• 한국통신학회논문지
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• 제34권8C호
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• pp.772-781
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• 2009

This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and retrieval of medical images. After color and edge features are extracted from medical images, these two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine, to give membership vectors. Thereafter, the two membership vectors are combined into an ensemble feature vector. Also, to reduce the search time, Correlated Categories Vector is proposed for similarity matching. The experimental results show that the proposed system improves the retrieval performance when compared to other methods.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1990년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.24-30
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• 1990

An improved algorithm for simulation of multi-variate random processes has been presented. It is based on the spectral representation method. The conventional methods give sample time histories which satisfy the target spectral density matrix only in the sense of ensemble average. However, the present method can generate sample functions which satisfy the target spectra in the ergodic sense. Example analysis is given for the simulation of earthquake accelerations with three components.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.101-102
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• 2023

본 연구에서는 인터넷 상에서 발생되는 부정행위를 탐지할수 있는 신뢰 모델을 생성하고 개인의 프라이버시를 보장할수 있는 모델을 제시하였다. 인터넷 상에 게시판에 올려진 부정해위를 탐지하기 위해 앙상블 접근 방식 기반의 분류 모델을 제시하고 자동화된 도구를 제안하였다. 본 연구는 데이터에 대한 탐색적 데이터 분석을 수행하고 얻은 통찰력을 사용해 자연어처리 가반 텍스트를 기반으로 앙상블 기반의 위조 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 정확도는 99%로 자연어 처리에 높은 탐지율을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1283-1291
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• 2014

본 논문에서는 대용량이거나 시간에 따라 순차적으로 들어오는 데이터의 분류를 위한 전진적 단계 알고리즘을 제안한다. Adaboost 알고리즘은 노이즈가 있는 데이터에 대하여 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 전진적 단계 선형 회귀 방법을 사용한다. 대용량 데이터나 순차적 배치 데이터의 경우에도 이러한 상황을 극복하기 위해 전진적 단계 알고리즘 방법을 적용한 방법을 제안한다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 제안된 알고리즘이 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.433-438
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• 2003

최근, 인터넷 쇼핑몰과 같은 웹 사이트를 대상으로 각 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 사용자 프로파일과 명시적 피드백에 의존하는 대부분의 웹 정보 추천 시스템의 경우 사용자의 다양하고 정확한 정보를 필요로 하지만 실세계의 문제에 있어 이러한 연관 정보를 얻기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자의 명시적 피드백과 프로파일에 의존하지 않는 웹 정보 서비스를 위한 정보 예측 기법을 제안한다. 이를 위해 앙상블 Support Vector Machine과 하이브리드 SOM을 설계하고 적용하여 웹 로그 데이터의 희소성 문제를 해결하면서 대용량 웹 데이터로부터 사용자에게 꼭 필요하고 유용한 정보를 추천할 수 있는 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.251-258
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• 2003

Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.545-551
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• 2003

본 논문은 전통적인 지문분류 모델인 헨리식 분류방법으로는 적용이 어려운 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서 대용량 데이터베이스 운용시 정합속도를 향상시키기 위한 융선 기울기의 변화량을 이용한 앙상블 지문분류 알고리즘을 적용한다. 기존의 분류체계인 헨리분류체계는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전낙인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제로 인하여, 헨리식 분류방법을 적용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 지문분류 시스템 알고리즘은 융선 기울기의 변화량을 이용하여 삼각점을 획득하지 못한 영상에서도 기존의 헨리식 분류체계에 의해 분류된 5개의 문양을 분류할 수 있다. 이와 같은 방법으로 지문분류론 수행한 후 정합을 실행하면 정합 대상이 되는 데이터의 양이 줄어들게 되어 인식 시스템의 정합속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.525-536
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• 2004

유전발현 데이타는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이타이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이타를 통하여 질병을 분류할 수 있다. 이러한 분류에 모든 유전자들이 관여하지는 않으므로 관련 유전자를 선별하는 작업인 특징선택이 필요하며, 선택된 유전자들을 적절히 분류하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상관계수, 유사도, 정보이론 등에 기반을 둔 7가지 특징선택 방법과 대표적인 6가지 분류기에 대하여 특징-분류기 쌍의 최적 앙상블을 탐색하기 위한 유전자 알고리즘 기반 방법을 제안한다. 두 가지 암 관련 유전자 발현 데이타에 대하여 leave-one-out cross validation을 포함한 실험을 해본 결과, 림프종 데이타와 대장암 데이타 모두 단일 특징-분류기 쌍보다 훨씬 우수한 성능을 보이는 앙상블들을 발견할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.314-314
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• 2023

Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.