• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.73-81
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• 2015

이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류 학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권2호
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• pp.245-254
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• 2012

In this study, we introduce a prototype-based classifier with feature selection that dwells upon the usage of a biologically inspired optimization technique of Particle Swarm Optimization (PSO). The design comprises two main phases. In the first phase, PSO selects P % of patterns to be treated as prototypes of c classes. During the second phase, the PSO is instrumental in the formation of a core set of features that constitute a collection of the most meaningful and highly discriminative coordinates of the original feature space. The proposed scheme of feature selection is developed in the wrapper mode with the performance evaluated with the aid of the nearest prototype classifier. The study offers a complete algorithmic framework and demonstrates the effectiveness (quality of solution) and efficiency (computing cost) of the approach when applied to a collection of selected data sets. We also include a comparative study which involves the usage of genetic algorithms (GAs). Numerical experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space could be accomplished and the classifier formed in this manner becomes characterized by low classification error. In addition, the advantage of the PSO is quantified in detail by running a number of experiments using Machine Learning datasets.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1345-1357
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• 2017

A prototype selection method chooses a small set of training points from a whole set of class data. As the data size increases, the selected prototypes play a significant role in covering class regions and learning a discriminate rule. This paper discusses the methods for selecting prototypes in a classification framework. We formulate a prototype selection problem into a set covering optimization problem in which the sets are composed with distance metric and predefined classes. The formulation of our problem makes us draw attention only to prototypes per class, not considering the other class points. A training point becomes a prototype by checking the number of neighbors and whether it is preselected. In this setting, we propose a greedy algorithm which chooses the most relevant points for preserving the class dominant regions. The proposed method is simple to implement, does not have parameters to adapt, and achieves better or comparable results on both artificial and real-world problems.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.83-90
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• 2020

프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 수산해양교육연구
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• 제27권6호
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• pp.1602-1609
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• 2015

The purpose of this study is to design of prototype for developing webpage of fisheries and marine education especially in the field of Busan area. For this, we extract the guideline for development from literature review, need and task analysis, and advices of subject domain experts. Followings were the results of the research: (a) We make the prototype for main menu and screen based on institute, time, subject, and location. (b) We make the prototype for program approach guide, which is consisted of location based menu constructing prototype guide, activation prototype guide, and selection prototype guide. (c) We make the prototype for functional guide, which is consisted of information section, participation section and other sections.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.483-488
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• 2016

본 논문은 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입을 이용하는 분류 학습을 제안한다. 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 초월구로 분할하는데 최근접 이웃규칙을 적용시키며, 초월구는 동일 클래스 데이터들만 포함시킨다. 초월구의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용한다. 제안하는 선택 방법은 클래스 별 프로토타입을 선택하는 그리디 알고리즘으로 설계되며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리가 가능하다. 분류 예측은 최근접 이웃 규칙을 이용하며, 새로운 훈련 데이터는 프로토타입 집합이다. 실험에서 제안하는 방법은 기 연구된 학습 방법에 비해 일반화 성능이 우수하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.21-28
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• 2015

본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제24권6호
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• pp.694-706
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• 2022

This study focusses on the development of a motion-sensing smart leggings prototype with the help of a module that monitors motion using a fiber-type stretch sensor. Additionally, it acquires data on Electrocardiogram (ECG), respiration, and body temperature signals, for the development of smart clothing used in online exercise coaching and customized healthcare systems. The research process was conducted in the following order: 1) Fabrication of a fiber-type elastic strain sensor for motion monitoring, 2) Positioning and attaching the sensor, 3) Pattern development and three-dimensional (3D) design, 4) Prototyping 5) Wearability test, and 6) Expert evaluation. The 3D design method was used to develop an aesthetic design, and for sensing accurate signal acquisition functions, wearability tests, and expert evaluation. As a result, first, the selection or manufacturing of an appropriate sensor for the function is of utmost importance. Second, the selection and attachment method of a location that can maximize the function of the sensor without interfering with any activity should be studied. Third, the signal line selection and connection method should be considered, and fourth, the aesthetic design should be reflected along with functional verification. In addition, the selection of an appropriate material is important, and tests for washability and durability must be made. This study presented a manufacturing method to improve the functionality and design of smart clothing, through the process of developing a prototype of motion-sensing smart leggings.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1107-1110
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• 2000

This paper proposes a selection procedure of geospatial data for location guidance map generation system. The selection procedure requires some targets appointed by users as input data and outputs generation. The procedure is embedded in a prototype of object-oriented GIS. We show sample maps generated by the system.