• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.809-819
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• 2020

Gender prediction accuracy increases as convolutional neural network (CNN) architecture evolves. This paper compares voting and ensemble schemes to utilize the already trained five CNN models to further improve gender prediction accuracy. The majority voting usually requires odd-numbered models while the proposed softmax-based voting can utilize any number of models to improve accuracy. The ensemble of CNN models combined with one more fully-connected layer requires further tuning or training of the models combined. With experiments, it is observed that the voting or ensemble of CNN models leads to further improvement of gender prediction accuracy and that especially softmax-based voters always show better gender prediction accuracy than majority voters. Also, compared with softmax-based voters, ensemble models show a slightly better or similar accuracy with added training of the combined CNN models. Softmax-based voting can be a fast and efficient way to get better accuracy without further training since the selection of the top accuracy models among available CNN pre-trained models usually leads to similar accuracy to that of the corresponding ensemble models.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권4호
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• pp.258-267
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• 2013

New incremental learning algorithm using extended data expression, based on probabilistic compounding, is presented in this paper. Incremental learning algorithm generates an ensemble of weak classifiers and compounds these classifiers to a strong classifier, using a weighted majority voting, to improve classification performance. We introduce new probabilistic weighted majority voting founded on extended data expression. In this case class distribution of the output is used to compound classifiers. UChoo, a decision tree classifier for extended data expression, is used as a base classifier, as it allows obtaining extended output expression that defines class distribution of the output. Extended data expression and UChoo classifier are powerful techniques in classification and rule refinement problem. In this paper extended data expression is applied to obtain probabilistic results with probabilistic majority voting. To show performance advantages, new algorithm is compared with Learn++, an incremental ensemble-based algorithm.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권1호
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• pp.313-325
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• 2023

Purpose - The purpose of this study is to examine the process of determining control in a situation where investors hold less than a majority of the voting rights of the investee through case. Design/methodology/approach - In this study, the various and complex considerations presented in K-IFRS 1110 'Consolidated Financial Statements' were systematically classified and stratified. Findings - First, the agreement to delegate voting rights does not necessarily have to be documented, but it can be said to be substantive rights right only if it is not of the nature that one party can discontinue at any time. Second, if it is clear that investors do not have power due to the relative size of voting rights and the degree of stock dispersion, there is no need to review the past shareholders' meeting resolutions and additional facts and circumstances. Research implications or Originality - This study expects to minimize errors in applying the standards by classifying and stratifying the various considerations presented in K-IFRS 1110 into first and subsequent considerations. In addition, it is expected to contribute to reducing practical confusion in determining control by presenting a step-by-step review through case on whether or not to have power to judge control when holding voting rights of less than a majority.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2687-2689
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• 2005

In this paper, a novel algorithm for adaptive majority voting using additional information is described. The novel algorithm increases the reliability of adaptive majority's history. The novel algorithm assists adaptive majority voter to select the result of the most reliable module. The performance of the proposed voter is evaluated through a series of fault injection simulations. The results are compared with those of adaptive majority voter. The empirical results show that the proposed voter has higher safety and availability levels than the adaptive majority voter

• 한국음향학회지
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• 제33권1호
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• pp.68-74
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• 2014

이전 연구에서 퍼지 C-Means의 중심 데이터로 이루어진 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안하였다. 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법은 사용하는 참조 집합의 크기에 따라 화자 식별 성능에 영향을 받는다. 그러나 인식 시점에서 최적의 파라미터를 찾기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 식별을 위한 다수 투표 방식에 기반을 둔 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안한다. 다수 투표 기반의 제안한 방법은 여러 종류의 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법으로 입력 음성을 분류한다. 본 연구에서 제안한 방법을 CMN(Cepstral Mean Normalization), MVN(Mean and Variance Normalization), HEQ(Histogram Equalization)와 같은 기존의 특징 정규화 방법 및 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법과 비교한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.10-21
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• 2013

본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.67-72
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• 2019

인터넷 투표는 유권자의 위치에 관계없이 투표할 수 있으므로 유권자의 투표 참여율을 높이고 선거에 사용되는 경제적 비용을 줄일 수 있다. 단점은 모든 구성원들이 선거 관리를 위한 인터넷 서버를 전적으로 신뢰해야 한다는 것이다. 만약 선거 관리 서버가 특정 후보자와 공모한다면, 다른 후보자들은 부정 선거임을 증명할 수 없다. 더불어 인터넷 투표와 관련된 대부분의 연구는 유권자가 사는 나라와 지역에 제약을 받는다. 유투브 채널과 같은 인터넷 커뮤니티 구성원들을 대상으로 하는 투표 방법으로는 적합하지 않다. 인터넷 커뮤니티는 구성원이 사는 지역과 나라에 제약이 없기 때문에 새로운 투표 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크에서 사용할 수 있는 스마트계약 기반의 인터넷 투표 모델을 제안한다. 제안한 스마트계약 모델은 후보자 등록, 유권자 등록, 투표 및 개표 단계로 구성된다. 유권자 등록 및 투표 단계에서 유권자의 익명성이 보장되고 개표 단계에서 후보자들에 의하여 선거의 공정성이 보장된다.

• 의정연구
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• 제15권2호
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• pp.187-217
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• 2009

연구는 제17대 국회에서 입법에 성공한 양성평등법안을 대상으로 국회의원들의 본회의 표결에서 성차가 존재하는지, 또한 의원의 성별 이외에 양성평등 법안에 대한 본회의 표결에 영향을 미치는 요인은 무엇인지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국회여성가족위원회가 양성평등법안으로 분류한 법안에 대한 국회의원들의 본회의 표결결과를 연구자료로 구축하여 통계분석을 실시하였다. 분석결과 양성평등법안에 대한 의원들의 투표행태에서 '성차'는 발견되지 않았으며, 소속정당과 이념이 중요한 요인으로 나타났다. 기대와 달리 '성차'가 발견되지 않은 이유는 남녀를 불문하고 양성평등법안에 대한 높은 수준의 지지가 존재했기 때문이다. 반면, 정당변수의 경우 다수당 주도의 입법의제에 대한 야당의 반대가 두드러졌다. 또한 진보적인 의원일수록 양성평등정책에 찬성하는 것으로 나타났다. 이런 분석결과는 의원의 투표행태를 예측하는 핵심변수로서 정당의 중요성을 다시 한 번 확인한 것이다. 특히 지지기반이 취약한 비례대표 의원이 다수인 여성의원의 경우 강한 정당기율로부터 자유로울 수 없을 것이다. 또한 법안내용이 뚜렷한 가치지향성을 가질 때, 의원의 이념성향 역시 투표행태에 영향을 미친다는 점이 확인되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.869-877
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• 2016

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.543-548
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• 2002

퍼지 클러스트링은 전통적인 FCM을 이용하여 수행될 수 있다 그러나 FCM을 사용하는데 있어서 고려해야 할 문제점은 크게 두가지이다. 첫째는 FCM은 초기 멤버쉽 함수의 지정에 민감하고, 둘째는 FCM 알고리듬의 수행에는 클러스터의 개수를 미리 지정 해 주어야 한다는 것이다. 따라서 FCM과 동시에 수행하여야 할 과제는 클러스터의 개수를 찾기 위하여 타당성 척도를 이용한 시뮬레이션을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 위의 두 가지 문제점을 동시에 해결 할 수 있는 FCM 알고리듬을 제시하고, 그 적용성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다. 본 논문의 기여도는 MV-FCM 알고리듬의 제시와 이 알고리듬의 타당성 척도로써의 효율성이다.