• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.670-672
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• 2005

자질 선택은 문서 분류와 같이 않은 자질을 사용하는 지도식 기계학습에 관한 연구에서 날로 중요성이 커지고 있다. 특히 특허문서 분류와 같은 작업은 기존의 문서 분류보다도 훨씬 많은 자질과 분류 범주를 가지기 때문에 전체 문서의 특징을 드러내는 적절한 부분집합을 선택해 학습하는 것이 절실하다. 전통적인 자질선택 방법은 필터라는 방법으로서 빠르지만 임계값을 정하기가 어렵다는 문제가 있다. 한편 최근에 많이 연구되는 래퍼는 일반적으로 필터보다. 좋은 성능을 보이지만 자질의 개수가 많을수록 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터와 래퍼를 상호 보완적으로 결합하여 최적의 필터를 자동적으로 찾는 래퍼를 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법이 효과적으로 자질 집합을 선택하는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.489-498
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• 2006

색인전문가에 의해 분류된 웹문서들을 통계적 자질 선택방법으로 자질을 추출하여 클라스터링을 해 보면, 자질 선택에 사용된 데이터셋에 따라 성능과 결과가 다르게 나타난다. 그 이유는 많은 웹 문서에서 문서의 내용과 관계없는 단어들을 많이 포함하고 있어 문서의 특정을 나타내는 단어들이 상대적으로 잘 두드러지지 않기 때문이다. 따라서 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 이런 부적절한 자질들을 제거해 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자질 선택에서 자질의 문서군별 자질값뿐만 아니라, 문서군별 자질값의 분포와 정도, 자질의 출현여부와 빈도를 고려한 자질 필터링 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에는 (1) 단위 문서 내 자질 필터링 알고리즘(FFID : feature filtering algorithm in a document), (2) 전체 데이터셋 내 자질 필터링 알고리즘(FFIM : feature filtering algorithm in a document matrix), (3)FFID와 FFIM을 결합한 방법(HFF:a hybrid method combining both FFID and FFIM) 을 제시한다. 실험은 단어반도를 이용한 자질선택 방법, 문서간 동시-링크 정보의 자질확장, 그리고 위에서 제시한 3가지 자질 필터링 방법을 사용하여 클러스터링 했다. 실험 결과는 데이터셋에 따라 조금씩 차이가 나지만, FFID보다 FFIM의 성능이 좋았고, 또 FFID와 FFIM을 결합한 HFF 결과가 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.278-284
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• 2003

화행(speech act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 가르키며 자연어로 된 발화를 이해하고 이에 대한 응답을 생성하기 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 한국어 화행 결정의 성능을 높이기 위해 두 단계 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 형태소 분석결과만을 이용하여 추출된 문장자질과 이전 화행을 이용하여 추출된 문맥자질 중 정보량이 높은 자질을 선택하는 단계이다. 이 단계에서는 형태소 분석 시스템을 사용하여 전체 자질을 구성하고 문서분류 분야의 자질 선택에서 높은 성능을 보인 카이제곱 통계량을 이용하여 효과적인 자질 선택한다. 두 번째 단계는 선택된 자질과 신경망을 이용하여 화행을 분석하는 단계이다. 본 논문에서 제시한 방법은 형태소 분석 결과만을 이용하여 자동적으로 화행을 결정할 수 있는 가능성을 제시하였으며 효과적인 자질 선택을 통해 자질의 수를 감소시키고 정보량이 높은 자질을 사용하여 속도와 성능을 향상 시켰다 본 논문은 제안된 시스템을 실제 영역에서 수집되어 전사된 10,285개의 발화와 17개의 화행으로 이루어진 대화 코퍼스에 대해 실험하였다. 본 논문은 이 코퍼스에서 8,349개 발화를 학습 코퍼스로 사용하여, 실험 코퍼스의 1,936개 발화에 대해 1,709개에 대해 정확한 화행을 제시하여, 88.3%의 정확도를 보였다. 이는 자질 선택을 하지 않았을 때 보다 약 8%가 증가된 결과이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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• pp.71-78
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• 2005

빠르면서도 정확한 문서 자동분류를 위해서 자질값투표 기법과 문서측 자질선정 방식의 결합을 제안하였다. 자질값은 미리 학습된 분류자질과 분류범주간의 연관성을 뜻하는 것으로서, 자질값투표 기법은 분류대상 문서에 나타난 자질들의 자질값을 후보범주마다 합산하여 가장 높은 범주로 분류하는 것이다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 이들을 결합하여 사용한 결과 실험환경에서는 나이브베이즈 분류기만큼 간단하고 빠르면서 SVM 분류기보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.796-798
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• 2004

본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.249-254
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• 2010

본 논문은 지지벡터기계를 이용하여 스팸메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한 후 각각의 자질을 TF, TF-IDF, 이진 가중치 등으로 표현하여 실험하였다. 카이제곱 통계량을 이용하여 선택된 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM분류기는 각각의 이메일의 스팸 여부를 결정한다. 실험 결과, 선택되어진 자질들이 성능향상을 가져왔으며, TREC05-p1 스팸 말뭉치에 대해 약 98.9%의 정확도를 얻었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.338-339
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• 2017

본 논문은 개체명 인식을 위해 CRF 모델을 이용해 분류를 수행했다. 개체명 후보를 개체명으로 식별에서 중의성 문제가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 중의성 문제 해결을 위해 학습 셋으로부터 패턴과 형태적 특성을 고려해 개체명 후보를 최대로 선택하고 선택된 개체명 후보의 중의성과 정확도를 높이기 위해 주변의 문맥 자질과 분별 확률 모델인 CRF를 이용해 중의성 문제를 해결한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.22-27
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• 2006

압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.309-316
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• 2020

우리는 응급실을 방문한 65세 이상 노인환자의 의료 데이터를 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망에 학습하여 사망률을 예측하였다. 의료 데이터는 노인환자의 성별, 연령, 체온, 심박 수 등의 기초적인 정보뿐 아니라 과거 병력, 다양한 혈액 검사 및 배양 검사 결과 등 다양하고 복잡한 정보를 포함하여 총 99가지의 자질로 구성된다. 이 중 사망률 예측에 크게 기여하는 자질을 선택하기 위해 랜덤 포레스트를 이용하여 자질의 중요도를 계산하였고, 그 결과 중요도가 높은 상위 80개의 자질을 선택하였다. 선택된 자질을 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망의 학습에 사용하여 두 신경망의 성능을 비교하였다. 합성곱 신경망 학습을 위해 의료 데이터를 고정된 크기의 이미지로 변환하였으며 합성곱 신경망이 피드 포워드 신경망을 이용한 것보다 성능이 좋았다. 합성곱 신경망의 사망률 예측 성능으로 테스트 데이터에 대해 F1 점수는 56.9, AUC는 92.1을 각각 얻었다.

• 정보관리연구
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• 제36권4호
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• pp.51-69
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• 2005

문서분류에 있어서 분류속도의 향상이 중요한 연구과제가 되고 있다. 최근 개발된 자질값투표 기법은 문서자동분류 문제에 대해서 매우 빠른 속도를 가졌지만, 분류정확도는 만족스럽지 못하다. 이 논문에서는 새로운 자질선정 기법인 문서측 자질선정 기법을 제안하고, 이를 자질값투표 기법에 적용해 보았다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 문서측 자질선정을 적용한 실험에서는, 간단하고 빠른 자질값투표 분류기로 SVM 분류기만큼 좋은 성능을 얻을 수 있었다.