메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임현기 (중앙대학교) 김대원 (중앙대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제10호
발행연도
2012.10
수록면
806 - 811 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

음악의 하이라이트 분류를 위한 상호 정보 척도 기반 특징 선별 기법
임현기 ,  윤지혜 ,  김대원 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.12 학술대회자료

2012

다중 레이블 데이터 분류를 위한 상호 정보 척도를 이용한 특징 선별 기법
임현기 ,  김대원 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2012.10 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
최근 많은 응용에서 다중 레이블 데이터가 발생하고 있다. 하지만 이 데이터는 기존 기계 학습, 데이터 마이닝 분야의 방법 적용이 어렵다. 그 이유는 크게 두 가지로 기존 방법들이 단일 레이블 데이터에 초점을 맞추고 있다는 것과 다중 레이블 데이터의 특성을 반영하지 못하고 있다는 것이다. 대부분의 특징 선별 기법은 단일 레이블 데이터에 초점을 맞추고 있기 때문에 다중 레이블 데이터에는 기존 특징 선별 기법들을 적용할 수 없다. 다중 레이블 데이터에 특징 선별 기법을 적용하기 위해서 다중 레이블 데이터를 단일 레이블 데이터로 전환하는 방법들이 사용된다. 하지만 레이블 변환은 데이터 고유의 특성을 반영하지 못하고 정보 손실을 가져올 수 있다. 본 논문은 레이블과 레이블 사이의 연관성을 고려하여 다중 레이블 데이터에 바로 적용할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 클래스 분류 실험을 하였다. 이를 통해 기존 특징 선별 기법들에 비해서 제안하는 기법의 성능이 우수하다는 것을 보였다.
#특징 선별 기법 #다중레이블 데이터 #클래스 분류 #상호 정보 척도 #Feature Selection #Multi-label Data #Classification #Mutual Information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법론
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - M. Zhang / 2007 / ML-KNN: A lazy learning approach to multi-label learning / Pattern Recognition 40 (7) : 2038 ~ 2048 google schola 2. [학술대회논문] - W. Chen / 2007 / Document Transformation for Multi-label Feature Selection in Text Categorization / Proceeding 7th IEEE International Conference on Data Mining : 451 ~ 456 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Zhang / 2009 / Feature Selection for Multi-label Naive Bayes Classification / Information Sciences 179 (19) : 3218 ~ 3229 google schola 4. [단행본] - G. Tsoumakas / 2007 / Mining Multi-label Data, In Data Mining and Knowledge Discovery google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Tsoumakas / 2007 / Multi-label Classification / International Journal of Data Warehousing and Mining 3 (3) : 1 ~ 13 google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

NSGA-II 알고리즘을 이용한 다중 레이블 분류 문제에서 특징 선별
윤정훈 ,  이재성 ,  김대원 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2013 .03
레이블 멱집합 분류와 다중클래스 확률추정을 사용한 단백질 세포내 위치 예측
지상문 한국정보통신학회논문지 2014 .10
협동 학습 방법을 이용한 문서의 멀티 라벨 분류의 개선
이창환 ,  송수환 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2013 .12
마이크로 FT-IR 이미지 분석법 개선과 물환경에서의 미세플라스틱 유입 경로에 관한 연구
김선영 ,  이승현 ,  김란 외 1명 한국분석과학회 학술대회 2024 .11
현미와 2분도미의 이화학적 품질 특성
최인덕 ,  최혜선 ,  박지영 외 5명 한국식품과학회지 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-001220910