• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.233-238
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• 2010

본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5087-5102
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• 2015

Rapid popularization of smart cell phone equipped with camera has led to a number of new legal and criminal problems related to multimedia such as digital image, which makes cell phone source identification an important branch of digital image forensics. This paper proposes a classifier combination based source identification strategy for cell phone images. To identify the outlier cell phone models of the training sets in multi-class classifier, a one-class classifier is orderly used in the framework. Feature vectors including color filter array (CFA) interpolation coefficients estimation and multi-feature fusion is employed to verify the effectiveness of the classifier combination strategy. Experimental results demonstrate that for different feature sets, our method presents high accuracy of source identification both for the cell phone in the training sets and the outliers.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1489-1502
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• 2019

This work introduces a novel unweighted combination method (UCSS) for business failure perdition (BFP). With considering features of BFP in the age of big data, UCSS integrates the quantitative and qualitative analysis by utilizing soft set theory (SS). We adopt the conventional expert system (ES) as the basic qualitative classifier, the logistic regression model (LR) and the support vector machine (SVM) as basic quantitative classifiers. Unlike other traditional combination methods, we employ soft set theory to integrate the results of each basic classifier without weighting. In this way, UCSS inherits the advantages of ES, LR, SVM, and SS. To verify the performance of UCSS, it is applied to real datasets. We adopt ES, LR, SVM, combination models utilizing the equal weight approach (CMEW), neural network algorithm (CMNN), rough set and D-S evidence theory (CMRD), and the receiver operating characteristic curve (ROC) and SS (CFBSS) as benchmarks. The superior performance of UCSS has been verified by the empirical experiments.

• ETRI Journal
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• 제32권3호
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• pp.395-405
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• 2010

A novel multiclassifier system (MCS) strategy is proposed and applied to a text-dependent speaker verification task. The presented scheme optimizes the linear combination of classifiers on an on-line basis. In contrast to ordinary MCS approaches, neither a priori distributions nor pre-tuned parameters are required. The idea is to improve the most accurate classifier by making use of the incremental information provided by the second classifier. The on-line multiclassifier optimization approach is applicable to any pattern recognition problem. The proposed method needs neither a priori distributions nor pre-estimated weights, and does not make use of any consideration about training/testing matching conditions. Results with Yoho database show that the presented approach can lead to reductions in equal error rate as high as 28%, when compared with the most accurate classifier, and 11% against a standard method for the optimization of linear combination of classifiers.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.326-330
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• 2008

패턴인식 문제에 있어서 다수의 인식기를 사용하는 연구는 주로, 선택된 다수 인식기를 어떻게 결합할 것인가에 중점을 두어 왔으나, 최근에는 인식기 풀로부터 다수 인식기를 선택하려는 연구로 점차 진행되고 있다. 실제로 다수 인식기 시스템의 성능은 인식기들의 결합 방법은 물론, 선택되는 인식기에 의존한다. 따라서, 우수한 성능을 보이는 인식기 집합을 선택하는 것이 필요하며, 다수의 인식기를 선택하는데 있어서 정보이론에 기초한 접근 방법이 시도되었다. 본 논문에서는 인식기 간의 상호정보를 기반으로 인식기를 선택하여 인식기 집합을 구성하고, 다른 인식기 선택 방법들에 의해 구성된 인식기 집합과 그 성능을 비교해 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.182-185
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• 2003

This paper presents a new design algorithm for the combination with the fuzzy classifier and the Bayesian classifier. Only few attempts have so far been made at providing an effective design algorithm combining the advantages and removing the disadvantages of two classifiers. Specifically, the suggested algorithms are composed of three steps: the combining, the fuzzy-set-based pruning, and the fuzzy set tuning. In the combining, the multi-inputs and multi-outputs (MIMO) fuzzy model is used to combine two classifiers. In the fuzzy-set-based pruning, to effectively decrease the complexity of the fuzzy-Bayesian classifier and the risk of the overfitting, the analysis method of the fuzzy set and the recursive pruning method are proposesd. In the fuzzy set tuning for the misclassified feature vectors, the premise parameters are adjusted by using the gradient decent algorithm. Finally, to show the feasibility and the validity of the proposed algorithm, a computer simulation is provided.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제49권4호
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• pp.328-335
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• 2021

Considerable differences exist in the characteristics of size reduction and classification because of biomass species. Miscanthus sacchariflorus (M. sacchariflorus) Goedae-Uksae 1 is not used efficiently because of the imperfections of the processing technology for this biomass. Therefore, for the best use of specific biomass, improvement in the feedstock preparation of the biomass for processing, such as pellet manufacturing, is necessary. In this study, a laboratory-scale cone grinder and air classifier were designed and combined to investigate the performance of the combination system for M. sacchariflorus. The average equivalent spherical diameter of particles showed a close relationship with air velocity for air classification. The air velocity range to classify proper particles for pelletization was determined to be 6.0-6.8 m/s. The mass ratios of the collected particles to feed mass for four lengths of chopped M. sacchariflorus were 45.1%:46.1%, 39.1%:46.6%, and 44.1%:52.8% at the first, second, and third steps in simulating the multistep combination system, respectively.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.42-53
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• 2012

패턴 인식과 기계 학습 분야에서 분류는 가장 기본적으로 해결해야 하는 문제의 유형이다. Adaboost 알고리즘은 Boosting 알고리즘의 아이디어를 실제 데이터분석에 이용할 수 있도록 개량한 방법으로써, 단계를 반복하여 나온 여러 개의 약한 분류기와 가중치 값들의 조합으로 강한 분류기를 생성하는 두 개의 클래스를 분류하는 분류기이다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법은 높은 차원의 특징 벡터를 낮은 차원의 특징 벡터로 축소하는 특징 벡터의 차원 감소와 데이터의 특징 추출에도 유용하게 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는, 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 이용하여 추출한 특징을 Adaboost 알고리즘의 약 분류기로 사용함으로써, 특징 추출과 분류를 동시에 하고, 인식률을 높이는 효율적인 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘을 제안한다. 마지막 장에서는, 제안하는 알고리즘으로 UCI Data-Set 중 2 Class-Data와 FRGC Data의 남자와 여자 영상에 대해서 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 제안한 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘이 기존의 특징 추출 알고리즘과 최근접 이웃 분류기, SVM을 이용한 분류기 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1243-1248
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• 2008

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.47-53
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• 2000

수중에서 프로펠러에 의해 추진되는 추진체를 식별하기 위해 프로펠러의 추진력에 의하여 수중에 발생되는 cavitation의 비선형 음향학적 현상으로부터 발생되는 프로펠러의 shaft-rates와 blade-rates를 탐지하여 표적을 식별하기 위한 Maximum Likelihood Classifier를 유도하고, 시뮬레이션과 실험을 통한 검증을 수행하였고, 실제 해양에서 수집한 데이터에 대해 적용 가능함을 입증하였다.