• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.790-792
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• 2004

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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.83-87
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• 2011

나이브 베이시안은 기계학습에서 많이 사용되고 상대적으로 좋은 성능을 보인다. 하지만 전통적인 나이브 베이시안 학습의 환경은 두 가지의 가정을 기반으로 학습을 수행한다: (1) 각 속성들의 값은 서로 독립적이다. (2) 각 속성들의 중요도는 동일하다. 본 연구에서는 각 속성의 중요도가 동일하다는 가정에 대하여 새로운 방법을 제시한다. 즉 각 속성은 현실적으로 다른 중요도를 가지며 본 논문은 나이브 베이시안에서 각 속성의 중요도를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 기존의 나이브 베이시안과 SBC 등의 다른 확장된 나이브 베이시안 방법들과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.353-358
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• 2015

어휘 인식 시스템은 학습 모델을 구성하여 인식하므로 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타난다. 이런 경우 인식 모델을 확장할 수 있도록 재구성하거나 인식 모델 구성 시 확장성을 반영하므로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 모델 구성 시 확장성을 반영할 수 있는 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 사용하여 바타차랴 알고리즘 음성 인식 학습 모델 구성 방법을 융합하여 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 이용하였고 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식하도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘 인식 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.5%의 인식률과 1.2초의 학습 시간을 나타내었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.63-68
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.285-291
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• 2010

본 연구에서는 나이브 베이시안 학습의 환경에서 속성의 가중치를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 기존 방법들이 속성에 가중치를 부여하는 방식인데 반하여 본 연구에서는 한걸음 더 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 Kullback-Leibler 함수를 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였고 이러한 가중치들의 특성을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.381-388
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• 2010

나이브 베이시안 알고리즘은 데이터 마이닝의 여러 분야에서 적용되고 있으며 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 이 학습 방법은 모든 속성의 가중치가 동일하다는 가정을 하고 있으며 이러한 가정으로 인하여 가끔 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 보완하기 위하여 나이브 베이시안에서 속성의 가중치를 조절하는 다수의 연구가 제안되어 이러한 단점을 보완하고 있다. 본 연구에서는 나이브 베이시안 학습에서 기존의 속성에 가중치를 부여하는 방식에서 한걸음 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 점진적 하강(gradient descent) 방법을 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1785-1786
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• 2008

본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.518-523
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• 2008

본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 개발에서 핵심 파트 중 하나인 지능형 차단 시스템 구축을 목표로 한다. 제안된 진단 시스템은 TFDR (Time-Frequency Domain Reflectometry) 알고리즘을 바탕으로 하여 실제 전압이 흐르는 배선에 대해 이상 거리 측정을 하게 된다. 그리고 배선으로부터 얻은 정보를 바탕으로 배선 이상의 종류를 분석하는 것이 지능형 차단 시스템의 목표이다. 효율적인 분석을 위해, 본 논문에서는 퍼지-베이시안 (Fuzzy-Bayesian) 알고리즘을 바탕으로 하여 시스템을 구성하였다. 실제 저압 배선에서 실험된 데이터를 바탕으로 한 실험을 통해 제안된 기술의 우수성을 입증하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.165-170
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• 2015

어휘 인식 시스템은 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타나며, 기존의 시스템은 벡터 값을 모델로 만들어 데이터베이스로 구성하여 어휘 인식에 사용하였다. 어휘 인식을 위한 탐색 중에 형성되는 모델은 데이터베이스로 구성되어 있지 않아 인식할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징 벡터 모델을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 베이시안 인식 모델을 구성하여 탐색 중에 형성되는 벡터 모델을 인식할 수 있도록 유도하였으며, 위너 필터를 적용하여 인식률을 향상시켰다. 2 방법을 융합하여 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 측정법을 이용하여 기존의 방법들에 비하여 평균 98.2%의 성능을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.159-168
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• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.