로써 우리의 믿음의 정도를 표현하는 것으로 해석될 수 있으며, 확실한 결과가 알려짐에 따라 확률이론 법칙을 사용하여 이러한 확률들을 갱신한다. 또한 신경망 모형은 이미 알고 있는 속성들에 근거하여 아직 알지 못하는 집단이나 특질들을 예측하게 해준다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법을 결합한 베이지안 신경망과 기존의 CHAID, CART, QUBST 분류 알고리즘에 있어서 각각 오분류율을 비교연구하였다.
본 논문에서는 패턴분류기를 위해 효과적인 퍼지규칙을 자동으로 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 규칙은 특징공간에 대해 가상구체를 재귀적으로 정의함으로써 추출되고, 가상구체는 패턴 클래스의 중심벡터와 클래스에 속하는 모든 패턴을 충분히 포함할 수 있는 경계거리로 정의된다. 특히 공간을 분할하기 위해 가상구체를 이용하는 방법은 기존에 많이 사용되고 있는 가상사각형 형태의 분할 방법에 비해 클래스의 형태를 효과적으로 표현할 수 있으므로 패턴 분류기의 정화성을 향상시킬 수 있고, 퍼지규칙의 전제부를 매우 간단하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 제귀적 가상구체의 정의를 통해 추출되는 퍼지규칙들이 계층적인 구조를 갖을 수 있게 함으로써 입력되는 패턴의 신속한 분류를 가능하게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 기존의 가상사각형을 이용한 퍼지규칙 추출 방법과 비교한다.
The classification society rules [1], [2], [3], [4] on the thicknesses of the bulkhead platings are represented graphically. Fig. 1 shows that every rule value for the thickness of the ordinary watertight bulkhead plating is than theoretical value calculated by Timoshenko's formula (1) for ${\sigma}_y=35,000$ psi and k=0.4998. When a flooding due to damage occurred, however, the stiffened edges would yield and clamped edges would change to plastic hinges. In such case, the maximum bending stress at the clamped edges are reduced considerably. The rule values, therefore, are supposed to be acceptable in spite of their insufficient scantlings compared with the values calculated by (2). In the ordinary watertight bulkhead platings A.B.S. Rules give the largest scantlings of all. Fig. 2 shows that A.B.S. Rules and K.R.-N.K. Rules give larger values than the calculated by (2) for deep tank bulkhead platings. But Lloyd Rules give the smaller thickness than equation (2). The special requirements for corrosion bulkhead platings are not studied here.
본 연구는 위성영상 자료(2000-2009)를 이용하여 성남-용인 인근지역의 지표변화를 시계열 분석하기 위해 규칙기반 영상분류 방법을 제안하였다. 도시지역의 연도별 변화 패턴을 파악하기 위해 통계적/수학적 기반의 규칙에 따라 11개 클래스로 구분하였다. 훈련지역을 설정하지 않는 무감독분류 방법으로서 규칙을 적용할 수 있도록 알고리즘을 일반화 하였다. 분석 결과, 택지개발 등에 의하여 연구범위 내 도시지역면적이 약 1.45배 증가하였으며, 2009년 영상의 분류정확도는 98%로 나타났다. 방법 검증을 위하여 선분류 후비교법을 이용한 토지피복 변화분석 결과와 비교하였다. 다중영상 내 가용한 데이터를 최대한 이용할 수 있었고, 목적에 최적화된 분류가 가능해져, 분류정확도의 향상을 기대할 수 있었다. 본 규칙기반 영상분류 방법은 향후 도시개발 주제도 제작 및 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 적용될 수 있을 것이다.
In recent years, imbalanced data is one of the most important and frequent issue for quality control in industrial field. As an example, defect rate has been drastically reduced thanks to highly developed technology and quality management, so that only few defective data can be obtained from production process. Therefore, quality classification should be performed under the condition that one class (defective dataset) is even smaller than the other class (good dataset). However, traditional multi-class classification methods are not appropriate to deal with such an imbalanced dataset, since they classify data from the difference between one class and the others that can hardly be found in imbalanced datasets. Thus, one-class classification that thoroughly learns patterns of target class is more suitable for imbalanced dataset since it only focuses on data in a target class. So far, several one-class classification methods such as one-class support vector machine, neural network and decision tree there have been suggested. One-class support vector machine and neural network can guarantee good classification rate, and decision tree can provide a set of rules that can be clearly interpreted. However, the classifiers obtained from the former two methods consist of complex mathematical functions and cannot be easily understood by users. In case of decision tree, the criterion for rule generation is ambiguous. Therefore, as an alternative, a new one-class classifier using hyper-rectangles was proposed, which performs precise classification compared to other methods and generates rules clearly understood by users as well. In this paper, we suggest an approach for improving the limitations of those previous one-class classification algorithms. Specifically, the suggested approach produces more improved one-class classifier using hyper-rectangles generated by using Gaussian function. The performance of the suggested algorithm is verified by a numerical experiment, which uses several datasets in UCI machine learning repository.
퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존 기법들의 제한점을 개선하기 위해 휴리스틱 규칙 및 기계학습 분석 결과를 이용한 두 단계의 P2P 트래픽 분류 기법을 제안한다. 첫 번째 단계는 패킷 레벨의 시그니처 기반 분류기이고, 두 번째 단계는 플로우 레벨에서 수행되는 패턴 휴리스틱 규칙 및 통계 기반 분류기이다. 제안된 패턴 휴리스틱 규칙은 분류의 정확도를 높이고 통계 기반 분류기가 처리할 트래픽의 양을 줄일 수 있다. 다양한 의사 결정 트리 알고리즘의 분석을 기반으로 통계 기반 분류기는 가장 효율적인 REPTree로 구현하고, 앙상블 알고리즘을 통해 통계 기반 분류기의 성능을 개선한다. 실제 환경의 데이터 집합을 이용한 검증 분석을 통해, 본 제안 기법이 기존 기법에 비해 높은 정확도와 낮은 과부하를 제공함을 제시한다.
This study has been done to review the historical development of the cataloging system of books with emphasis on those in England and the U. S. The findings can be summarized as follows: (1) In 1844, Sir Panizzi invented what seems to be the first of its kind in history to list the inventory systematically at the British Museum. It is believed to be a complete system consisting of 91 articles. (2) A comparatively systematic system was developed in America by Jewett. in 1852. Composed of only 39 articles, the system is considered a renovative one worked out with due regard to the infrastructure of a library. (3) In 1876, a classic system based on a lexicographical order was set up by Cutter. Rated as the best one that was designed by an individual, the theory has since exercised widespreading effects on cataloging. (4) American and British library scientists collaborated in printing several editions of numerous volumes on the principles of classification, but they are not believed fully successful in establishing a consistent and compressive system. Their efforts found significance rather in their being the first international collaboration and setting a foundation upon which the international system of today has been developed. (5) The ALA Rule, published concurrently in ALA and LC in 1949, had two parts in its classification, the list of authors and that of titles. Its scientific classification has completed the cataloging of books in its developmental stage. (6) The 1967 American-British Rules integrated the cataloging systems published under separate covers by authors and titles. The system as well as the 1961 Paris System has greatly contributed to the standardization of bibliographical description throughout the English-speaking countries. The International Standard Book Description standardized Bibliographic system has enabled the librarians in different countries to exchange their bibliographical sources easily, helped to overcome the language barrier in listing and contributed to the efficient reading of bibliographical records through machines. (7) The second edition of the Angelo-American cataloging Rules, promulgated in 1978 under the influence of the international standard bibliographical description, was the one in which all the previous Rules were revised to have their strong points. The adoption of punctuation system to employ the computerized data processing and the standardization of description are expected to improve the cataloging system not only in the English speaking countries but in the Universal Bibliographic Control as well.
본 논문은 1993년 대한조선학회 논문집(제30권 제4호)에 제출했던 논문인 "선급 강선규칙의 설계 파랑하중 산식 개발(I)" 에 이은 후속편이다. 한국 선급에 입급된 다양한 선종의 17척 선박을 선정하여 잘 알려진 Strip Theory를 이용한 선박의 내항 성능을 계산하고 단기예측과 장기예측의 통계해석을 수행하였다. 이의 결과들을 가지고 선박의 초기설계시 이용 가능한 주요 요목들(선박의 길이, 폭, 깊이, 흘수 등)만을 이용하여 선형 회귀 분석법을 통하여 설계자들이 이용 가능하도록 파랑하중에 관한 설계산식을 개발하였다. (I)편에 이어 본 논문에서는 첫째, 만재흘수선 상부 및 노출 갑판에 작용하는 파랑 압력에 관한 설계 산식을 제안하였으며 둘째, 선체 임의의 위치에서 사용할 병진운동 가속도와 회전 운동 가속도의 설계 산식을 제안하고 다른 선급 규칙과 비교하였으며, 마지막으로 선체 탱크내에 액체화물이나 건화물이 적재되었을 경우 요구되는 국부구조 설계 하중에 대한 산식을 제안하였다.
본 연구의 목적은 대사증후군이 당뇨병으로 확대되는 것을 방지하는데 이용할 수 있는 구체적인 분류 규칙을 도출하는 것이다. 좀 더 구체적으로 말하면, 대사증후군을 앓고 있는 사람들을 당뇨병이 없는 사람 (class 0)과 당뇨병이 있는 사람(class 1)으로 구별해 내는 분류하는 규칙을 찾는 것이다. 본 연구는 국민건강영양조사 데이터를 수집하여 데이터 전처리 과정들을 거친 후 의사결정나무를 구축하였다. 생성된 의사결정나무로부터 유용한 5개의 분류 규칙을 도출하였는데, 이들의 평균 분류 정확도는 75.8%이었다. 또한, 생성된 의사결정나무로부터 고혈압 여부와 허리둘레가 class 0 그룹과 class 1 그룹으로 분류하는데 있어서 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이번 연구 결과는 의사들이 향후 대사증후군 환자가 당뇨환자가 되지 않도록 치료하는데 좋은 지침이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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