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.
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
/
제22권1호
/
pp.93-96
/
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.
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.
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.
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.
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
/
제17권1호
/
pp.17-27
/
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.
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.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.