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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 37 - 45 (9page)
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문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
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참고문헌 (16)
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1. [단행본] - C. M. Bishop / 2007 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer
2. [학술지(정기간행물)] - M. Minsky / 1991 / Logical versus analogical or symbolic versus connectionist or neat versus scruffy / AI Magazine 12 (2) : 34 ~ 51
3. [단행본] - L.I. Kuncheva / 2004 / Combining Pattern Classifiers / Wiley-Interscience
4. [학술대회논문] - L. I. Kuncheva / 2000 / Clustering-and-selection model for classifier combination / Proceedings of the 4th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems and Allied Technologies : 185 ~ 188
5. [학술지(정기간행물)] - R. Liu / 2001 / Multiple classifiers combination by clustering and selection / Information Fusion 2 (3) : 163 ~ 168
2. [학술지(정기간행물)] - M. Minsky / 1991 / Logical versus analogical or symbolic versus connectionist or neat versus scruffy / AI Magazine 12 (2) : 34 ~ 51
3. [단행본] - L.I. Kuncheva / 2004 / Combining Pattern Classifiers / Wiley-Interscience
4. [학술대회논문] - L. I. Kuncheva / 2000 / Clustering-and-selection model for classifier combination / Proceedings of the 4th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems and Allied Technologies : 185 ~ 188
5. [학술지(정기간행물)] - R. Liu / 2001 / Multiple classifiers combination by clustering and selection / Information Fusion 2 (3) : 163 ~ 168
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