• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2365-2370
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• 2010

The method of cancer classification based on microarray could contribute to being accurate cancer classification by finding differently expressing gene pattern statistically according to a cancer type. Therefore, the process to select a closely related informative gene with a particular cancer classification to classify cancer using present microarray technology with effect is essential. In this paper, the system can detect marker genes to likely express the most differentially explaining the effects of cancer using ovarian cancer microarray data. And it compare and analyze a performance of classification of the proposed system with it of established microarray system using multi-perceptron neural network layer. Microarray data set including marker gene that are selected using ANOVA method represent the highest classification accuracy of 98.61%, which show that it improve classification performance than established microarray system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.151-154
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• 2007

바이오 칩 분석 시스템은 다양한 종류의 바이오칩에서 자료를 추출하고 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 데이터를 분석하는 다양한 기법 중 대표적인 것이 클러스터링과 분류화(classification)이다. 클러스터링은 비슷한 개체들을 한 집단으로 묶는 방법이고, 분류화는 미리 정해진 클래스에 데이터를 해당하는 클래스로 분류하는 기법이다. 다양한 알고리즘을 통해서 데이터를 클러스터링 및 분류화를 할 수 있는데 바이오칩과 같이 데이터의 양이 방대한 경우는 생태계를 모방한 알고리즘을 적용하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 생태계 모방알고리즘 중 하나인 PSO 집단 알고리즘을 사용하여 바이오칩 데이터로부터 클러스터의 중심을 찾아 클러스터링을 하교, 분류 규칙을 발견하여 이를 바이오 데이터에 적용, 분류해 주는 시스템을 기술하고 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.4
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• pp.33-38
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• 2009

This paper proposes an automatic equalizer control method in automobile audio system. The proposed method discriminates the music segment from the consecutive real-time audio stream of the radio and the equalizer is controlled automatically according to the classified genre of the music segment. For enhancing the accuracy of the music genre classification in real-time, timbre feature and rhythm feature extracted from the consecutive audio stream is applied to GMM(Gaussian mixture model) classifier. The proposed method evaluates the performance of the music genre classification, which classified various audio segments segmented from the audio signal of the radio broadcast in automobile audio system into one of five music genres.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.369-376
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• 2006

This paper presents a new method of significantly improving conventional Bayesian statistical text classifier by incorporating accelerated EM(Expectation Maximization) algorithm. EM algorithm experiences a slow convergence and performance degrade in its iterative process, especially when real online-textual documents do not follow EM's assumptions. In this study, we propose a new accelerated EM algorithm with uncertainty-based selective sampling, which is simple yet has a fast convergence speed and allow to estimate a more accurate classification model on Naive Bayesian text classifier. Experiments using the popular Reuters-21578 document collection showed that the proposed algorithm effectively improves classification accuracy.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.692-698
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• 2006

점점 더 많은 디지털 카메라와 휴대폰이 고해상도 카메라가 장착되고 대용량의 저장공간이 제공되면서 사용자들의 사진촬영 빈도가 증대하고 있다. 조만간 휴대폰의 저장된 사진을 효과적으로 관리하고 브라우징할 수 있는 기술이 필요한 시기가 올 것이다. 본 논문은 휴대폰이나 디지털 카메라 혹은 카메라가 장착되어 사진을 찍을 수 있는 모든 형태의 휴대단말에서 촬영된 개인사진을 지리적 위치정보를 이용하여 자동으로 분류하는 시스템을 제시한다. 기존의 시간정보를 이용하여 촬영시간의 근접성을 이용해 순차적으로 자동 분류하는 시스템과는 달리 위치정보를 이용하여 촬영위치에 따라 비순차적으로 자동 분류한다. 촬영위치 근접성을 결정하기 위해 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 사진을 대분류하고 기존의 자동사진 분류방식에서는 다루지 않았던 일상사진과 비일상사진을 분류하고, 대분류된 사진을 시간정보를 이용하여 소분류 함으로서 자동 사진분류 성능을 높이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.356-358
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• 2003

DNA microarray기술의 발달로 한꺼번에 수천 개 유전자의 발현 정보를 얻는 것이 가능해졌는데, 이렇게 얻어진 데이터를 효과적으로 분류하는 시스템을 만들어놓으면 새로운 샘플이 정상상태인지, 질병을 가진 상태인지 예측할 수 있다. 분류 시스템을 위하여 여러 가지 특징선택방법들과 분류기법들을 사용할 수 있는데, 모든 상황에서 항상 뛰어난 성능을 보이는 특징선택법이나 분류기를 찾기는 힘들다. 안정되고 개선된 성능을 내기 위해서 특징-분류기의 앙상블을 이용할 수 있는데, 앙상블에 이용될 수 있는 특징선택 방법이나 분류기의 수가 많다면, 앙상블을 만들 수 있는 조합이 많아지기 때문에, 모든 조합에 대하여 앙상블 결과를 구하기는 거의 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용하여 모든 앙상블 결과를 계산하지 않으면서 최적의 앙상블을 찾아내는 방법을 제안하였으며, 실제로 림프종 암 데이터에 적용한 결과 100%의 결합결과를 보이는 최적의 앙상블을 효과적으로 찾아내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.157-159
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• 2012

화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.154-156
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• 2002

인터넷의 발전으로 우리는 많은 정보와 지식을 인터넷에서 제공받을 수 있으며 HTML, 뉴스그룹 문서, 전자메일 등의 웹 문서로 존재한다. 이러한 웹 문서들은 여러가지 목적으로 분류해야 할 필요가 있으며 이를 적용한 시스템으로는 Personal WebWatcher, InfoFinder, Webby, NewT 등이 있다. 웹 문서 분류 시스템에서는 문서분류 기법을 사용하여 웹 문서의 소속 클래스를 결정하는데 문서분류를 위한 기법 중 대표적인 알고리즘으로 나이브 베이지안(Naive Baysian), k-NN(k-Nearest Neighbor), TFIDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)방법을 이용한다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 이러한 문서분류 알고리즘 각각의 성능을 비교 및 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.307-310
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• 2000

소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나는 "구조적인" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 비구조적인 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류 할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류 기준 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석하여 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.803-805
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• 2014

다층 퍼셉트론 분류기는 그 패턴 분류 성능이 훌륭하여 오랜 기간 동안 여러 응용분야에서 사용되어 왔다. 그러나 다른 분류기보다 학습시간이 오래 소요된다는 점이 문제로 지적받아 왔다. 따라서 본 논문은 회전하는 객체의 분류를 위하여 다층 퍼셉트론의 학습시간을 줄이는 효율적인 신경망 시스템을 제안한다. 주성분 분석법을 이용하여 원 데이터의 정보를 가장 잘 잘 나타내도록 변환한 뒤, 그 결과를 다층 퍼셉트론 분류기의 입력으로 사용하였다. 제안하는 시스템은 기존 다층 퍼셉트론 분류기와 비교하였을 때 학습시간을 줄이면서 좀 더 높은 인식률을 보였다.