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SVM을 이용한 절-절 간의 의존관계 설정
김미영, Kim. Mi-Young 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 4 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2007, No.0 141-144 (4 pages)
분할하여 각각의 분할단위로 구문분석을 수행한 후 각 구문분석결과를 합쳐 완성된 구문트리를 만드는 것이 일반적이다. 이 때 주로 절 단위로 문장이 분할되고, 각 절의 구문분석결과를 통합하게 되는데, 통합 과정에서 절-절 간의 의존관계 설정에 많은 오류가 생긴다. 이러한 절 간의 의존관계의 애매성을 해결하기 위하여, 본 논문은 기계학습을 이용하여 절-절 간의 의존관계를 분석해 본다. Support Vector Machines(SVM)을 사용하여 성능을 평가하고, 본 논문에서 실험한 방법과 기존의 방법들의 성능을 비교해 본 결과, 절-절... -
실수 지수 메트릭으로 구성된 스트링 커널을 이용한 신호펩티드의 절단위치 예측
지상문, Chi. Sang-Mun 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 7 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2009, Vol.36 No.10 786-792 (7 pages)
지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는... -
평면적 어휘 자질들을 활용한 확장 혼합 커널 기반 관계 추출
최성필, 정창후, 최윤수, 맹성현, Chai. Sung-Pil, Jeong. Chang-Hoo, Chai. Yun-Soo, Myaeng. Sung-Hyon 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 11 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2009, Vol.36 No.8 642-652 (11 pages)
본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고... -
지지벡터기계와 적응적 특징을 이용한 강인한 지문분류
민준기, 조성배, Min. Jun-Ki, Cho. Sung-Bae 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2008, Vol.35 No.1 41-49 (9 pages)
방법들은 모든 지문에 대해 고정된 영역으로부터 비적응적으로 전역특징을 추출하였다. 본 논문에서는 다양한 지문을 효과적으로 분류하기 위해 각 지문에 적응적으로 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이는 각 지문의 융선 방향의 변화량을 계산하여 적응적으로 특징영역을 탐색한 후, 특징영역내의 융선 방향 값을 특징벡터로 추출하고 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용해 분류한다. 본 논문에서는 NIST4 데이타베이스를 이용하여 실험을 수행하였다. 그 결과 5클래스 분류에 대해 90.3%, 4클래스 분류에 대해 93.7%의... -
SVM의 다중결정템플릿을 이용한 지문분류
민준기, 홍진혁, 조성배, Min. Jun-Ki, Hong. Jin-Hyuk, Cho. Sung-Bae 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 11 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2005, Vol.32 No.11 1136-1146 (11 pages)
신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각... -
제한된 자원을 갖는 장치에서 효과적인 얼굴 인증 방법
이경희, 변혜란, Lee. Kyunghee, Byun. Hyeran 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 13 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2004, Vol.31 No.9 1233-1245 (13 pages)
집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이... -
한국어 구 단위화를 위한 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습의 결합
박성배, 장병탁 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 10 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2004, Vol.31 No.3 369-378 (10 pages)
이 문제를 효과적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는, 한국어 단위화를 위해서 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 우선 규칙에 기초하고, 규칙으로 추정한 단위를 기억 기반 학습으로 검증한다. STEP 2000 말뭉치에 대한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 규칙이나 여러 기계학습 기법을 단독으로 사용하였을 때보다 높은 성능을 보였다. 규칙과 구 단위화에 가장 좋은 성능을 보인 Support Vector Machines의 F-score가 각각 91.87과 92.54인데 비하여, 본 논문에서 제시된 방법의 최종... -
One-Class 서포트 벡터 머신을 이용한 레벨 셋 트리 생성
이계민, Lee. Gyemin 한국정보과학회 정보과학회논문지 7 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지 2015, Vol.42 No.1 86-92 (7 pages)
레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을... -
대면적 서셉터의 온도 균일도 검증 알고리즘
양학진, 김성근, 조중근, Yang. Hac Jin, Kim. Seong Kun, Cho. Jung Kun 한국정밀공학회 한국정밀공학회지 8 Pages
한국정밀공학회 한국정밀공학회지 2014, Vol.31 No.10 947-954 (8 pages)