• 한국경영과학회지
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• 제33권3호
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• pp.93-105
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• 2008

Semi-supervised learning uses a small amount of labeled data to predict labels of unlabeled data as well as to improve clustering performance, whereas unsupervised learning analyzes only unlabeled data for clustering purpose. We propose a new clustering-based semi-supervised learning method by reflecting the initial predicted labels of unlabeled data on the objective function. The initial prediction should be done in terms of a discrete probability distribution through a classification method using labeled data. As a result, clusters are formed and labels of unlabeled data are predicted according to the Information of labeled data in the same cluster. We evaluate and compare the performance of the proposed method in terms of classification errors through numerical experiments with blinded labeled data.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.457-462
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• 2006

많은 경우에 분류데이터의 생성은 사람의 시간과 노력에 의존하기 때문에 많은 비용과 시간을 요구한다. 이에 반하여 미분류 데이터는 거의 비용을 들이지 않고 무제한의 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 따라서 기계학습에 있어서 이러한 미분류 데이터를 이용하여 분류학습의 성능을 향상시킬 수 있는 준감독자(semi-supervised)학습 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 미분류 데이터가 분류학습의 성능향상에 마치는 영향을 분석하기 위하여 나이브 베이지안의 환경에서 미분류 데이터를 이용한 학습방법을 제시하고 이를 이용하여 미분류 데이터의 효용성을 실험적으로 조사하였다. 미분류 데이터는 나이브 베이지안의 환경에서 분류데이터의 숫자가 적을 때 특히 많은 효과를 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.991-998
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• 2004

생물 정보학 등 많은 응용 분야에서 데이타 분석을 할 때는 적은 수의 분류표시된 데이터 (labeled data)와 많은 수의 비분류표시된 데이타(unlabeled data)가 있을 수 있다 분류표시된 자료는 사람의 노력이 요구되기 때문에 얻기가 어렵고 비용이 많이 들지만, 비분류표시된 자료는 별 어려움 없이 쉽게 얻을 수 있다. 이때 비분류표시된 자료를 이용하여 자료를 분류하고 분석하는데 널리 이용되고 있는 방법이 co-training 알고리즘이다. 이 방법은 적은 수의 분류표시된 자료에서 두 가지 뷰(view)로 각 분류자를 학습한다. 그리고 각 분류자는 분석하고자 하는 모든 비분류표시된 자료에서 가장 만족할만한 예측자들을 만들어 나간다. 이렇게 훈련 데이타 셋에서 실험을 여러 번 반복적으로 하게 되면 각 뷰에서 새로운 분류자가 학습되어 분류표시된 자료의 수가 증가한다. 본 논문에서는 비분류표시된 데이타를 이용하여 새로운 co-training 방법을 제시한다. 이 방법은 두 가지 분류자와 WebKB 및 BIND XML의 2가지 실험 데이타를 가지고 평가하였다. 실험 결과로서, 이 논문에서 제안한 co-training 방법이 분류표시된 자료의 수가 매우 적을 때 분류정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.383-387
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• 2007

Traditional clustering is regarded as an unsupervised teaming to analyze unlabeled data. Semi-supervised clustering uses a small amount of labeled data to predict labels of unlabeled data as well as to improve clustering performance. Previous methods use constraints generated from available labeled data in clustering process. We propose a new constraint-based semi-supervised clustering method by reflecting initial predicted labels of unlabeled data. We evaluate and compare the performance of the proposed method in terms of classification errors through numerical experiments with blinded labeled data.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.207-212
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• 2021

Clustering Unlabeled Spatial-datasets to convert them to Labeled Spatial-datasets is a challenging task specially for geographical information systems. In this research study we investigated the NYC Taxi Limousine Commission dataset and discover that all of the spatial-temporal trajectory are unlabeled Spatial-datasets, which is in this case it is not suitable for any data mining tasks, such as classification and regression. Therefore, it is necessary to convert unlabeled Spatial-datasets into labeled Spatial-datasets. In this research study we are going to use the Clustering Technique to do this task for all the Trajectory datasets. A key difficulty for applying machine learning classification algorithms for many applications is that they require a lot of labeled datasets. Labeling a Big-data in many cases is a costly process. In this paper, we show the effectiveness of utilizing a Clustering Technique for labeling spatial data that leads to a high-accuracy classifier.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1251-1258
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• 2019

Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.251-271
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• 2007

문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해 보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비기 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.579-585
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• 2012

Many different semi-supervised learning algorithms have been proposed for use wit unlabeled data. However, most of them focus on classification problems. In this paper we propose a semi-supervised regression algorithm called the semi-supervised local constant estimator (SSLCE), based on the local constant estimator (LCE), and reveal the asymptotic properties of SSLCE. We also show that the SSLCE has a faster convergence rate than that of the LCE when a well chosen weighting factor is employed. Our experiment with synthetic data shows that the SSLCE can improve performance with unlabeled data, and we recommend its use with the proper size of unlabeled data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.447-454
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• 2014

In many practical machine learning and data mining applications, unlabeled training examples are readily available but labeled ones are fairly expensive to obtain. Therefore semi-supervised learning algorithms have attracted much attentions. However, previous research mainly focuses on classication problems. In this paper, a semi-supervised regression method based on support vector regression (SVR) formulation that is proposed. The estimator is easily obtained via the dual formulation of the optimization problem. The experimental results with simulated and real data suggest superior performance of the our proposed method compared with standard SVR.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.424-427
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• 2022

본 연구는 도메인 특성이 강한 HR 평가문장을 BERT PLM 모델을통해 4 가지 class 로 구분하는 문제를 다룬다. 다양한 PLM 모델 적용과 training data 수에 따른 모델 성능 비교를 통해 특정 도메인에 언어모델을 적용하기 위해서 필요한 기준을 확인하였다. 또한 Unlabeled 된 HR 분야 corpus 를 활용하여 BERT 모델을 post-training 한 HR-BERT 가 PLM 분석모델 정확도 향상에 미치는 결과를 탐구한다. 위와 같은 연구를 통해 HR 이 가지고 있는 가장 큰 text data 에 대한 활용 기반을 마련하고, 특수한 도메인 분야에 PLM 을 적용하기 위한 가이드를 제시하고자 한다