• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.315-315
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• 2000

In this paper, we perform the time series prediction using the SVM(Support Vector Machine). We make use of two different loss functions and two different kernel functions; i) Quadratic and $\varepsilon$-insensitive loss function are used; ii) GRBF(Gaussian Radial Basis Function) and ERBF(Exponential Radial Basis Function) are used. Mackey-Glass time series are used for prediction. For both cases, we compare the results by the SVM to those by ANN(Artificial Neural Network) and show the better performance by SVM than that by ANN.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.182-188
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• 2013

본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.263-272
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• 2024

A model based on genetic algorithm optimization, GA-SVM, is proposed to warn university students of their status. This model improves the predictive effect of support vector machines. The genetic optimization algorithm is used to train the hyperparameters and adjust the kernel parameters, kernel penalty factor C, and gamma to optimize the support vector machine model, which can rapidly achieve convergence to obtain the optimal solution. The experimental model was trained on open-source datasets and validated through comparisons with random forest, backpropagation neural network, and GA-SVM models. The test results show that the genetic algorithm-optimized radial basis kernel support vector machine model GA-SVM can obtain higher accuracy rates when used for early warning in university learning.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.626-628
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• 2018

본 논문에서 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하기 위해 기계학습 모델인 SVM(Support Vector Machine)과 ANN(Artificial Neural Network)의 성능을 비교한다. 장 단파 복사선 평균, 강수량, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 두 모델을 생성하고, 실험을 통해 최적의 SVM의 RBF(Radial Basis Function) 파라미터와 ANN의 은닉층과 노드 개수, 정규화 파라미터를 도출하였다. SVM과 ANN 모델의 성능을 비교하기 위한 지표로서 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용하였다. 실험 결과 SVM 모델은 MAPE=21.11, MAE=2281417.65의 성능을 달성하였고 ANN은 MAPE=19.54, MAE=2155345.10776의 성능을 달성하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.641-656
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• 2019

본 연구에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 디스크 커터의 적절한 교체 시기를 예측하기 위한 방법으로 머신러닝 기법을 사용한 방법을 제안하였으며, 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터를 이용하여 다양한 머신러닝 알고리즘 중 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 예측 모델을 구축하고 그 성능을 평가하였다. 지반 조건별 디스크 커터의 마모와 높은 상관성을 갖는 TBM 기계 데이터와 디스크 커터 교체 이력을 분류하고, 이들을 SVM의 변수로 사용하여 3종류의 분류 함수를 적용하여 각각 학습을 한 후 예측을 수행한 결과, 각 지반 조건에 대해서 3종류의 SVM 분류 함수 중 전체적으로 RBF (Radial Basis Function) SVM의 예측성능이 가장 우수하며(평균적으로 80%의 정확도, 10% 오분류율), 지반 조건별로 구분 시 디스크 커터 교체 데이터의 수가 많을수록 예측 결과가 좋은 것으로 나타났다. 향후 많은 데이터를 축적하고 이를 모두 활용하여 학습모델을 지속적으로 발전시켜 나간다면 이와 같은 디스크 커터 교환주기를 예측하기 위한 머신러닝 기법의 실무 적용성이 매우 클 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.347-350
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• 2002

This paper describes eye detection algorithm using edge information and Support Vector Machine (SVM). We adopt an edge detection and labelling algorithm to detect isolated components. Detected candidate eye pairs finally verified by SVM using Radial Basis Function (RBF) kernel. A detection rate over the test set has been achieved more than 90%, and compared with template matching method. this proposed method significantly reduced FAR.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2511-2520
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• 2018

In this study, Multi-Radial Basis Function Support Vector Machine (Multi-RBF SVM) classifier is introduced based on a composite kernel function. In the proposed multi-RBF support vector machine classifier, the input space is divided into several local subsets considered for extremely nonlinear classification tasks. Each local subset is expressed as nonlinear classification subspace and mapped into feature space by using kernel function. The composite kernel function employs the dual RBF structure. By capturing the nonlinear distribution knowledge of local subsets, the training data is mapped into higher feature space, then Multi-SVM classifier is realized by using the composite kernel function through optimization procedure similar to conventional SVM classifier. The original training data set is partitioned by using some unsupervised learning methods such as clustering methods. In this study, three types of clustering method are considered such as Affinity propagation (AP), Hard C-Mean (HCM) and Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA). Experimental results on benchmark machine learning datasets show that the proposed method improves the classification performance efficiently.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.285-291
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• 2015

본 논문에서는 IMU(inertial measurement unit)의 데이터를 이용하여 사람의 앉은 자세를 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 IMU의 데이터를 주성분 분석법(principle component analysis: PCA)을 이용하여 특징 벡터를 3개로 축소시켰고, RBF(radial basis function) 커널을 적용한 서포트 벡터 머신(support vector machine: SVM)을 이용하여 자세를 분류하였다. 데이터의 측정을 위하여 건강한 성인 3명을 대상으로 실험을 실시하였고, 데이터의 수집을 위하여 넥밴드 형태의 이어폰에 IMU를 내장한 장치를 개발하여 착용하였다. 피험자는 각각 neutral position, smartphoning, writing의 세 가지 앉은 자세에 대하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안하는 PCA-SVM 알고리즘은 특징 벡터의 차원을 25%로 축소시키면서도 95%의 신뢰를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.