• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.77-84
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• 2022

본 논문에서는 새로운 비지도 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 비지도 방식의 특징 선별 기법들은 특징을 선별하기 위해 가상의 레이블 데이터를 정하고 주어진 데이터를 이 레이블 데이터에 사영하는 회귀 분석 방식으로 특징을 선별하였다. 하지만 가상의 레이블은 데이터로부터 생성되기 때문에 사영된 공간이 비슷하게 형성될 수 있다. 따라서 기존의 방법들에서는 제한된 공간에서만 특징이 선택될 수 있었다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 직교 사영과 저랭크 근사를 이용하여 특징을 선별한다. 이 문제를 해소하기 위해 가상의 레이블을 직교 사영하고 이 공간에 데이터를 사영할 수 있도록 한다. 이를 통해 더 주요한 특징 선별을 기대할 수 있다. 그리고 사영을 위한 변환 행렬에 저랭크 제한을 두어 더 효과적으로 저차원 공간의 특징을 선별할 수 있도록 한다. 이 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 비용 함수를 설계하고 효율적인 최적화 방법을 제안한다. 여섯 개의 데이터에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 대부분의 경우 기존의 비지도 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.