• 한국도서관정보학회지
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• 제32권3호
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• pp.307-330
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• 2001

본 연구에서는 kNN분류기를 이용한 범주화 방법에 대한 성능 실험을 하였다. kNN분류기와 같은 대부분의 예제기반 자동 분류기법은 학습문서집단의 자질을 축소하게 되는데 자질을 몇 퍼센트 축소함으로써 높은 성능을 얻을 수 있는지를 알아보고자 하였다. 또한, kNN분류기는 학습문서집단에서 검증문서와 가장 유사한 k개의 학습문서를 찾아야 하는데, 이때 가장 적합한 k값은 얼마인지를 실험을 통하여 검증하여 보고자 하였다.

• 정보학연구
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• 제1권1호
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• pp.65-84
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• 1998

메모리 기반 추론 기법은 분류시 입력 패턴과 저장된 패턴들 사이의 거리를 이용하는 교사 학습 기법으로써, 거리 기반 학습 알고리즘이라고도 한다. 메모리 기반 추론은 k_NN 분류기에 기반한 것으로, 학습은 추가 처리 없이 단순히 학습 패턴들을 메모리에 저장함으로써 수행된다. 본 논문에서는 기존의 k-NN 분류기보다 효율적인 분류가 가능하고, 점진적 학습 기능을 갖는 새로운 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 기법은 노이즈에 민감하지 않으며, 효율적인 메모리 사용을 보장한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.93-96
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• 2022

Natural language processing (NLP) is utilized to understand a natural text. Text analysis systems use natural language algorithms to find the meaning of large amounts of text. Text classification represents a basic task of NLP with a wide range of applications such as topic labeling, sentiment analysis, spam detection, and intent detection. The algorithm can transform user's unstructured thoughts into more structured data. In this work, a text classifier has been developed that uses academic admission and registration texts as input, analyzes its content, and then automatically assigns relevant tags such as admission, graduate school, and registration. In this work, the well-known algorithms support vector machine SVM and K-nearest neighbor (kNN) algorithms are used to develop the above-mentioned classifier. The obtained results showed that the SVM classifier outperformed the kNN classifier with an overall accuracy of 98.9%. in addition, the mean absolute error of SVM was 0.0064 while it was 0.0098 for kNN classifier. Based on the obtained results, the SVM is used to implement the academic text classification in this work.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.27-47
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• 2013

이 연구에서는 자동 색인을 통해 쉽게 얻을 수 있는 자질의 문헌빈도와 장서빈도를 이용하여 자동분류에서 자질 선정 기법을 kNN 분류기에 적용하였을 때, 어떠한 분류성능을 보이는지 알아보고자 하였다. 실험집단으로 한국일보-20000(HKIB-20000)의 일부를 이용하였다. 실험 결과 첫째, 장서빈도를 이용하여 고빈도 자질을 선정하고 저빈도 자질을 제거한 자질선정 방법이 문헌빈도보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다. 둘째, 문헌빈도와 장서빈도 모두 저빈도 자질을 우선으로 선정하는 방법은 좋은 분류성능을 가져오지 못했다. 셋째, 장서빈도와 같은 단순빈도에서 자질 선정 구간을 조정하는 것이 문헌빈도와 장서빈도의 조합보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.65-72
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• 2003

kNN 기법은 높은 자동분류 성능을 보여주지만 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 입력문서의 대표용어 w개를 선정하고 이를 포함한 학습문서만으로 학습집단을 축소함으로써 자동분류 속도를 향상시키는 kw_kNN을 제안하였다. 실험 결과 대표 용어를 5개 사용할 경우에는 kNN 대비 문서간 비교횟수를 평균 18.4%로 축소할 수 있었다. 그러면서도 성능저하를 최소화하여 매크로 평균 F1 척도면에서는 차이가 없고 마이크로 평균정확률 면에서는 약 l∼2% 포인트 이내로 kNN 기법의 성능에 근접한 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.193-195
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• 2003

