• KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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• 제5C권3호
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• pp.138-142
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• 2005

In this paper, we compared recognition rates between NN(neural networks) and clustering method as a scheme of off-line PD(partial discharge) diagnosis which occurs at the stator coil of traction motor. To acquire PD data, three defective models are made. PD data for classification were acquired from PD detector. And then statistical distributions are calculated to classify model discharge sources. These statistical distributions were applied as input data of two classification tools, BP(Back propagation algorithm) and ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system) pre-processed FCM(fuzzy c-means) clustering method. So, classification rate of BP were somewhat higher than ANFIS. But other items of ANFIS were better than BP; learning time, parameter number, simplicity of algorithm.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.12-16
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• 2007

단백질의 기능은 그 기능을 발휘하는 세포내의 위치와 밀접한 연관이 있다. 따라서 새로운 단백질의 서열이 밝혀지면 이 단백질의 세포내 위치를 규명하는 것은 생물학적으로 매우 중요한 일이다. 이 논문에서는 단백질의 n-그램과 kNN (k-Nearest Neighbor) 분류기를 이용한 새로운 세포내 위치예측 방법을 다룬다. 이 방법은 입력 단백질 서열과 가장 유사한 가중치를 가지는 k개의 단백질이 가지는 세포내 위치 정보들을 취합하여 입력 단백질의 세포내 위치를 추정한다. 단백질간의 유사도 가중치는 두 단백질서열의 5-그램 자질의 유사도를 비교하여 계산된다. 단백질의 세포내 위치예측 정확도를 검증하기 위해 SWISS-PROT 단백질 데이터베이스로 부터 세포내 위치가 알려진 51,885개의 서열을 추출하여 대용량 테스트 컬렉션을 구축하였으며, 다른 연구자들이 제공하는 또 하나의 소용량 테스트 컬렉션을 실험에 사용하였다. 이 논문에서 사용한 예측방법은 대용량 테스트컬렉션에 대해 약 93%의 정확도를 보여주었으며, 소용량 데스트컬렉션을 이용하여 이전 실험과 비교하였을 때도 이 방법이 다른 시스템에 비해 성능이 우월함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-123
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• 2014

Electrophysiological recordings are considered a reliable method of assessing a person's alertness. Sleep medicine is asked to offer objective methods to measure daytime alertness, tiredness and sleepiness. As EEG signals are non-stationary, the conventional method of frequency analysis is not highly successful in recognition of alertness level. In this paper, EEG signals have been analyzed using wavelet transform as well as discrete wavelet transform and classification using statistical classifiers such as euclidean and mahalanobis distance classifiers and a promising method SVM (Support Vector Machine). As a result of simulation, the average values of accuracies for the Linear Discriminant Analysis (LDA)-Quadratic, k-Nearest Neighbors (k-NN)-Euclidean, and Linear SVM were 48%, 34.2%, and 86%, respectively. The experimental results show that SVM classification method offer the better performance for reliable classification of the EEG signal in comparison with the other classification methods.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1611-1622
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• 2015

안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.617-624
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• 2014

스마트폰 사용이 급증하였고 스마트폰에 탑재되는 OS 중 안드로이드가 차지하는 비중이 가장 높아졌다. 그러나 오픈소스로 제공되는 안드로이드의 특성이 악의적인 사용자들에게 유용하게 사용되어 스마트폰 사용자들의 프라이버시를 위협하고 있다. 이 논문에서 우리는 안드로이드 앱에서 요구하는 권한 정보를 사용하여 효율적인 악성앱 감지법을 제안한다. 이를 위하여 주성분 분석과 kNN 분류자를 사용하였으며, 새로운 앱들의 특성들을 분류자에 실시간으로 반영하기 위한 incremental kNN 분류자를 제안한다. 또한 이 분류자들의 정확률을 측정하기 위하여 k-묶음 교차 검증법을 사용하였다. 실험에 사용된 실제 악성앱 샘플을 얻기 위하여 Contagio에 요청하였으며 이를 이용하여 분류자의 정확률을 측정하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권2호
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• pp.61-67
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• 2016

This paper presented a method for random forest based the arrhythmia classification using both heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) features. We analyzed the MIT-BIH arrhythmia database which contains half-hour ECG recorded from 48 subjects. This study included not only the linear features but also non-linear features for the improvement of classification performance. We classified abnormal ECG using mean_NN (mean of heart rate), SD1/SD2 (geometrical feature of poincare HRV plot), SE (spectral entropy), pNN100 (percentage of a heart rate longer than 100 ms) affecting accurate classification among combined of linear and nonlinear features. We compared our proposed method with Neural Networks to evaluate the accuracy of the algorithm. When we used the features extracted from the HRV as an input variable for classifier, random forest used only the most contributed variable for classification unlike the neural networks. The characteristics of random forest enable the dimensionality reduction of the input variables, increase a efficiency of classifier and can be obtained faster, 11.1% higher accuracy than the neural networks.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권3호
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• pp.53-57
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• 2013

Human emotions are expressed in various ways. It can be expressed through language, facial expression and gestures. In particular, the facial expression contains many information about human emotion. These vague human emotion appear not in single emotion, but in combination of various emotion. This paper proposes a emotional expression algorithm using Active Appearance Model(AAM) and Fuzz k- Nearest Neighbor which give facial expression in similar with vague human emotion. Applying Mahalanobis distance on the center class, determine inclusion level between center class and each class. Also following inclusion level, appear intensity of emotion. Our emotion recognition system can recognize a complex emotion using Fuzzy k-NN classifier.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2014

중첩형 일반화 사례 (NGE, Nested Generalized Exemplar) 기법은 거리 기반 분류를 최적 일치 규칙으로 사용하며, 노이즈에 대한 내구력을 증가시켜 주는 동시에 모델 크기를 감소시키는 장점이 있다. NGE 학습 중 생성된 교차(cross)나 중첩(overlap) 현상은 분류성능을 저해하는 요인으로 작용한다. 따라서 본 논문은 NGE 학습 중 생성된 교차나 중첩 현상이 발생한 초월 평면에대해 상호정보가 가장 큰 구간을 분리하여, 새로운 초월평면을 구성하게 하여, 분류성능 향상시키고 초월평면의 개수를 감소시키는 기법인 DHGen(Dominant Hyperrectangle Generation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 DHGen은 분류성능면에서 kNN과 유사하고 NGE이론으로 구현한 EACH보다 우수함을 UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크데이터를 발췌한 실험자료로 입증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.192-194
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• 2005

Development of nonlinear loads and compensation instruments make PQ(Power Quality) problem into important issue. Few studies by signal processing and pattern classification as NN(Neural Network), Wavelet Transform, and Fuzzy present feature extraction. A lot of Input features make not always good result and they are difficult to make realtime system. Thus, The dimentionality reduction is indispensable process. PCA(Principal Component Analysis) reduces high-dimensional input features onto a lower-dimensional subspace effectively. It will be useful to apply to realtime system and NN.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.588-594
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• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.