혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.
최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.
영상 분류를 위한 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Partitioned Feature-based Classification Model with Expertise Table: PFC-ET)의 성능을 더욱 향상시킨 진보된 형태의 분류기 통합모델 (Classifier Integration Model: CIM)이 본 논문에서 제안되었다. CIM은 PFC-ET과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징 벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. PFC-ET에서 분류판단 확률행렬에 의한 오류를 최소화하기위해 국지적 분류기로 사용되는 군집화 알고리즘의 멤버 비율을 사용하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 CIM의 성능을 검증하기 위하여, Caltech 데이터에 대한 일반적인 영상 분류와 6 클래스 위성 영상 분류 문제에 대한 실험을 진행하였다. 제안된 CIM은 기존의 PFC 와 PFC-ET 모델과 비교한 실험에서 분류 정확도와 후처리 문제의 복잡성 면에서 향상된 성능을 보여주었다.
Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 support vector machine (SVM)을 이용하여 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. SVM은 통계적 학습 이론으로 훈련 데이터 사이의 최적 분류 초평면을 찾아내 최적화된 이진 분류를 보여준다. SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 통계적 학습 이론인 SVM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적으로 SVM을 구성한 분류기법을 제시한다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 SVM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 SVM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.
소비자의 신용 대출 규모가 점차 증가하면서 기업에서 고객의 신용 등급에 의한 정확한 고객 분류를 필요로 하고 있다 이를 위해 판별 분석과 신경망의 역전파(BP: Back Propagation)를 이용한 고객 분류 시스템이 연구되었다. 그러나, 판별 분석을 사용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 비정규 분포의 고객 데이터의 영향으로 여러 개의 판별 함수와 판별점이 존재하여 분류 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 신경망을 이용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 고객 데이터에 의해서, 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 최대의 분류 정확률을 보이는 분류자를 얻지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 분류 정확률을 저하시키는 단점을 해결하기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 고객의 신용 등급을 분류하는 방법을 제안한다. SVM은 SV(Support Vector)의 수에 의해서 학습 성능이 좌우되므로, 불규칙한 거래 성향을 보이는 고객에 대해서도 높은 차원으로의 매핑을 통하여, 효과적으로 학습시킬 수 있어 분류의 정확도를 높일 수 있다 하지만, SVM은 근사화 알고리즘(Approximation Algorithms)을 이용하므로 분류 정확도가 이론적인 성능에 미치지 못한다. 따라서, 본 논문은 점진적 앙상블 SVM을 사용하여, 기존의 고객 분류 시스템의 문제점을 해결하고 실제적으로 SVM의 분류 정확률을 높인다. 실험 결과는 점진적 앙상블 SVM을 이용한 방법의 정확성이 기존의 방법보다 높다는 것을 보여준다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
본 논문은 문서 분류의 전처리 단계인 특징 선택을 위해 의미를 고려한 최적의 특징 선택 방법을 제안한다. 특징 선택은 불필요한 특징을 제거하고 분류에 필요한 특징을 추출하는 작업으로 분류 작업에서 매우 중요한 역할을 한다. 특징 선택 기법으로 특징의 의미를 파악하여 특징을 선택하는 LSA(Latent Semantic Analysis) 기법을 사용하지만 기본 LSA는 분류 작업에 특성화 된 기법이 아니므로 지도적 학습을 통해 분류에 적합하도록 개선된 지도적 LSA를 사용한다. 지도적 LSA를 통해 선택된 특징들로부터 최적화 기법인 유전 알고리즘을 사용하여 더 최적의 특징들을 추출한다. 마지막으로, 추출한 특징들로 분류할 문서를 표현하고 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 특정 분류기를 사용하여 분류를 수행하였다. 지도적 LSA를 통해 의미를 고려하고 유전 알고리즘을 통해 최적의 특징 집합을 찾음으로써 높은 분류 성능과 효율성을 보일 것이라 가정하였다. 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험을 수행한 결과 적은 수의 특징들로 높은 분류 성능을 확인할 수 있었다.
딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상 데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.
본 논문은 PCM(Possibilistic C-Means) 알고리즘과 베이시안 분류 알고리즘을 통합한 고해상도 위성영상의 효과적인 분류방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 학습데이터를 참고로 하여 PCM 알고리즘을 반복적인 과정 없이 수행한다. 각 분류항목별로 분류된 데이터에서 평균내부거리 내부에 해당되는 데이터들을 선정하여 각 항목별 비율을 구한 후 베이시안 분류기법의 사전확률로 적용하여 분류를 수행한다 PCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터와의 거리에 소속도를 부여하는 퍼지 C-Means 알고리즘과 달리 소속도를 각 데이터와 클러스터 중심간의 절대거리에 의존하는 방법으로 퍼지 C-Means 알고리즘이 가지는 상대성 문제를 해결하였다. 제안된 분류 기법을 고해상도 다중분광 데이터인 IKONOS 위성영상에 적용하여 분류를 수행한 후 최대우도 분류기법과 비교한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.