본 논문에서는 k-Nearest Neighbor(k-NN) 알고리즘을 최적화하기 위해 지역적으로 다른 k(고려할 neighbor의 개수)를 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 인스턴스 공간(instance space)에서 노이즈(noise)의 분포가 지역적(local)으로 다를 경우, 각 지점에서 고려해야 할 최적의 이웃 인스턴스(neighbor)의 수는 해당 지점에서의 국부적인 노이즈 분포에 따라 다르다. 그러나 기존의 방법은 전체 인스턴스 공간에 대해 동일한 k를 사용하기 때문에 이러한 인스턴스 공간의 지역적인 특성을 고려하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 분포가 다른 노이즈 문제를 해결하기 위해 인스턴스 공간을 여러 개의 부분으로 나누고, 각 부분에 최적화된 k의 값을 사용하여 kNN을 수행하는 새로운 방법인 Local-k Nearest Neighbor 알고리즘(LkNN Algorithm)을 제안한다. LkNN을 통해 생성된 k의 집합은 인스턴스 공간의 각 부분을 대표하는 값으로, 해당 지역의 인스턴스가 고려해야 할 이웃(neighbor)의 수를 결정지어준다. 제안한 알고리즘에 적합한 데이터의 도메인(domain)과 그것의 향상된 성능은 UCI ML Data Repository 데이터를 사용한 실험을 통해 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.27-32
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• 2005

최근 들어 데이터 마이닝 기법을 컴퓨터 네트워크의 침입 탐지에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 분야에서 프로그램 행위가 정상적인지 비정상적인지를 분류하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해, 택스트 마이닝 기법중의 하나인 k 최근접 이웃 (kNN) 분류기를 이용한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 택스트 분류 기법을 적용하기 위해 각각의 시스템 호출을 단어로 간주하고, 시스템 호출의 집합들을 문서로 간주한다. 이러한 문서들은 kNN 분류기를 이용하여 분류된다. 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.17-27
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• 2010

분류분석에 사용되는 k-최근접이웃 분류기에 유전알고리즘을 적용하여 의미 있는 변수들과 이들에 대한 가중치 그리고 적절한 k를 동시에 선택하는 알고리즘을 제시하였다. 다양한 실제 자료에 대하여 기존의 여러 방법들과 교차타당성 방법을 통하여 비교한 결과 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1010-1019
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• 2011

This was a preliminary research for the goal of understanding between internal structure of Osteogenesis Imperfecta Murine (OIM) bone and its fragility. 54 hyperspectral bone data sets were captured by using JASCO 2000 Raman spectrometer at UMKC-CRISP (University of Missouri-Kansas City Center for Research on Interfacial Structure and Properties). Each data set consists of 1,091 data points from 9 OIM bones. The original captured hyperspectral data sets were noisy and base-lined ones. We removed the noise and corrected the base-lined data for the final efficient classification. High dimensional Raman hyperspectral data on OIM bones was reduced by Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) and efficiently classified for the first time. We confirmed OIM bones could be classified such as strong, middle and weak one by using the coefficients of their PCA or LDA. Through experiment, we investigated the efficiency of classification on the reduced OIM bone data by the Bayesian classifier and K -Nearest Neighbor (K-NN) classifier. As the experimental result, the case of LDA reduction showed higher classification performance than that of PCA reduction in the two classifiers. K-NN classifier represented better classification rate, compared with Bayesian classifier. The classification performance of K-NN was about 92.6% in case of LDA.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.5-25
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• 2011

이 연구는 지도학습 방법을 이용한 단어 중의성 해소가 최적의 성능을 가져오는 통계적 자질선정 방법과 다양한 문맥의 크기를 파악하고자 하였다. 실험집단인 한글 신문기사에 자질선정 기준으로 정보획득량, 카이제곱 통계량, 문헌빈도, 적합성 함수 등을 적용하였다. 실험 결과, 텍스트 범주화 기법과 같이 단어 중의성 해소에서도 자질선정 방법이 매우 유용한 수단이 됨을 알 수 있었다. 실험에 적용한 자질선중 기준 중에 정보획득량이 가장 좋은 성능을 보였다. SVM 분류기는 자질집합 크기와 문맥 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보여 자질선정에 영향을 받지 않았다. 나이브 베이즈 분류기는 10% 정도의 자질집합 크기에서 가장 좋은 성능을 보였다. kNN의 경우 10% 이하의 자질에서 가장 좋은 성능을 보였다. 단어 중의성 해소를 위한 자질선정을 적용할 때 작은 자질집합 크기와 큰 문맥 크기를 조합하거나, 반대로 큰 자질집합 크기와 작은 문맥 크기를 조합하면 성능을 극대화 할 수 있다.