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Adaptive States Feedback Control of Unknown Dynamics Systems Using Support Vector Machines
Wang. Fa-Guang, Kim. Min-Chan, Park. Seung-Kyu, Kwak. Gun-Pyong 한국해양정보통신학회 International journal of maritime information and communication sciences 5 Pages
한국해양정보통신학회 International journal of maritime information and communication sciences 2008, Vol.6 No.3 310-314 (5 pages)
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Multi-User Detection using Support Vector Machines
이정식, 이재완, 황재정, 정경택, Lee. Jung-Sik, Lee. Jae-Wan, Hwang. Jae-Jeong, Chung. Kyung-Taek 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 7 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2009, Vol.34 1177-1183 (7 pages)
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Multiclass Support Vector Machines with SCAD
Jung. Kang-Mo 한국통계학회 한국통계학회 논문집 8 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2012, Vol.19 No.5 655-662 (8 pages)
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Overview of Rosetta for Estimation of Soil Hydraulic Parameters using Support Vector Machines
정덕영, Chung. Doug-Young 한국토양비료학회 韓國土壤肥料學會誌 6 Pages
한국토양비료학회 韓國土壤肥料學會誌 2009, Vol.42 8-13 (6 pages)
심층토 내에서의 흐름과 이동과정을 포함하는 연구와 관리 측면에서 수학모델에 대한 관심도가 점점 증가하고 있다. 로제타는 토성이나 용적밀도 자료와 같은 대체 토양자료로부터 불포화수리특성에 대한 자료를 추정하는 프로그램이다. 이와 같은 형태의 모델은 애초 기본 토양자료를 수리특성자료로 전환하기 시작한 이래 대체 측정수단으로서 PTF라 불리워졌다. 이러한 기능은 유사-실험모델을 사용하여 예측한 자료를 근간으로 하여 직간접적으로 토양수분을 추정할 수 있다. -
The Classification of Electrocardiograph Arrhythmia Patterns using Fuzzy Support Vector Machines
Lee. Soo-Yong, Ahn. Deok-Yong, Song. Mi-Hae, Lee. Kyoung-Joung 한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 7 Pages
한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 2011, Vol.11 No.3 204-210 (7 pages)
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Intelligent 3D Obstacles Recognition Technique Based on Support Vector Machines for Autonomous Underwater Vehicles
Mi. Zhen-Shu, Kim. Yong-Gi 한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 6 Pages
한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 2009, Vol.9 No.3 213-218 (6 pages)
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Detect H1TP Tunnels Using Support Vector Machines
하등과, 양대헌, 이경희, He. Dengke, Nyang. Dae-Hun, Lee. Kyung-Hee 한국정보보호학회 情報保護學會論文誌 12 Pages
한국정보보호학회 情報保護學會論文誌 2011, Vol.21 No.3 45-56 (12 pages)
최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬 보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는... -
Analysis of Asthma Related SNP Genotype Data Using Normalized Mutual Information and Support Vector Machines
이중섭, 김승현, 신기섭, 임규철, Lee. Jung-Seob, Kim. Seung-Hyun, Shin. Ki-Seob, Lim. Kyu-Cheol 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 6 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2009, Vol.36 No.9 691-696 (6 pages)
서론: 천식에는 아스피린 과민증 (aspirin hypersensitivity)에 따라 아스피린 불내성 (aspirin intolerant asthma, AIA)과 내성 천식 (aspirin tolerant asthma, ATA) 두 가지 유형이 있다. 천식과 관련된 유전적 위험 요인들은 집중적으로 또한 광범위하게 연구되고 있다. 그러나 단일염기다형성들의 조합의 효과에 대해서는 거의 평가되지 않았다. 본 논문에서는 두 유형의 천식 진단에 유용한 단일염기다형성의 최상의 조합을 찾는다. 방법: 본 논문에서는 246명의 천식환자들을 조사하였다. (94명은 아스피린 불내성 천식을 152명은... -
Support Vector Machines을 이용한 다중 클래스 문제 해결
고재필, Ko. Jae-Pil 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 11 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2005, Vol.32 No.12 1260-1270 (11 pages)
기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을... -
Device Characterization Using Support Vector Machines
Lin. David, Muniz. Dan, Wang. Chia-Jiu 한국전기전자재료학회 전기전자재료 10 Pages
한국전기전자재료학회 전기전자재료 2007, Vol.20 No.2 12-21 (10 pages)
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음성신호 기반의 성별인식을 위한 Support Vector Machines의 적용
이계환, 강상익, 김덕환, 장준혁, Lee. Kye-Hwan, Kang. Sang-Ick, Kim. Deok-Hwan, Chang. Joon-Hyuk 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 5 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2007, Vol.26 No.2 75-79 (5 pages)
Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC... -
Support Vector Machines을 이용한 공급사슬관리의 지속적 협업 수준에 대한 의사결정모델
임세헌, Lim. Se-Hun 한국유통학회 流通硏究 14 Pages
한국유통학회 流通硏究 2005, Vol.10 No.3 1-14 (14 pages)
본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는... -
Feature Selection for Multi-Class Support Vector Machines Using an Impurity Measure of Classification Trees: An Application to the Credit Rating of S&P 500 Companies
Hong. Tae-Ho, Park. Ji-Young 한국경영정보학회 Asia pacific journal of information systems 16 Pages
한국경영정보학회 Asia pacific journal of information systems 2011, Vol.21 No.2 43-58 (16 pages)