Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2019.05a
/
pp.556-558
/
2019
기존 초음파 지방간 분석은 Hepatorenal sonographic index(HI)를 사용하여 지방간을 진단하여 왔다. 이러한 HI 기법에서는 Hepato(간)과 Renal(신장), 두 부분의 영상데이터를 비교 활용하였다면, 본 논문에서는 신장의 영상데이터만을 이용하여, 이의 통계적 특징 벡터만을 활용하여 지방간을 진단을 함으로서 기존의 HI기반 분석대비 편리성과 정확도를 개선코자 Kidney Index(KI) 기반의 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 KI는 정상간과 지방간을 가진 실제 환자의 초음파 사진(정상간, 지방간 각 30명)을 학습 데이터를 구성하고, 이들 데이터군으로부터 특징 벡터들을 선별하여 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 학습시켜, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
We present an effective and real-time face detection method based on Principal Component Analysis(PCA) and Support Vector Machines(SVMs). We extract simple Haar-like features from training images that consist of face and non-face images, reinterpret the features with PCA, and select useful ones from the large number of extracted features. With the selected features, we construct a face detector using an SVM appropriate for binary classification. The face detector is not affected by the size of a training data set in a significant way, so that it showed 90.1 % detection rates with a small quantity of training data. it can process 8 frames per second for $320{\times}240$ pixel images. This is an acceptable processing time for a real-time system.
Uncertainty of renewable energy such as photovoltaic(PV) power is detrimental to the flexibility of the power system. Therefore, precise prediction of PV power generation is important to make the power system stable. The purpose of this study is to forecast PV power generation using meteorological data including particulate matter(PM). In this study, PV power generation is predicted by support vector machine using RBF kernel function based on machine learning. Comparing the forecasting performances by including or excluding PM variable in predictor variables, we find that the forecasting model considering PM is better. Forecasting models considering PM variable show error reduction of 1.43%, 3.60%, and 3.88% in forecasting power generation between 6am~8pm, between 12pm~2pm, and at 1pm, respectively. Especially, the accuracy of the forecasting model including PM variable is increased in daytime when PV power generation is high.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.36
no.6
/
pp.535-544
/
2018
Autonomous driving can be limited by only using sensors if the sensor is blocked by sudden changes in surrounding environments or large features such as heavy vehicles. In order to overcome the limitations, the precise road-map has been used additionally. This study was conducted to segment and classify road objects using 3D point cloud data acquired by terrestrial mobile mapping system provided by National Geographic Information Institute. For this study, the original 3D point cloud data were pre-processed and a filtering technique was selected to separate the ground and non-ground points. In addition, the road objects corresponding to the lanes, the street lights, the safety fences were initially segmented, and then the objects were classified using the support vector machine which is a kind of machine learning. For the training data for supervised classification, only the geometric elements and the height information using the eigenvalues extracted from the road objects were used. The overall accuracy of the classification results was 87% and the kappa coefficient was 0.795. It is expected that classification accuracy will be increased if various classification items are added not only geometric elements for classifying road objects in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.24
no.5
/
pp.576-583
/
2020
This paper proposes a technique to determine the spam comments on YouTube, which have recently seen tremendous growth. On YouTube, the spammers appeared to promote their channels or videos in popular videos or leave comments unrelated to the video, as it is possible to monetize through advertising. YouTube is running and operating its own spam blocking system, but still has failed to block them properly and efficiently. Therefore, we examined related studies on YouTube spam comment screening and conducted classification experiments with six different machine learning techniques (Decision tree, Logistic regression, Bernoulli Naive Bayes, Random Forest, Support vector machine with linear kernel, Support vector machine with Gaussian kernel) and ensemble model combining these techniques in the comment data from popular music videos - Psy, Katy Perry, LMFAO, Eminem and Shakira.
Selection of feature pattern gathered from the observation of the RNA sequencing data (RNA-seq) are not all equally informative for identification of differential expressions: some of them may be noisy, correlated or irrelevant because of redundancy in Big-Data sets. Variable selection of feature pattern aims at differential expressed gene set that is significantly relevant for a special task. This issues are complex and important in many domains, for example. In terms of a computational research field of machine learning, selection of feature pattern has been studied such as Random Forest, K-Nearest and Support Vector Machine (SVM). One of most the well-known machine learning algorithms is SVM, which is classical as well as original. The one of a member of SVM-criterion is Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), which have been utilized in our research work. We propose a novel algorithm of the SVM-RFE with Q-learning in reinforcement learning for better variable selection of feature pattern. By comparing our proposed algorithm with the well-known SVM-RFE combining Welch' T in published data, our result can show that the criterion from weight vector of SVM-RFE enhanced by Q-learning has been improved by an off-policy by a more exploratory scheme of Q-learning.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.37
no.6
/
pp.405-416
/
2019
Due to the development of information and communication technology, the production and processing speed of data is getting faster. To classify objects using machine learning, which is a field of artificial intelligence, data required for training can be easily collected due to the development of internet and geospatial information technology. In the field of geospatial information, machine learning is also being applied to classify or recognize objects using images and point clouds. In this study, the problem of manually constructing training data using existing digital map version 1.0 was improved, and the technique of classifying roads, buildings and vegetation using image and point clouds were proposed. Through experiments, it was possible to classify roads, buildings, and vegetation that could clearly distinguish colors when using true ortho-image with only RGB (Red, Green, Blue) bands. However, if the colors of the objects to be classified are similar, it was possible to identify the limitations of poor classification of the objects. To improve the limitations, random forest and support vector machine techniques were applied after band fusion of true ortho-image and normalized digital surface model, and roads, buildings, and vegetation were classified with more than 85% accuracy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.19
no.11
/
pp.126-136
/
2018
The purpose of this study was to develop a severity-adjustment model for predicting mortality in acute stroke patients using machine learning. Using the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey from 2006 to 2015, the study population with disease code I60-I63 (KCD 7) were extracted for further analysis. Three tools were used for the severity-adjustment of comorbidity: the Charlson Comorbidity Index (CCI), the Elixhauser comorbidity index (ECI), and the Clinical Classification Software (CCS). The severity-adjustment models for mortality prediction in patients with acute stroke were developed using logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine methods. The most common comorbid disease in stroke patients were hypertension, uncomplicated (43.8%) in the ECI, and essential hypertension (43.9%) in the CCS. Among the CCI, ECI, and CCS, CCS had the highest AUC value. CCS was confirmed as the best severity correction tool. In addition, the AUC values for variables of CCS including main diagnosis, gender, age, hospitalization route, and existence of surgery were 0.808 for the logistic regression analysis, 0.785 for the decision tree, 0.809 for the neural network and 0.830 for the support vector machine. Therefore, the best predictive power was achieved by the support vector machine technique. The results of this study can be used in the establishment of health policy in the future.
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.
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.