• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.817-821
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• 2001

본 논문은 분류 문제의 훈련 패턴으로부터 형성되는 커널 공간의 저밀도 표현을 가능하게 하는 커널 방법에 대한 새로운 학습방법론을 제안한다. 선형 판별 함수에 대한 기존의 학습법 중에서 이완 절차가 SVM(Support Vector Machine) 분류기와 동등하게 선형분리 가능 패턴분류 문제의 최대 마진 분리 초평면을 얻을 수 있다. 기존의 이완 절차는 지원 백터에 대한 필요 조건을 만족한다. 본 논문에서는 학습 중 지원 벡터를 확인하기 위한 충분 조건을 제시한다. 순차적 학습을 위하여 기존의 SVM을 확장하고 커널 판별함수를 정의한 후에 체계적인 학습방법을 제시한다. 실험 결과는 새 방법이 기존의 방법과 동등하거나 우수한 분류 성능을 갖고있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.60-64
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• 2001

In this paper, a new learning methodology for Kernel Methods is suggested that results in a sparse representation of kernel space from the training patterns for classification problems. Among the traditional algorithms of linear discriminant function(perceptron, relaxation, LMS(least mean squared), pseudoinverse), this paper shows that the relaxation procedure can obtain the maximum margin separating hyperplane of linearly separable pattern classification problem as SVM(Support Vector Machine) classifier does. The original relaxation method gives only the necessary condition of SV patterns. We suggest the sufficient condition to identify the SV patterns in the learning epochs. Experiment results show the new methods have the higher or equivalent performance compared to the conventional approach.

• 한국축산식품학회지
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• 제29권1호
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• pp.132-139
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• 2009

본 연구에서는 1,300명의 소비자들이 직접 먹어보고 평가한 한우고기 데이터를 이용하여 쇠고기 맛 등급을 구분 해 내기 위한 판별분석 방법들을 비교하였다. 한우 관능평가의 주요 세 변수인 연도, 다즙성, 향미를 포함한 정준 판별분석과 대표적인 맛 변수로 여겨지는 전반적인 기호도 만을 이용하여 선형판별분석과 비모수 판별분석을 하였다. 전반적인 기호도와 같은 한 개의 변수만을 사용할 경우 두 가지 모두 비슷한 분류율을 나타내지만 선형판별 함수는 이해와 사용 측면에서 장점이 있었던 반면에 비모수적 방법은 커널함수와 띠폭에 대한 선택이 불편하지만 잘 선택하면 정확한 분류율을 높일 수 있는 장점이 있었다. 그러나 다른 정보를 가진 변수들이 있음에도 불구하고 한 개의 변수만을 이용한 판별 분석은 판별에 영향을 미치는 다른 중요한 변수들의 정보를 활용하지 못한다는 문제점이 있다. 한편, 정준판별분석의 경우 정준판별함수의 오분류율이 일변량 선형 판별함수와 비모수 판별함수의 오분류율에 비해 크게 떨어지지 않으면서 분포에 대한 특별한 가정이 필요하지 않아 통계적 가정이 까다롭지 않고 또한 맛에 중요한 요인인 연도, 다즙성, 향미의 세 개변수를 모두 사용하므로 맛 정보를 최대로 활용한다는 장점이 있었다. 따라서 본 연구결과 연도, 다즙성, 향미의 세가지 변수 정보를 모두 포함한 다변량 정준판별분석법을 이용하는 것이 맛 등급을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.227-232
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• 2003

Recently, support vector learning attracts an enormous amount of interest in the areas of function approximation, pattern classification, and novelty detection. One of the main reasons for the success of the support vector machines(SVMs) seems to be the availability of global and sparse solutions. Among the approaches sharing the same reasons for success and exhibiting a similarly good performance, we have KFD(kernel Fisher discriminant) approach. In this paper, we consider the problem of function approximation utilizing both predetermined basis functions and the KFD approach for regression. After reviewing support vector regression, semi-parametric approach for including predetermined basis functions, and the KFD regression, this paper presents an extension of the conventional KFD approach for regression toward the direction that can utilize predetermined basis functions. The applicability of the presented method is illustrated via a regression example.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.125-130
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• 2018

선형판별분석(LDA) 기법은 특징벡터의 차원을 줄이거나 클래스 식별에 이용되는 통계적 분석 방법이다. 그러나 선형 분리가 불가능한 데이터 집합의 경우에는 비선형 함수를 이용하여 특징벡터를 고차원의 공간으로 사상(mapping) 시켜줌으로써 선형 분리가 가능하도록 만들 수 있는데, 이러한 기법을 일반화된 판별분석(GDA) 또는 커널판별분석(KDA) 기법이라고 한다. 본 연구에서는 인터넷에 공개되어 있는 능동소나 표적신호에 LDA 및 GDA 기법을 이용하여 표적식별 실험을 수행하고, 그 결과를 비교/분석하였다. 실험 결과 104개의 테스트 데이터에 대해 LDA 기법으로는 73.08% 인식률을 얻었으나 GDA 기법으로는 95.19%로 기존의 MLP 또는 커널 기반 SVM에 비해 나은 성능을 보였다.

• 대한수학회지
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• 제53권6호
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• pp.1431-1443
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• 2016

Let k be a global field of characteristic unequal to two. Let $C:y^2=f(x)$ be a nonsingular projective curve over k, where f(x) is a quartic polynomial over k with nonzero discriminant, and K = k(C) be the function field of C. For each prime spot p on k, let ${\hat{k}}_p$ denote the corresponding completion of k and ${\hat{k}}_p(C)$ the function field of $C{\times}_k{\hat{k}}_p$. Consider the map $$h:Br(K){\rightarrow}{\prod\limits_{\mathfrak{p}}}Br({\hat{k}}_p(C))$$, where p ranges over all the prime spots of k. In this paper, we explicitly describe all the constant classes (coming from Br(k)) lying in the kernel of the map h, which is an obstruction to the Hasse principle for the Brauer groups of the curve. The kernel of h can be expressed in terms of quaternion algebras with their prime spots. We also provide specific examples over ${\mathbb{Q}}$, the rationals, for this kernel.

• 한국경영과학회지
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• 제30권1호
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• pp.55-74
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• 2005

Bankruptcy prediction has drawn a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVMs). to bankruptcy prediction problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, we use grid search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal values of the parameters of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM. we compare its performance with multiple discriminant analysis (MDA), logistic regression analysis (Logit), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.571-578
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• 2005

Corporate credit rating analysis has drawn a lot of research interests in previous studies, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper applies support vector machines (SVMs) to the corporate credit rating problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, the researcher uses a grid-search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal parameter values of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM, the researcher compares its performance with those of multiple discriminant analysis (MDA), case-based reasoning (CBR), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.75-88
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• 2008

본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.