• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.786-792
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• 2009

지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는 메트릭파의 관련성을 알아본다. 또한, 적용하려는 문제에 보다 효과적인 메트릭을 일반화 메트릭에서 찾을 수 있음을 신호펩티드의 절단위치 예측실험을 통하여 알아본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-60
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• 2009

오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.