• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.785-791
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• 2014

트위터는 페이스북과 더불어 전 세계적으로 인기 있는 SNS(Social Network Service)이다. 트위터에서 이메일 인증 방식을 악용하여 대량 생성된 스패머 계정은 유해한 콘텐츠로 트위터 사용자들에게 불편함을 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 관계 기반 특징을 이용한 스패머 탐지 기법을 제안한다. 관계 기반 특징이란 사용자의 호감 정도를 표현할 수 있는 친구 관계 특징과 사용자 간의 유사성을 나타낼 수 있는 유형 관계 특징들을 의미한다. 기존의 스패머 탐지 기법과 본 논문에서 제안하는 탐지 기법의 성능을 스패머의 비율을 3%에서 30%까지 변화시키면서 비교 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법이 Naive Bayesian Classifier와 Decision Tree 모두에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.179-189
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• 2018

현재 스마트팩토리에 관한 연구는 구축 방안이나 설립 시 고려사항 등에 대해 꾸준히 진행되고 있다. 그러나 스마트 팩토리를 도입한 기업에 대해서는 다양한 연구가 이루어지지 않고 있다. 이 연구에서는 스마트팩토리의 기초단계를 적용한 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 만족도의 특성을 확인하기 위해 군집분석을 하였고, 만족도에 따라 어떠한 특성을 가지는지 확인하기 위해 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 하였다. 군집분석 결과 만족도가 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나뉘는 것을 확인하였으며, 의사결정나무와 나이브베이즈 분석을 실시한 결과 만족도가 높을수록 생산성 개선 정도가 높은 것을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.33-40
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• 2005

위성영상에서 실제 지표면의 형태와 지상물체를 구분하여 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 목적중의 하나이다. 다중분광영상을 이용한 분류는 일반적인 토지피복도의 제작에 이용되어지고 있으며 영상분류의 방법에는 많은 이론들이 사용되어지고 있다. 본 연구는 대구 달성군 지역의 IKONOS 영상을 MLC(Maximum Likelihood Classification), ANN(Artificial neural network), SVM(Support Vector Machine), Naive Bayes 분류기법들을 이용하여 각각의 분류정확도를 비교 분석하였다. 또한 PCA/ICA 전처리 과정을 거친 분류기법들 결과와, Boosting 알고리즘 과정을 거친 후의 결과를 비교하였다. 본 연구의 목적은 적절한 전처리과정과 분류기법을 수행함으로써 가장 효율적인 지형분류 방법을 획득하는데 그 목적이 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.119-127
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• 2015

PURPOSES : Before-and-after studies of red light cameras were conducted with the aim of reducing the number of side right-angle collisions. Three different methods were used for the before-and-after studies, and the analysis results were compared. METHODS : This research used the naive before-and-after method, the comparison-group method, and the empirical Bayes method to study the effects of red light cameras on side-angle collisions. The results of the three before-and-after methods were compared and interpreted in terms of safety indications at signalized intersections. RESULTS : The research results showed that side right-angle collisions can be reduced by installing red light cameras at signalized intersections. All three methods guarantee safety improvements of 25~30% on average. With regard to the results of each method, the naive before-and-after method, the comparison-group method, and the empirical Bayes method showed safety improvements of 25.6%, 27.8%, and 29.7%, respectively. CONCLUSIONS : It was concluded that red light cameras are an effective countermeasure to improve intersection safety. In particular, by installing red light cameras, side right-angle collisions can be reduced by up to approximately 25~30%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권6호
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• pp.1546-1564
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• 2012

Pattern-based query processing has not attracted much attention in wireless sensor network though its counterpart has been studied extensively in data stream. The methods used for data stream usually consume large memory and much energy. This conflicts with the fact that wireless sensor networks are heavily constrained by their hardware resources. In this paper, we use piece wise representation to represent sensor nodes' collected data to save sensor nodes' memory and to reduce the energy consumption for query. After getting data stream's and patterns' approximated line segments, we record each line's slope. We do similar matching on slope sequences. We compute the dynamic time warping distance between slope sequences. If the distance is less than user defined threshold, we say that the subsequence is similar to the pattern. We do experiments on STM32W108 processor to evaluate our strategy's performance compared with naive method. The results show that our strategy's matching precision is less than that of naive method, but our method's energy consumption is much better than that of naive approach. The strategy proposed in this paper can be used in wireless sensor network to process pattern-based queries.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권3호
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• pp.29-39
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• 2014

In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.369-376
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• 2006

본 논문은 온라인 전자문서환경에서 전통적 베이지안 통계기반 문서분류시스템의 분류성능을 개선하기 위해 EM(Expectation Maximization) 가속 알고리즘을 접목한 방법을 제안한다. 기계학습 기반의 문서분류시스템의 중요한 문제 중의 하나는 양질의 학습문서를 확보하는 것이다. EM 알고리즘은 소량의 학습문서집합으로 베이지안 문서분류 알고리즘의 성능을 높이는데 활용된다. 그러나 EM 알고리즘은 최적화 과정에서 느린 수렴성과 성능 저하 현상을 나타내는데, EM 알고리즘의 기본 가정을 따르지 않는 온라인 전자문서환경에서 특히 그러하다. 제안 기법의 주요 아이디어는 전통적 EM 알고리즘을 개선하기 위해 불확정성도 기반 선택적 샘플링 기법을 활용한 것이다. 성능평가를 위해 Reuter-21578 문서집합을 사용하여, 제안 알고리즘의 빠른 수렴성을 보이고 전통적 베이지안 알고리즘의 분류 정확성을 향상시켰음을 보인다.

• 한국가스학회지
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• 제19권2호
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• pp.45-53
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• 2015

외관검사공정의 성능을 개선하기 위하여 기존의 자동외관검사장비 및 인간검사원에 추가하여 새로이 나이브 베이즈 분류기를 이용한 공정 구성을 개발하였다. 나이브 베이즈 분류기를 공정에 적용함으로써 불량의 유출 및 인간검사원의 작업량을 동시에 개선할 수 있다. 이때 분류기의 판정기준으로 기존의 MAP 방법 대신 AMPB 방법을 제안하여 적용하였다. 카메라모듈 용 필터 제품을 이용한 실험 결과 유출율 1.14%, 인간검사원 작업량 비율 75.5% 수준에서 공정을 구성하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 검사 장비 및 인간이 협업을 하여 수행하는 타 공정 - 가스 누출 탐지 - 등에도 적용될 수 있다는 것에 넓은 범위에서의 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.76-78
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• 2014

나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.84-92
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• 2021

Care services are a significant asset in human life. Care in its overall nature focuses on human needs and covers several aspects such as health care, homes, personal care, and education. In fact, care deals with many dimensions: physical, psychological, and social interconnections. Very little information is available on estimating the cost of care services that provided to orphans and abandoned children. Prediction of the cost of the care system delivered by governmental or non-governmental organizations to support orphans and abandoned children is increasingly needed. The purpose of this study is to analyze the care cost for orphanage organizations in Saudi Arabia to forecast the cost as well as explore the most influence factor on the cost. By using business analytic process that applied statistical and machine learning techniques, we proposed a model includes simple linear regression, Naive Bayes classifier, and Random Forest algorithms. The finding of our predictive model shows that Naive Bayes has addressed the highest accuracy equals to 87% in predicting the total care cost. Our model offers predictive approach in the perspective of business analytics.