• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.157-159
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• 2001

신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.6
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• pp.61-70
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• 2011

In this paper, we propose a defense NPC control model in the soccer game by applying the Decision Tree learning algorithm. The proposed model extracts the direction patterns and the action patterns generated by many soccer game users, and applies these patterns to the Decision Tree learning algorithm. Then, the proposed model decides the direction and the action according to the learned Decision Tree. Experimental results show that the proposed model takes some time to learn the Decision Tree while the proposed model takes 0.001-0.003 milliseconds to decide the direction and the action based on the learned Decision Tree. Therefore, the proposed model can control NPC in the soccer game system in real time. Also, the proposed model achieves higher accuracy than a previous model (Letia98); because the proposed model can utilize current state information, its analyzed information, and previous state information.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.43-53
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• 1998

본 논문에서는 한국어 TTS시스템을 위한 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소의 지속 시간 모델링 방법을 설명한다. 실험을 위해 여러 장르로 구성된 400문장을 선 정하고, 이를 전문 여성 아나운서가 발성하였다. 녹음된 음성 신호에 대해 음소 및 운율구 경계를 결정하고, 문장에 대해서는 형태소 분석, 발음표기 변환, 구문 분석을 수행하였다. 400문장(약33분) 중 240문장(약20분)을 이용하여 결정 트리 및 회귀 트리를 학습시킨 후, 160분장(약13분)에 대해 실험하였다. 운율 모델링을 위한 특징들이 제안되었고, 학습된 트리 들을 해석함으로써 특징들의 유효성이 평가되었다. 실험 문장에 대해 운율구 경계의 유무를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.46%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간 을 예측하기 위한 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132msec, 22msec이었다. 수집된 모든 자료(400문장)로 학습한 결과, 운율구 경계 결정 오류율, 휴지 기간 및 지속시 간 RMSE의 10-fold cross-validation 추정치가 각각 13.77%, 127.91msec, 21.54msec이었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.37-39
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• 2006

본 논문에서는 방학 중 효과적인 학습 방법을 분석하기 위해 의사결정트리를 사용한 접근법을 제안한다. 이를 위해, 우선 학업성취도에 영향을 미치는 방학 중의 학습방법에 대한 다양한 요소를 도출한다. 다음으로, 의사결정트리를 사용하기 위한 데이터 변환 및 분석 방법을 제안한다. 마지막으로, 설문조사를 통해 수집한 현실의 구체적 데이터에서 의사결정트리를 생성한다. 중학교 학생들에 대한 설문조사를 분석한 결과, 세 가지 의미 있는 결과를 도출하였다. 첫째, 인터넷 학습사이트 이용은 성적 하락에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성적 변화에 큰 영향을 미칠 것으로 예상했던 과외는 실제로 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 셋째, 다양한 학습방법의 병행은 오히려 성적 하락의 요인이 되는 것으로 파악되었다. 본 논문에서 제시한 분석 방법 및 결과는 학생들의 방학 중 생활 지도나 학습 계획 수립에 많은 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.3
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• pp.156-166
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• 2002

Decision tree induction is a kind of useful machine learning approach for extracting classification rules from a set of feature-based examples. According to the partitioning style of the feature space, decision trees are categorized into univariate decision trees and multivariate decision trees. Due to observation error, uncertainty, subjective judgment, and so on, real-world data are prone to contain some errors in their feature values. For the purpose of making decision trees robust against such errors, there have been various trials to incorporate fuzzy techniques into decision tree construction. Several researches hove been done on incorporating fuzzy techniques into univariate decision trees. However, for multivariate decision trees, few research has been done in the line of such study. This paper proposes a fuzzy decision tree induction method that builds fuzzy multivariate decision trees named fuzzy oblique decision trees, To show the effectiveness of the proposed method, it also presents some experimental results.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.153-158
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• 2013

Target learning model is not recognized in this category or not classified clearly failed to determine if the vocabulary recognition is reduced. Form of classification learning model is changed or a new learning model is added to the recognition decision tree structure of the model should be changed to a structural problem. In order to solve these problems, a decision tree learning model for classification learning algorithm is proposed. Phonological phenomenon reflected sound enough to configure the database to ensure learning a decision tree learning model for classifying method was used. In this study, the indoor environment-dependent recognition and vocabulary words for the experimental results independent recognition vocabulary of the indoor environment-dependent recognition performance of 98.3% in the experiment showed, vocabulary independent recognition performance of 98.4% in the experiment shown.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.130-137
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• 2001

최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.7
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• pp.927-937
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• 2006

Auto-playing programs are often used in behalf of human players in MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Game). By playing automatically and continuously, it helps to speed up the game character's level-up process. However, the auto-playing programs, either software or hardware, do harm to games servers in various ways including abuse of resources. In this paper, we propose a way of detecting the auto programs by analyzing the window event sequences produced by the game players. In our proposed method, the event sequences are transformed into a set of attributes, and the Decision Tree learning is applied to classify the data represented by the set of attribute values into human or auto player. The results from experiments with several MMORPG show that the Decision Tree learning with proposed method can identify the auto-playing programs with high accuracy.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.64-72
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• 2001

결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.