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데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 선출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Than 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893 으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 면 객체 매칭을 위한 판별모델의 성능 평가 방법
3. 실험 및 평가
4. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Bengio, S. / 2005 / The expected performance curve / Proceedings of the ICML’05 workshop on ROC analysis in machine learning : 43 ~ 50
2. [학술대회논문] - Davis, J. / 2006 / The relationship between precision-recall and ROC curves / Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning : 233 ~ 240
3. [학술지(정기간행물)] - Diakoulaki, D. / 1995 / Determing objective weights in multiple criteria problems: the CRITIC method / Computers & Operational Research 22 (7) : 763 ~ 770
4. [학술대회논문] - Fu, Z. / 2008 / Entity matching in vector spatial data / Proceedings of the XXIth ISPRS Congress, ISPRS : 1467 ~ 1472
5. [단행본] - Han, J. / 2011 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann : 370 ~
2. [학술대회논문] - Davis, J. / 2006 / The relationship between precision-recall and ROC curves / Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning : 233 ~ 240
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4. [학술대회논문] - Fu, Z. / 2008 / Entity matching in vector spatial data / Proceedings of the XXIth ISPRS Congress, ISPRS : 1467 ~ 1472
5. [단행본] - Han, J. / 2011 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann : 370 ~
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