• ETRI Journal
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• 제29권5호
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• pp.700-702
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• 2007

We present a relevance feedback approach based on multi-class support vector machine (SVM) learning and cluster-merging which can significantly improve the retrieval performance in region-based image retrieval. Semantically relevant images may exhibit various visual characteristics and may be scattered in several classes in the feature space due to the semantic gap between low-level features and high-level semantics in the user's mind. To find the semantic classes through relevance feedback, the proposed method reduces the burden of completely re-clustering the classes at iterations and classifies multiple classes. Experimental results show that the proposed method is more effective and efficient than the two-class SVM and multi-class relevance feedback methods.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권3호
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• pp.181-197
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• 2015

Assessing the condition of paint on civil structures is an important but challenging and costly task, in particular when it comes to large and complex structures. Current practices of visual inspection are labour-intensive and time-consuming to perform. In addition, this task usually relies on the experience and subjective judgment of individual inspectors. In this study, hyperspectral imaging and classification techniques are proposed as a method to objectively assess the state of the paint on a civil or other structure. The ultimate objective of the work is to develop a technology that can provide precise and automatic grading of paint condition and assessment of degradation due to age or environmental factors. Towards this goal, we acquired hyperspectral images of steel surfaces located at long (mid-range) and short distances on the Sydney Harbour Bridge with an Acousto-Optics Tunable filter (AOTF) hyperspectral camera (consisting of 21 bands in the visible spectrum). We trained a multi-class Support Vector Machines (SVM) classifier to automatically assess the grading of the paint from hyperspectral signatures. Our results demonstrate that the classifier generates highly accurate assessment of the paint condition in comparison to the judgement of human experts.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-293
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• 2005

패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권4호
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• pp.331-334
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• 2006

Original Support Vsctor Machines (SVMs) by Vapnik were used for binary classification problems. Some researchers have tried to extend original SVM to multiclass classification. However, their studies have only focused on classifying samples into nominal categories. This study proposes a novel multiclass SVM model in order to handle ordinal multiple classes. Our suggested model may use less classifiers but predict more accurately because it utilizes additional hidden information, the order of the classes. To validate our model, we apply it to the real-world bond rating case. In this study, we compare the results of the model to those of statistical and typical machine learning techniques, and another multi class SVM algorithm. The result shows that proposed model may improve classification performance in comparison to other typical multiclass classification algorithms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3004-3006
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습과정을 통하여 구한다. 기존의 SVM은 단지 이차 클래스에 대하여 적용되어지나, 많은 응용분야에서 입력 데이터들은 몇 개의 다중 클래스로 분류해야 한다. 다중 클래스 분류 문제는 기존의 SVM을 사용할 수 있는 일반적으로 몇 개의 2차 문제로 분해하여 풀 수 있다. 실례로 one-against-all 방법을 적용하면, n 클래스 문제는 n 개의 두 클래스 문제로 변환 하여 풀 수 있다. 본 논문에서는 입력 패턴들을 다중 클래스로 분류 할 때 퍼지 소속도를 응용한 소프트 마진 알고리즘의 상한 경계값을 각 클래스에 따라 다르게 적용함으로써 기존의 SVM 보다 더 우수한 학습 능력을 가짐을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.501-504
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• 2007

본 논문은 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 효과적으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 컴퓨터의 상호작용 연구가 활발해짐에 따라 컴퓨터가 인간의 행동을 얼마나 정확히 인식할 수 있느냐에 대한 연구는 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 손영상에 대하여 색상(Hue)과 채도(Saturation)를 이용한 컬러모델을 기반으로 조명의 영향을 줄이며 손의 영역을 추출하고, 특히, 팔영역을 포함한 손영역이 촬영된 영상에서 손목 이후 부분을 제외한 손 영역만을 추출하도록 하였다. 손 형태를 인식하기 위하여 손 영역으로부터 손의 특징을 18 개의 특징값으로 표현하였고, 이를 통해 학습된 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 인식하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.174-178
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• 2008

P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.