• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.86-88
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• 2014

나이브 베이스가 가지는 가정은 실세계 데이터를 분류함에 있어 해로운 효과를 보이곤 한다. 이러한 가정을 완화하기 위해, 우리는 Naive Bayes Mutual Information Attribute Weighting with Smooth Kernel Density Estimation (NBMIKDE) 접근 방법을 소개한다. NBMIKDE는 애트리뷰트를 위한 스무드 커널과 상호 정보량 측정값을 기반으로 하는 어트리뷰트 가중치 기법을 조합한 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.169-178
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• 2006

본 논문은 연관규칙탐사 기술에서 사용되는 빈발항목집합을 변형하여 문서분류의 문서에서 빈발단어집합을 정의하고, 이를 사용하여 문서분류 방법으로 잘 알려진 NaiveBayes에 적용하여 이 방법의 정확도를 개선한다. 이 기술의 적용을 위하여 하나의 문서는 여러 개의 문단으로 나뉘어졌으며, 각 문단에 나타나는 단어들의 집합을 트랜잭션화하여 빈발단어 집합을 찾을 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 Al::Categorizer 프레임워크에서 구현되었으며 로이터-21578 데이터를 사용하여 그 정확도가 측정되었다. 문단에서의 라인수와 학습문서의 크기를 변화하면서 정확도를 측정하였다. 측정된 결과로부터 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 정확도를 개선한다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.259-267
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• 2003

단순 베이지언 분류모형은 구현이 간단하고 효율적이기 때문에 실용적으로 사용하기에 적합하다. 그러나 이 분류모형은 많은 기계학습 도메인에서 우수한 성능을 보임에도 불구하고 문서분류에 적용되었을 경우에는 그 성능이 매우 낮은 것으로 알려져왔다. 본 논문에서는 단순 베이지언 분류모형중 가장 성능이 우수한 것으로 알려진 다항 시행접근 단순 베이지언 분류모형을 개선하는 세가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 범주에 대한 단어의 확률추정방법을 문서모델에 기반하여 개선하는 것이고, 두 번째는 문서의 길이에 따라 범주와의 관련성이 선형적으로 증가하는 것을 억제하기 위해 길이에 대한 정규화를 수행하는 것이며, 마지막으로 범주판정에 중요한 역할을 하는 단어들의 영향력을 높여주기 위하여 상호정보가중 단순 베이지언 분류방법을 사용하는 것이다. 제안하는 방법들은 문서분류기의 성능 평가를 위한 벤치마크 문서집합인 Reuters21578과 20Newsgroup에서 기존의 방범에 비해 상당한 성능향상을 가져옴을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.83-87
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• 2011

나이브 베이시안은 기계학습에서 많이 사용되고 상대적으로 좋은 성능을 보인다. 하지만 전통적인 나이브 베이시안 학습의 환경은 두 가지의 가정을 기반으로 학습을 수행한다: (1) 각 속성들의 값은 서로 독립적이다. (2) 각 속성들의 중요도는 동일하다. 본 연구에서는 각 속성의 중요도가 동일하다는 가정에 대하여 새로운 방법을 제시한다. 즉 각 속성은 현실적으로 다른 중요도를 가지며 본 논문은 나이브 베이시안에서 각 속성의 중요도를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 기존의 나이브 베이시안과 SBC 등의 다른 확장된 나이브 베이시안 방법들과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.23-33
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• 2007

협력적 필터링은 피어슨 상관 계수에 의해 유사도를 구하고, 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 및 확장성의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 추천 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링을 제안하였다. 제안한 방법에서는 희박성 문제를 해결하기 위하여 명시적 데이터에 기반한 아이템 유사도와 묵시적 데이터에 기반한 사용자 유사도를 복합적으로 참조한다. 참조 결과에 대해 Naive Bayesian을 적용한다. 또한 속성을 반영하기 위해 아이템 분류속성간의 유사관계 순위를 아이템 유사도 계산에 반영함으로써 정확성을 높일 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제3권1호
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• pp.87-93
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• 2013

선진국형 질병으로만 알려져 있던 유방암이 우리나라 현대 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 유방암은 보통 50대 이상의 여성에서 발병하는 병으로 알려져 있지만 우리나라의 경우 40대의 서양보다 젊은 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 우리나라 성인여성을 기준으로 유방암에 대한 정확한 진단을 할 수 있는 매뉴얼을 구축하는 것이 시급한 과제이다. 본 논문에서는 데이터마이닝기법을 이용하여 유방암을 예측하는 방법을 제시한다. 데이터마이닝이란 데이터베이스 내에 숨어 있는 일정한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석모형을 이용하여 쉽게 드러나지 않은 유용한 정보를 찾아내는 과정을 말한다. 실험을 통하여 Deicion Tree와 Naive Bayes 분석기법을 사용하여 유방암을 진단하는 분석기법을 비교분석을 하였다. Deicison Tree는 C4.5 알고리즘을 적용하여 분석하였고 두 알고리즘이 상당히 좋은 분류 정확도를 나타냈다. 그러나 Naive Bayes 분류방법이 Decision Tree방법보다 더 상회하는 정확도를 보였고 이는 의료데이터의 특성에 많이 기인한다고 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.805-812
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• 2009

기계 학습을 응용한 많은 침입 탐지 시스템들에서 n-그램 접근 방법이 사용되고 있다. 그러나, n-그램 접근방법은 확장이 어렵고, 주어진 시퀀스에서 획득한 n-그램들이 서로 겹치는 문제들을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해, 일반화된 k-절단 서픽스트리 (generalized k-truncated suffix tree; k-TST) 기반의 n-그램 증강 나이브 베이스 (n-gram augmented naive Bayes) 알고리즘을 침입 시퀀스의 분류에 적용하여 보았다. 제 안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 n-그램 특징들을 사용하는 일반 나이브 베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신(support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터와 비교하였다. 공개된 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터인 뉴 멕시코 대학(University of New Mexico)의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배의 문제도 해결하면서, 동시에 더 정확한 침입 탐지기를 생성해냄을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1881-1888
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• 2011

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 적조발생 예측시 나이브베이스 분류자를 이용하면 좋은 예측결과를 얻을 수 있다. 그러나 나이브베이스를 이용한 결과는 단순한 발생 여부 만을 판별 할뿐 발생하는 적조가 어느 정도 증가 할지는 알 수 없다. 본 논문은 퍼지 추론과 나이브베이스 분류자를 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 적조 발생 예측의 정확률을 향상시키면서 적조생물 밀도의 증가율을 예측할 수 있다.

• Natural Product Sciences
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• 제4권2호
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• pp.58-61
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• 1998

Eurycoma longifolia Jack was evaluated for aphrodisiac property on sexually naive male mice using the electrical copulation cage. Optimum condition was provided for this study and the male mice were treated with 500 mg/kg of either chloroform, methanol, water or n-butanol fractions from E. longifolia Jack. However, the mice in the yohimbine and control groups received 30 mg/kg and 3 ml/kg of yohimbine and normal saline respectively. The male mice were then conditioned to seek either an estrous female, sexually vigorous male or no mouse, a measurement of right, wrong or no choice respectively. Besides this, hesitation time which was the time spent before the sexually naive male mice crossed the electrical grid (maintained at 0.12 mA) was also determined. Results showed that E. longifolia Jack possesses aphrodisiac property on the sexually naive male mice as shown by the slow and transient reduction in hesitation time and also a similar manner in the increase in the % of sexually naive male mice scoring right choice throughout the investigation period. Hence, this further supports the folkuse of this plant as aphrodisiac.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.71-74
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• 2000

단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.