• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.365-368
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• 2005

본 연구에서는 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)를 이용하여 한국어 대화의 화행을 분석하는 방법을 제안한다. 우리는 발화의 어휘 및 품사와 이진 품사 쌍을 문장 자질로 사용하고 이전 발화의 문맥을 문맥 발화로 사용한다. 카이 제곱 통계량을 이용해 적절한 자질을 선택하고 선택된 자질로 지지 벡터 기계를 학습하였다. 학습된 지지 벡터 기계 분류기를 이용하여 각 발화의 화행을 분석하였다. 호텔 예약 영역의 말뭉치에 대해 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 약 $90.54\%$의 정확률을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.195-200
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• 2004

본 논문은 두 가지 비교 실험을 통하여 효과적 음성인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진 패턴 분류기인 SVM(Support Vector Machines)은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있다. 본 논문에서는 학습데이터 수에 따른 HMM(Hidden Markov Model)과 SVM의 인식 성능을 비교하고, 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 SVM을 이용하여 주성분해석과 독립성분분석을 적용하여 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 SVM은 HMM에 비해 적은 학습데이터에서도 높은 인식 성능을 보여주었고, 독립성분분석에 의한 특징 파라메터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 다른 특징 파라메터보다 인식 성능에서 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.102-108
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.315-319
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• 2006

Support vector machines in biped humanoid robot are presented in this paper. The trajectory of the ZMP in biped walking robot poses an important criterion for the balance of the walking robots but complex dynamics involved make robot control difficult. We are establishing empirical relationships based on the dynamic stability of motion using SVMs. SVMs and kernel method have become very popular method for learning from examples. We applied SVM to model the practical humanoid robot. Three kinds of kernels are employed also and each result has been compared. As a result, SVM based on kernel method have been found to work well. Especially SVM with RBF kernel function provides the best results. The simulation results show that the generated ZMP from the SVM can be improve the stability of the biped walking robot and it can be effectively used to model and control practical biped walking robot.

• Steel and Composite Structures
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• 제29권3호
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• pp.309-318
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• 2018

Steel girders are the structural members often used for passing long spans. Mostly being subjected to patch loading, or concentrated loading, steel girders are likely to face sudden deformation or damage e.g., web breathing. Horizontal or vertical stiffeners are employed to overcome this phenomenon. This study aims at assessing the feasibility of a machine learning method, namely the support vector machines (SVM) in predicting the patch loading resistance of longitudinally stiffened webs. A database consisting of 162 test data is utilized to develop SVM models and the model with best performance is selected for further inspection. Existing formulations proposed by other researchers are also investigated for comparison. BS5400 and other existing models (model I, model II and model III) appear to yield underestimated predictions with a large scatter; i.e., mean experimental-to-predicted ratios of 1.517, 1.092, 1.155 and 1.256, respectively; whereas the selected SVM model has high prediction accuracy with significantly less scatter. Robust nature and accurate predictions of SVM confirms its feasibility of potential use in solving complex engineering problems.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.236-243
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• 2016

This paper presents a threat list acquisition method in an engagement area using the support vector machines (SVM). The proposed method consists of track creation, track estimation, track feature extraction, and threat list classification. To classify the threat track robustly, dynamic track estimation and pattern recognition algorithms are used. Dynamic tracks are estimated accurately by approximating a track movement using position, velocity and time. After track estimation, track features are extracted from the track information, and used to classify threat list. Experimental results showed that the threat list acquisition method in the engagement area achieved about 95 % accuracy rate for whole test tracks when using the SVM classifier. In case of improving the real-time process through further studies, it can be expected to apply the fire control systems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1889-1893
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• 2008

본 논문은 영상 분류 문제를 위한 support vector machines (SVMs)의 적용을 통한 분류의 성능을 다루고 있다. 본 연구에서는 영상 분류 문제에서 자연영상을 대상으로 색상, 질감, 형상 특징벡터를 추출하고, 각각의 특징벡터와 이들을 결합한 특징벡터를 사용하여 역전파 신경망과 SVM 기반의 방법을 적용하여 영상 분류의 정확성을 비교한다. 실험결과는 각각의 특징벡터중에는 색상 특징벡터값을 이용한 영상 분류가 그리고 각각의 특징벡터보다는 이들을 결합한 특징벡터를 이용한 영상 분류가 보다 우수함을 보여준다. 그리고 알고리즘간의 비교에서는 정확성과 일반화성능 측면에서 역전파 신경망보다 SVMs이 우수함을 보였다.

• East Asian mathematical journal
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• 제37권3호
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• pp.333-354
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• 2021

A support vector machine (SVM) is a state-of-the-art machine learning model rooted in structural risk minimization. SVM is underestimated with regards to its application to real world problems because of the difficulties associated with its use. We aim at showing that the performance of SVM highly depends on which kernel function to use. To achieve these, after providing a summary of support vector machines and kernel function, we constructed experiments with various benchmark datasets to compare the performance of various kernel functions. For evaluating the performance of SVM, the F1-score and its Standard Deviation with 10-cross validation was used. Furthermore, we used taylor diagrams to reveal the difference between kernels. Finally, we provided Python codes for all our experiments to enable re-implementation of the experiments.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.167-175
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• 2006

Building accurate corporate bankruptcy prediction models has been one of the most important research issues in finance. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to bankruptcy prediction because of its many strong points. However, in order to use SVM, a modeler should determine several factors by heuristics, which hinders from obtaining accurate prediction results by using SVM. As a result, some researchers have tried to optimize these factors, especially the feature subset and kernel parameters of SVM But, there have been no studies that have attempted to determine appropriate instance subset of SVM, although it may improve the performance by eliminating distorted cases. Thus in the study, we propose the simultaneous optimization of the instance selection as well as the parameters of a kernel function of SVM by using genetic algorithms (GAs). Experimental results show that our model outperforms not only conventional SVM, but also prior approaches for optimizing SVM.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제10권3호
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• pp.1-14
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• 2005

성공적인 공급사슬관리에 있어 성과에 따른 지속적 협업 통제는 매우 중요하다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다. 그러므로 공급사슬관리를 추구하는 기업들은 분 모델을 통해 지속적 협업 통제에 유용한 정보를 얻을 수 있을것이다.