• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.133-145
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• 2004

단일 분류기보다 우수한 성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하는 방법은 폭 넓게 이용되어 오고 있는 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템(MCS)를 구축하는 일은 두 가지 해결해야 할 문제들을 가지고 있다. 하나는 다양한 기반-레벨의 분류기들을 어떤 방법으로 생성하느냐 하는 것이고, 다른 하나는 이들의 예측을 어떤 방법으로 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 다중 분류기 시스템들인 bagging, boosting, 그리고 staking의 특징들을 살펴본 다음, 새로운 다중 분류기 시스템들인 stacked boosting, boosting, bagged stacking, 그리고 boosted stacking들을 제안한다. 이들은 기존의 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 하이브리드 다중 분류기 시스템들이다. 새로 제안한 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해, 본 논문에서는 UCI KDD 데이터 아카이브에서 제공되는 서로 다른 9가지의 실세계 데이터 집합들을 이용하여 실험들을 전개하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 분류기 시스템들, 특히 bagged stacking과 boosted stacking이 기존의 다중 분류기 시스템들에 비해 우수한 성능을 보여 주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.77-84
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• 2012

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.421-437
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• 2015

This paper aims to present a supervised classification algorithm based on data fusion for the segmentation of the textured images. The feature extraction method we used is based on discrete wavelet transform (DWT). In the segmentation stage, the estimated feature vector of each pixel is sent to the support vector machine (SVM) classifier for initial labeling. To obtain a more accurate segmentation result, two strategies based on information fusion were used. We first integrated decision-level fusion strategies by combining decisions made by the SVM classifier within a sliding window. In the second strategy, the fuzzy set theory and rules based on probability theory were used to combine the scores obtained by SVM over a sliding window. Finally, the performance of the proposed segmentation algorithm was demonstrated on a variety of synthetic and real images and showed that the proposed data fusion method improved the classification accuracy compared to applying a SVM classifier. The results revealed that the overall accuracies of SVM classification of textured images is 88%, while our fusion methodology obtained an accuracy of up to 96%, depending on the size of the data base.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.200-207
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• 2001

본 논문에서는 분할기반 은닉 마르코프 모델(segmentation based hidden Markov model)과 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron)을 결합한 영문수표 필기단어 (legal word) 인식시스템을 제안하였다. 가변길이의 필기체 영문 단어 분할결과를 인식할 수 있도록 은닉 마르코프 모델을 이용하여 명확한 분할기반 (explicit segmentation-based) 단어단위 (word level) 인식기를 구현하고 다층 퍼셉트론을 이용하여 내재적 분할기반 (implicit segmentation-based) 단어단위 인식기를 구현하였다. 그리고 이종(heterogeneous)의 두 인식기를 새로운 결합 확률추정방식에 따라 결합함으로서 상호 보완 능력을 극대화시킬 수 있는 영문수표 필기단어 인식시스템을 구현하였다. 제안한 시스템을 캐나다 콘코디아 대학의 CENPARMI 영문 수표 데이터베이스에 적용하여 실험해 본 결과 기존의 연구결과에 비해 비교적 우수한 인식성능을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.252-259
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• 2000

본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.65-84
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• 2019

본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.525-536
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• 2004

유전발현 데이타는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이타이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이타를 통하여 질병을 분류할 수 있다. 이러한 분류에 모든 유전자들이 관여하지는 않으므로 관련 유전자를 선별하는 작업인 특징선택이 필요하며, 선택된 유전자들을 적절히 분류하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상관계수, 유사도, 정보이론 등에 기반을 둔 7가지 특징선택 방법과 대표적인 6가지 분류기에 대하여 특징-분류기 쌍의 최적 앙상블을 탐색하기 위한 유전자 알고리즘 기반 방법을 제안한다. 두 가지 암 관련 유전자 발현 데이타에 대하여 leave-one-out cross validation을 포함한 실험을 해본 결과, 림프종 데이타와 대장암 데이타 모두 단일 특징-분류기 쌍보다 훨씬 우수한 성능을 보이는 앙상블들을 발견할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제23권2호
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• pp.61-70
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• 2001

In this paper, we propose an efficient method for personal identification by analyzing iris patterns that have a high level of stability and distinctiveness. To improve the efficiency and accuracy of the proposed system, we present a new approach to making a feature vector compact and efficient by using wavelet transform, and two straightforward but efficient mechanisms for a competitive learning method such as a weight vector initialization and the winner selection. With all of these novel mechanisms, the experimental results showed that the proposed system could be used for personal identification in an efficient and effective manner.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.487-497
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• 2019

탄도미사일은 작은 레이다 단면적 및 빠른 기동 특성으로 인하여 탐지가 매우 힘들며, 또한 탄도미사일의 각 비행단계에서 탄두와 유사한 운동 변수로 기동하는 연료탱크 및 기만체의 존재로 인하여 탄두의 식별 및 요격이 매우 어렵다. 따라서 비행 단계에 따라 표적의 기동 및 미세운동을 이용한 특성벡터가 필요하며, 또한 이를 적절히 융합하여 비행단계에 상관없이 식별하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 탄도미사일의 비행단계에 따른 유용한 특성벡터를 소개하고, 이를 특성벡터 및 구분기 레벨에서 융합하는 효과적인 기법을 제안한다. CAD 모델들을 사용하여 예측된 레이다 신호들로 시뮬레이션을 수행한 결과, 구분기 레벨 융합을 통하여 잡음환경 내에서 비행단계에 상관없이 종말 단계로 갈수록 보다 향상된 탄두 식별이 가능하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.178-181
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• 2005

Support vector machines is a powerful learning algorithm and attempt to separate belonging to two given sets in N-dimensional real space by a nonlinear surface, often only implicitly dened by a kernel function. We described breast tissue images analyses using texture features from Haar wavelet transformed images to classify breast lesion of ductal organ Benign, DCIS and CA. The approach for creating a classifier is composed of 2 steps: feature extraction and classification. Therefore, in the feature extraction step, we extracted texture features from wavelet transformed images with $10{\times}$ magnification. In the classification step, we created four classifiers from each image of extracted features using SVM(Support Vector Machines). In this study, we conclude that the best classifier in histological sections of breast tissue in the texture features from second-level wavelet transformed images used in Polynomial function.