• 정보관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.229-248
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• 2000

문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.73-87
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• 1997

Multilayer neural network using a modified beackpropagation learning algorithm was introduced to achieve automatic identification of different types of aircraft in a variety of 3-D orientations. A 3-D shape of an aircraft can be described by a library of 2-D images corresponding to the projected views of an aircraft. From each 2-D binary aircraft image we extracted 2-D invariant (L, Φ) feature vector to be used for training neural network aircraft classifier. Simulations concerning the neural network classification rate was compared using nearest-neighbor classfier (NNC) which has been widely served as a performance benchmark. And we also introduced reliability measure of the designed neural network classifier.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.795-801
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• 2013

서포트 벡터 머신은 뛰어난 일반화 성능에 힘입어 다양한 분야에서 의사 결정 나무나 인공 신경망에 비해 더 좋은 분류 성능을 보이고 있기 때문에 최근 널리 사용되고 있다. 서포트 벡터 머신은 기본적으로 이진 분류 문제를 위하여 설계되었기 때문에 서포트 벡터 머신을 다중 클래스 문제에 적용하기 위한 방법으로 다중 이진 분류기의 출력 결과를 이용하는 출력 코딩 방법이 주로 사용되고 있다. 그러나 출력 코딩 기반 서포트 벡터 머신에 사용된 기존 특징 선택 기법은 각 분류기의 정확도 향상을 위한 특징이 아니라 전체 분류 정확도 향상을 위한 특징을 선택하고 있다. 본 논문에서는 출력 코딩 기반 서포트 벡터 머신의 각 이진 분류기의 분류 정확도를 최대화하는 특징을 각각 선택하여 사용함으로써, 전체 분류 정확도를 향상시키는 특징 선택 기법을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법이 기존 특징 선택 기법에 비하여 통계적으로 유의미한 분류 정확도 향상이 있었음을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1035-1042
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• 2008

이진 분류기로서 지지벡터기계는 다양한 응용을 통해 이진 분류 문제에서 기존의 패턴 분류기들보다 우수한 성능을 보였다. 지지벡터기계의 바탕이 되는 최대 마진 분류 이론을 다중 분류 문제에 확장은 어려움이 있다. 이 논문에서는 다중 분류 문제를 위한 지지벡터기계의 학습 전략을 논의하였으며 성능 비교를 수행하였다. 학습 데이터의 분배 전략에 따라 지지벡터기계는 고유의 이진 분류 특징을 수정하지 않고 다중분류 문제에 쉴게 적용될 수 있다. 다양한 벤치마킹 데이터에 대해 선택된 학습 전략, 커널함수, 학습 소요시간 등에 따라 성능비교가 수행되었고 오류역전파 학습의 신경망의 테스트 결과와 비교되었다. 신경망 모델과 비교 실험에서 지지벡터기계는 일반적인 다중 분류 문제에 응용성과 효과가 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.543-550
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• 2005

인터넷은 그 급속한 성장과 더불어 점차 더 나은 서비스를 제공할 것을 요구받게 되었다. 이에 따라 차세대 인터넷 라우터들에서의 지능적인 패킷 분류 기능은 필수 불가결한 것으로 여겨지고 있다. 패킷 분류란 미리 정의된 classifier에 의거하여 입력된 패킷에 매치하는 가장 순위가 높은 룰을 찾는 과정이다. 기존에 나와있는 많은 패킷 분류 검색 구조들이 출발지, 목적지 프리픽스 필드에 기반하여 룰을 추려내는 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 대부분의 검색 구조들은 출발지, 목적지 프리픽스 검색을 위하여 트라이 구조에 바탕을 둔 순차적인 일차원 검색을 따르고 있으며, 매우 큰 메모리를 요구한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 메모리를 매우 효율적으로 사용하면서도 출발지-목적지 프리픽스 쌍에 기반한 이차원 패킷 분류 구조를 제안하고자 한다. 코드워드로 구성된 이진 프리픽스 트리를 구성함으로써, 출발지 프리픽스 검색과 목적지 프리픽스 검색이 하나의 이진 트리를 통해 동시에 가능하도록 하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 구조인 이차원 이진 프리픽스 트리는 트리 구조 내부에 비어있는 노드를 포함하고 있지 않으므로 트라이 구조가 가지고 있는 메모리의 비효율성 문제를 완전히 제거하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.550-559
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• 2018

본 논문은 딥뉴럴네트워크(deep neural network: DNN)를 이용해 사람 걸음 및 배경잡음원에 의해 발생한 마이크로 도플러 신호를 탐지 및 분류 처리하는 연구를 제안한다. 기존 분류처리 연구는 경험 및 통계적인 방법을 통해 분류기 성능에 직접적으로 영향을 미치는 의미있는 특징을 추출하기 위한 복잡한 과정을 포함한다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 다수의 레이어 층을 단계적으로 통과하는 과정을 통해 점진적으로 특징을 재구성 및 생성하므로, 별도의 특징 추출과정을 생략할 수 있으며, 자연스럽게 네트워크상에서 특징을 생성할 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로 도플러 신호 인식을 위한 딥뉴럴네트워크 효과성 입증을 위해, 이진분류기와 다층클래스 분류기를 다층퍼셉트론과 딥뉴럴네트워크를 통해 설계하고 비교분석한다. 실험 결과, 다층퍼셉트론은 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 90.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 86.1 %로 측정되었다. 딥뉴럴네트워크는 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 97.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 96.1 %로 측정되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.7-14
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• 2023

Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people's life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing 'heavy snow' in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.201-208
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• 2014

본 논문은 DTW 결과를 이용하여 분류기 구조를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수 클래스의 데이터를 분류하기 위한 SVM 기반 이진트리 구조를 설계하는데 있어 DTW 결과를 이용한다. 각 클래스에 대한 데이터를 DTW의 입력으로 하여 얻어진 결과행렬의 열의 합을 이용하여 계산된 임계치를 기준으로 SVM 기반 이진트리 구조(SVM-BTA)를 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위해 데이터베이스와 k-means 알고리즘을 이용한 이진트리 구조의 분류 결과를 비교한다. 분류에 사용된 데이터는 수중과도소음 데이터베이스의 18개 클래스 333개의 데이터이다. 제안된 분류기는 데이터베이스의 체계를 이용한 분류기에 비해 분류성능이 향상되었고, k-means 알고리즘을 이용한 분류기에 비해 비 생물소음의 검출 확률이 향상되었다. 제안된 SVM-BTA는 생물 소음(BO) 68.77%, 기계 소음인 체인(CHAN) 92.86%, 그 외의 기계 소음 및 음향학적 소음, 기타소음의 6종은 100%로 분류한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.227-235
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• 2005

문서 필터링은 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 필터링 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 베이지안 분류기를 필터링 목적으로 사용하였다. 그리고 사용자가 관련성 있는 문서를 제대로 필터링 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 문서의 범위나 수, 최소한 체크해야 하는 관련성 있는 문서의 수에 대한 값을 구하는 실험을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.95-104
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• 2012

혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.