• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제6권4호
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• pp.28-38
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• 2018

Wikipedia is composed of millions of articles, each of which explains a particular entity with various languages in the real world. Since the articles are contributed and edited by a large population of diverse experts with no specific authority, Wikipedia can be seen as a naturally occurring body of human knowledge. In this paper, we propose a method to automatically identify key entities and relations in Wikipedia articles, which can be used for automatic ontology construction. Compared to previous approaches to entity and relation extraction and/or identification from text, our goal is to capture naturally occurring entities and relations from Wikipedia while minimizing artificiality often introduced at the stages of constructing training and testing data. The titles of the articles and anchored phrases in their text are regarded as entities, and their types are automatically classified with minimal training. We attempt to automatically detect and identify possible relations among the entities based on clustering without training data, as opposed to the relation extraction approach that focuses on improvement of accuracy in selecting one of the several target relations for a given pair of entities. While the relation extraction approach with supervised learning requires a significant amount of annotation efforts for a predefined set of relations, our approach attempts to discover relations as they occur naturally. Unlike other unsupervised relation identification work where evaluation of automatically identified relations is done with the correct relations determined a priori by human judges, we attempted to evaluate appropriateness of the naturally occurring clusters of relations involving person-artifact and person-organization entities and their relation names.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권2호
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• pp.107-121
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• 2022

Coal pillar assessment is of broad importance to underground engineering structure, as the pillar failure can lead to enormous disasters. Because of the highly non-linear correlation between the pillar failure and its influential attributes, conventional forecasting techniques cannot generate accurate outcomes. To approximate the complex behavior of coal pillar, this paper elucidates a new idea to forecast the underground coal pillar stability using combined unsupervised-supervised learning. In order to build a database of the study, a total of 90 patterns of pillar cases were collected from authentic engineering structures. A state-of-the art feature depletion method, t-distribution symmetric neighbor embedding (t-SNE) has been employed to reduce significance of actual data features. Consequently, an unsupervised machine learning technique K-mean clustering was followed to reassign the t-SNE dimensionality reduced data in order to compute the relative class of coal pillar cases. Following that, the reassign dataset was divided into two parts: 70 percent for training dataset and 30 percent for testing dataset, respectively. The accuracy of the predicted data was then examined using support vector classifier (SVC) model performance measures such as precision, recall, and f₁-score. As a result, the proposed model can be employed for properly predicting the pillar failure class in a variety of underground rock engineering projects.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제66호
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• pp.87-103
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• 2008

We describe a new active learning method in conditional random fields (CRFs) framework for keyphrase extraction. To save elaboration in annotation, we use diversity and representative measure. We select high diversity training candidates by sentence confidence value. We also select high representative candidates by clustering the part-of-speech patterns of contexts. In the experiments using dialog corpus, our method achieves 86.80% and saves 88% training corpus compared with those of supervised method. From the results of experiment, we can see that the proposed method shows improved performance over the previous methods. Additionally, the proposed method can be applied to other applications easily since its implementation is independent on applications.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.870-876
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• 1993

This paper presents a binary clustering network (BCN) and a heuristic algorithm to detect pitch for recognition of keywords in continuous speech. In order to classify nonlinear patterns, BCN separates patterns into binary clusters hierarchically and links same patterns at root level by using the supervised learning and the unsupervised learning. BCN has many desirable properties such as flexibility of dynamic structure, high classification accuracy, short learning time, and short recall time. Pitch Detection algorithm is a heuristic model that can solve the difficulties such as scaling invariance, time warping, time-shift invariance, and redundance. This recognition algorithm has shown recognition rates as high as 95% for speaker-dependent as well as multispeaker-dependent tests.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.269-270
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• 2013

퍼지 클러스터링은 유사도가 높은 데이터 포인트들이 동일한 클러스터에 포함되도록 하는 대표적인 비교사 학습 방법 중 하나이다. 이 논문에서는 클러스터링을 분류기의 전처리 단계에서 활용할 수 있도록 클러스터 내에서 분류 오류가 최소가 될 수 있도록 클러스터를 생성할 수 있는 새로운 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 클러스터링은 특징 벡터와 함께 클래스 라벨을 활용하므로 분류기와 결합하여 사용할 경우 기존 분류기와 함께 사용할 경우 보다 우수한 성능을 기대할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.65-73
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• 2010

본 논문은 자연어처리 연구를 위하여 지도학습(supervised learning)방식의 어휘지식(lexical knowledge) 수동 구축 방법의 한계점을 극복하기 위하여 비지도학습(unsupervised learning)방식의 자동 어휘지식 획득 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 벡터화, 클러스터링, 어휘지식 획득 과정을 통하여 입력으로 주어지는 어휘목록에서 어휘지식을 자동으로 획득한다. 모델의 어휘지식 획득 과정에서 파라미터 변화에 따른 어휘지식 개수의 변화와 어휘지식의 특징이 나타나는 어휘 지식 사전의 일부 모습을 보인다. 실험결과 어휘지식 중 하나로 획득되는 어휘범주 지식의 클러스터가 일정한 개수에서 수렴하는 것이 관찰되어 어휘지식을 필요로 하는 전자사전 자동구축의 가능성을 확인하였다. 또한 한국어 특성이 반영되어 좌 우 통사정보가 포함된 어휘사전을 구축하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.57-64
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• 2014

입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 데이터 집합이 있더라도 현재 프로젝트와 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 기존 비감독형 모델 연구들에서 사용하지 않은 대표적인 클러스터링 알고리즘인 EM, DBSCAN을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 연구들에서 사용한 K-means 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 오류율 면에서 EM이 K-means보다 약간 나은 성능을 보였으며, DBSCAN은 두 모델에 떨어지는 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.364-380
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• 2016

The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.67-70
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• 2007

본 논문은 클러스터링 문제에서 사전 정보에 대한 활용의 효율을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 클러스터링에서 사전 정보의 존재 시 이의 활용은 성능을 개선시킬 수 있는 계기가 될 수 있으므로 그의 활용 폭을 늘리기 위한 방법으로 다양한 사용 방법의 적용인 semi-supervised 클러스터링 앙상블을 제안한다. 사전 정보의 활용 방법의 방안으로써 association-rule의 개념을 접목하였다. 클러스터 수를 다르게 적용하더라도 패턴간의 유사도가 높으면 같은 그룹에 속할 확률은 높아진다. 다양한 초기화에 따른 클러스터의 동작은 사전 정보의 활용을 다양화 시키게 되며, 사전 정보에 충족하는 각각의 클러스터 결과를 제시한다. 결과를 총 취합하여 association-matrix를 형성하면 패턴간의 유사도를 얻을 수 있으며 결국 association-matrix를 통해 클러스터링 할 수 있는 방법을 제시한다.