• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.179-187
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• 1999

목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.723-733
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• 2009

K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.805-814
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• 2013

본 논문에서는 손목 부착형 카메라의 시점불변 특성을 이용하여 조명 변화에 강인한 손 영역 추출 방법을 제안하고, 추출된 손 영역 정보를 이용하여 손 모양을 인식하는 시스템을 다룬다. 손목 부착형 카메라 장치는 물리적으로 시점불변의 영상을 제공하는 장점이 있으며, 본 논문은 이러한 특성을 적극 활용하여 적응형 히스토그램을 기반으로 베이지안 규칙을 사용하여 손 영역을 추출한다. 사전에 구축된 RGB 히스토그램으로부터 HSV 히스토그램을 생성하고, 현재의 영상으로부터 추출된 손 영역 정보를 이용하여 HSV 히스토그램을 갱신한다. 또한, 사용자 독립모델(User independent model)과 사용자 종속모델(User dependent model)의 장점을 고려하여 사용자가 사용함에 따라 사용자 독립모델에서 사용자 종속모델로 수렴하는 사용자 적응 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 16개의 지문자에 대한 인식률을 측정하여 27.91%의 인식률 증가 결과를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.79-89
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• 2004

이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.378-385
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• 2010

이메일 사용의 증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 늘고 있다. 현재의 이메일 분류는 SVM, 베이지안 분류자, 규칙 기반 분류자 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 지도 학습 방법들은 적합한 이메일을 인식하기 위하여서 사용자가 규칙이나 색인어 목록을 작성해야 한다. 비지도 학습 방법으로 군집을 이용한 다원 분류 방법은 메일의 분류 주제를 설정해주어야 한다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과, 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierarchy) 방법을 이용한 분류 주제 내에 이메일을 재구성하는 방법을 결합한 새로운 이메일 다원 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 다원 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자가 분류 결과를 만족하지 못하면 분류 주제 내의 이메일을 동적으로 재구성하여 분류의 정확률을 높인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.419-425
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 인해 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 이에 따라서 수신된 메일을 효율적이고 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류 기술들은 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 이메일의 다원분류 방법중 군집(clustering)을 이용한 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지고 분류 레이블이 없는 단점이 있으며, 분류(classification)를 이용한 방법은 미리 분류 레이블을 사용자가 지정해야 하며 학습시켜야 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PCA (Principal Component Analysis)를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 계층 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권2호
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• pp.259-266
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• 2006

스팸 메일의 양의 급증함에 따라, 다양한 스팸 메일 필터링 기법이 제시되고 있다. 이런 필터링 기법 가운데, 학습 기반 필터링 기법은 현재 가장 보편화된 필터링 기법 가운데 하나이다. 본고에서는 신경망과, 유전자알고리즘, 카이제곱통계를 이용한 학습 기반 필터링 기법을 제시한다. 제안된 필터링 기법은 기존 필터링 기법의 문제를 해결하고, 스팸 메일 필터링에 높은 정확도를 제공할 수 있다 제안된 필터링 기법은 스팸메일 필터링 정확도와 정상 메일 필터링 정확도에서 각각 95.25%와 95.31%의 높은 정확도를 보인다. 이런 실험 결과는 기존의 규칙 기반 필터링 기법과 베이지안 필터링 기법에 비해 각각 7%, 12% 이상 높은 수치이다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.73-81
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• 2015

이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류 학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.853-862
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• 2003

인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.465-478
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• 2003

이 논문은 다중시기 원격탐사 화상의 무감독 변화탐지를 위해 자동으로 임계치를 결정하는 두가지 방법을 제안하였다. 두 방법 모두 3성분 가우시안 혼합 확률 모델의 파라미터 추정과 베이지안 최소 오차 이론을 이용한 임계치 결정의 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 방법은 Bruzzone and Prieto (2000)의 방법을 확장 적용한 것으로, 혼합 확률 모델의 파라미터 추정에 기대최대화 기법을 적용한다. 두 번째 제안 방법은 연속적으로 임계치 결정과 혼합 확률 모델의 파라미터 추정을 수행한다. 모의 화상과 KOMPSAT-1 EOC 화상에 적용한 결과, 제안한 두 기법 모두 효율적으로 모델 파라미터를 추정할 수 있었으며, 최소 오차를 보이는 임계치에 근사한 값을 추출할 수 있었다.