• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.241-250
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• 2005

New product development (NPD) is defined as the transformation of a market opportunity and a set of assumptions about product technology into a product available for sale. Managers charged with project selection decisions in the NPD process, such as go/no-go choices and specific resource allocation decisions, are faced with a complicated problem. Therefore, the ability to develop new successful products has identifies as a major determinant in sustaining a firm's competitive advantage. The purpose of this study is to develop a new evaluation model for NPD project selection in the high -tech industry using support vector machines (SYM). The evaluation model is developed through two phases. In the first phase, binary (go/no-go) classification prediction model, i.e. SVM for high-tech NPD project selection is developed. In the second phase. using the predicted output value of SVM, feasibility grade is calculated for the final NPD project decision making. In this study, the feasibility grades are also divided as three level grades. We assume that the frequency of NPD project cases is symmetrically determined according to the feasibility grades and misclassification errors are partially minimized by the multiple grades. However, the horizon of grade level can be changed by firms' NPD strategy. Our proposed feasibility grade method is more reasonable in NPD decision problems by considering particularly risk factor of NPD in viewpoints of future NPD success probability. In our empirical study using Korean NPD cases, the SVM significantly outperformed ANN and logistic regression as benchmark models in hit ratio. And the feasibility grades generated from the predicted output value of SVM showed that they can offer a useful guideline for NPD project selection.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.812-820
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• 2012

본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제67권1호
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• pp.94-102
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• 2024

Objective : The spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) remains a significant cause of mortality and morbidity throughout the world. The purpose of this retrospective study is to develop multiple models for predicting ICH outcomes using machine learning (ML). Methods : Between January 2014 and October 2021, we included ICH patients identified by computed tomography or magnetic resonance imaging and treated with surgery. At the 6-month check-up, outcomes were assessed using the modified Rankin Scale. In this study, four ML models, including Support Vector Machine (SVM), Decision Tree C5.0, Artificial Neural Network, Logistic Regression were used to build ICH prediction models. In order to evaluate the reliability and the ML models, we calculated the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), specificity, sensitivity, accuracy, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR). Results : We identified 71 patients who had favorable outcomes and 156 who had unfavorable outcomes. The results showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency. For the SVM model, the AUC, accuracy, specificity, sensitivity, PLR, NLR, and DOR were 0.91, 0.92, 0.92, 0.93, 11.63, 0.076, and 153.03, respectively. For the SVM model, we found the importance value of time to operating room (TOR) was higher significantly than other variables. Conclusion : The analysis of clinical reliability showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency and the importance value of TOR was higher significantly than other variables.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.137-145
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• 2010

디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.380-390
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• 2016

화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.652-657
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• 2015

BitTorrent는 다수의 파일 공유자들로부터 조각파일을 전송 받아 하나의 완전한 파일을 완성할 수 있는 파일 공유 및 전송과 관련된 혁신적인 프로토콜이다. 그러나, 불법 또는 저작권과 관련된 비디오 데이터들이 임의로 배포되는 범죄행위가 발생하는 것이 현실이다. BitTorrent 상에 데이터에 대한 저작권 단속의 어려움은 데이터의 전송형태가 완전한 파일 형식이 아닌 조각 파일 형태로 전송된다는 점이다. 따라서, BitTorrent에서 얻어진 조각파일에서 디지털 콘텐츠를 복원하고, 저작권 위반 여부를 판단하기 위해서는 디지털 콘텐츠의 파일 형식에 대한 분류 과정이 선행 되어야 한다. 본 연구에서는 디지털 파일의 형식을 분류하기 위한 방법으로서 조각파일의 히스토그램 차분을 특징 벡터로 하는 SVM 분류기를 제안 하였다. 제안한 분류기는 3종류의 비디오 파일 형식에 적용하여 분류율로 성능을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.85-92
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• 2021

이 논문에서는 회전각도에 무관하게 회전 얼굴과 회전각도를 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 회전된 얼굴 검출은 회전에 따른 얼굴 외형의 큰 변화로 인해 어려운 분야이다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 얼굴 구성요소들의 위치 정보가 유지되기 때문에 회전으로 인한 얼굴의 외형 변화가 없게 된다. 이에 따라 회전이 없는 정면 얼굴 검출에 사용되지만 회전에 민감한 특성을 갖는 HOG와 같은 특징들이 회전얼굴을 검출하는 과정에서 효과적으로 사용될 수 있다. 극좌표계 변환된 영상에서 얻은 HOG 특징을 SVM을 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 학습 데이터는 회전이 없는 정면 얼굴 영상만을 사용하였다. 3600개 회전 얼굴 영상에 대한 실험 결과 97.94 %의 회전각도 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상들에서 회전 얼굴들의 위치와 회전 각도를 정확하게 검출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권2호
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• pp.26-33
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• 2015

본 논문은 영상에서 효과적으로 보행자를 삭제하는 자동 삭제 시스템을 제안한다. 첫 번째로 Histogram of Oriented Gradient(HOG) / Linear-Support Vector Machine(L-SVM)분류기를 이용하여 보행자를 찾고, 참조영상으로부터 적절한 배경을 습득하여 삭제될 보행자를 대체한다. 배경은 참조영상 내에서 검색하며 변경된 feather blender 연산은 대체 영역의 경계를 자연스럽게 만든다. 기존에 존재하던 대부분의 시스템이 수동인 것에 반해 제안된 시스템은 자동으로 객체를 검출하고 자연스러운 배경을 생성한다. 실험결과 대체된 영역의 PSNR 평균은 19.246으로 측정되었다.