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SVM을 이용한 침입방지시스템 오경보 최소화 기법
김길한, 이형우, Kim. Gill-Han, Lee. Hyung-Woo 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 14 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2006, Vol.7 No.3 119-132 (14 pages)
흐름을 방해하는 잘못된 대응으로 이어질 수 있어 기존 침입탐지시스템보다 더 위험한 문제점을 갖고 있으며, 새로운 변형 공격에 대한 탐지가 미흡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 오용탐지 기반의 침입방지시스템과 Anomaly System 중의 하나인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입방지시스템 기술을 제안한다. 침입 방지시스템의 탐지 패턴을 SVM을 이용하여 진성경보만을 처리하는 기법으로 실험결과 기존 침입방지시스템과 비교하여, 약 20% 개선된 성능결과를... -
Structural SVMs 및 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식
이창기, 장명길, Lee. Chang-Ki, Jang. Myun-Gil 한국인지과학회 인지과학 13 Pages
한국인지과학회 인지과학 2010, Vol.21 No.4 655-667 (13 pages)
있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos... -
DEVELOPMENT OF A RECONFIGURABLE CONTROL FOR AN SP-100 SPACE REACTOR
Na. Man-Gyun, Upadhyaya. Belle R. 한국원자력학회 Nuclear engineering and technology : an international journal of the Korean Nuclear Society 12 Pages
한국원자력학회 Nuclear engineering and technology : an international journal of the Korean Nuclear Society 2007, Vol.39 No.1 63-74 (12 pages)
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학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템
김종배, 김갑기, 김광인, 박민호, 김항준 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 11 Pages
한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 2001, Vol.2 No.1 1-11 (11 pages)
시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자 인식 모듈로 구성된다 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 입력 영상의 잡음에 상대적인 영향이 적은 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨게이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식률은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템... -
SVM을 이용한 버터플라이 밸브의 캐비테이션 상태감시
황원우, 고명환, 양보석 한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 9 Pages
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 2004, Vol.14 No.2 119-127 (9 pages)
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부도 예측을 위한 앙상블 분류기 개발
민성환, Min. Sung-Hwan 한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 10 Pages
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 2012, Vol.17 No.7 139-148 (10 pages)
분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측... -
매장문화재 예측을 위한 통계적 분류 분석
유혜경, 이진영, 나종화, Yu. Hye-Kyung, Lee. Jin-Young, Na. Jong-Hwa 한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 8 Pages
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 2009, Vol.14 No.3 106-113 (8 pages)
본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 국내 I시 자료를 사용하여 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형에 대한 성능비교와 함께, 새로운 자료에 대한 적용성 평가를 위해 모의실험을 수행하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R 언어를 사용하였으며,...