• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
• /
• pp.173-176
• /
• 1997

In this paper, the classification performances of inductive learning methods are investigated using the credit rating data. The adopted classifiers are Multiple Discriminant Analysis (MDA), C4.5 of Quilan, Multi-Layer Perceptron (MLP) and Cascade Correlation Network (CCN). The data used in this analysis is obtained using the publicly announced rating reports from the three korean rating agencies. The performances of 4 classifiers are analyzed in term of prediction accuracy. The results show that no classifier is dominated by the other classifiers.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국조명전기설비학회 1999년도 학술대회논문집-국제 전기방전 및 플라즈마 심포지엄 Proceedings of 1999 KIIEE Annual Conference-International Symposium of Electrical Discharge and Plasma
• /
• pp.132-135
• /
• 1999

In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between two operator vectors. PD signal were detected using three electrode systems; IEC(b), needle-plane and CIGRE method II electrode system. Both of neural network and angle comparison method showed good recognition performance for the patte군 similar to the trained patterns. And the number of operators to be used had a great influence on the recognition performance to the untrained patterns.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제19권4호
• /
• pp.1219-1231
• /
• 2008

The main object of this paper is to develop a leave-one-out(LOO) bound of all pairwise comparison error correcting output codes (APC-ECOC). To avoid using classifiers whose corresponding target values are 0 in APC-ECOC and requiring pilot estimates we developed a bound based on mean misclassification probability(MMP). It can be used to tune kernel hyperparameters. Our empirical experiment using kernel mean squared estimate(KMSE) as the binary classifier indicates that the bound leads to good estimates of kernel hyperparameters.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.565-579
• /
• 2016

본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제34권1호
• /
• pp.46-58
• /
• 2007

마이크로어레이 데이타는 동시에 수 만개 유전자의 발현 값을 포함하고 있기 때문에 질병의 발현 형질 분류에 매우 유용하게 쓰인다. 그러나 동일한 생물학적 주제라 할지라도 여러 독립된 연구 집단에서 생성된 마이크로어레이의 분석결과는 서로 다르게 나타날 수 있다. 이에 대한 주된 이유는 하나의 마이크로어레이 실험에 참여한 샘플의 수가 제한적이기 때문이다. 따라서 개별적으로 수행된 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 늘리는 것은, 보다 정확한 분석을 하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 이에 대한 해결 방안으로 두 단계 접근방법을 제안한다. 제 1 단계에서는 개별적으로 생성된 동일주제의 마이크로어레이 데이타를 통합한 후 인포머티브(Informative) 유전자를 추출하고 제 2 단계에서는 인포머티브 유전자만을 이용하여 클래스 분류(Classification) 과정 후 분류자를 추출한다. 이 분류자를 다른 테스트 샘플 데이타에 적용한 실험결과를 보면 마이크로어레이 데이타를 통합하여 샘플의 수를 증가시킬수록, 비교 방법에 비해 정확도가 최대 24.19% 높은 분류자를 만들어 내는 것을 알 수 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권5호
• /
• pp.573-585
• /
• 2018

본 연구에서는 제 2형 당뇨(type 2 diabetes mellitus)의 발병 확률을 예측하기 위해 11가지 위험요인을 가지고 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형에 적합시킨다. 그런 다음 이를 시각적으로 쉽게 이해하는데 도움을 주는 노모그램 구축 방법을 소개한다. 분석은 2013-2015년 6기 국민건강영양조사 데이터를 가지고 분석하였다. 또 로지스틱 회귀모형에 세 가지 상호작용 항을 넣어 분석의 질을 높이고자 하였고 베이지안 노모그램에 left-aligned 방법을 사용하여 비교하기 쉽게 만들었다. 최종적으로 두 노모그램을 비교하고 효용성을 알아보았다. 마지막으로 ROC 곡선을 이용하여 노모그램이 적절한지 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권6호
• /
• pp.414-423
• /
• 2009

폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제67권8호
• /
• pp.1071-1079
• /
• 2018

In this study, the design methodology as well as network architecture of Support Vector Machine based Polynomial Neural Network, which is a kind of the dynamically generated neural networks, is introduced. The Support Vector Machine based polynomial neural networks is given as a novel network architecture redesigned with the aid of polynomial neural networks and Support Vector Machine. The generic polynomial neural networks, whose nodes are made of polynomials, are dynamically generated in each layer-wise. The individual nodes of the support vector machine based polynomial neural networks is constructed as a support vector machine, and the nodes as well as layers of the support vector machine based polynomial neural networks are dynamically generated as like the generation process of the generic polynomial neural networks. Support vector machine is well known as a sort of robust pattern classifiers. In addition, in order to enhance the structural flexibility as well as the classification performance of the proposed classifier, multi-objective particle swarm optimization is used. In other words, the optimization algorithm leads to sequentially successive generation of each layer of support vector based polynomial neural networks. The bench mark data sets are used to demonstrate the pattern classification performance of the proposed classifiers through the comparison of the generalization ability of the proposed classifier with some already studied classifiers.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.9-16
• /
• 2020

음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습모델을 적용하여 실험한 결과 'ㅏ' 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.176-185
• /
• 2022

데이터 증강이란 다양한 데이터 변환 및 왜곡을 통해 데이터셋의 크기와 품질을 개선하는 기법으로, 기계학습 모델의 과적합 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근법이다. 그러나 심층학습 이미지 생성 모델인 GAN 기반 모델에서 데이터 증강을 적용하면 생성된 이미지에 데이터 변환과 왜곡이 반영되는 증강 누출 문제가 발생하여 생성 이미지의 품질이 하락한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터 증강의 종류와 수에 관계없이 증강 누출을 방지하는 기법을 제안한다. 증강 누출의 발생 조건을 분석하였으며, 보조적인 데이터 증강 작업 분류기를 GAN 모델에 적용하여 증강 누출을 방지하였다. 정성적 정량적 평가를 통해 제안된 기법을 적용하면 증강 누출이 발생하지 않음을 보이고 추가적으로 생성 이미지의 품질을 향상시키며 기존 기법과 비교하여 발전된 성능을 보임을 입증하였다.