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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
허경용 (동의대학교) 최훈 (동의대학교) 윤주상 (동의대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
21 - 28 (8page)

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특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징 차원에 따라 서로 다른 스케일에 의해 발생하는 오류를 줄이기 위해 널리 사용된다. 하지만 기존 정규화 방법은 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 클래스 라벨을 사용하여 정규화를 시행하는 교사 정규화 방법이 제안되었고 기존 정규화 방법에 비해 나은 성능을 보임이 입증되었다. 이 논문에서는 교사 랭크 정규화 방법에 학습 샘플 선택 방법을 적용함으로써 교사 랭크 정규화 방법을 더욱 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 학습 샘플 선택은 잡음이 많은 샘플을 학습에서 제외함으로써 잡음에 보다 강한 분류기를 학습시키는 전처리 단계로 많이 사용되며 랭크 정규화에서도 역시 사용될 수 있다. 학습 샘플 선택은 이웃한 샘플이 속하는 클래스와 이웃한 샘플까지의 거리를 바탕으로 하는 두 가지 척도를 제안하였고, 두 가지 척도 모두에서 기존 정규화 방법에 비해 인식률이 향상되었음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
#특징 정규화 #랭크 정규화 #교사 학습법 #학습 샘플 선택 #Feature normalization #Rank Normalization #Supervised learning #Training sample selection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SVM
Ⅲ. 특징 벡터 정규화
Ⅳ. 학습 샘플 선택
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

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1. [학술지(정기간행물)] - Eunseog Youn / 2009 / Class dependent feature scaling method using naive Bayes classifier for text datamining / Pattern Recognition Letters 30 (5) : 477 ~ 485 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 이수종 / 2013 / SVM을 위한 교사 랭크 정규화 / 한국컴퓨터정보학회논문지 18 (11) : 31 ~ 38 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 허경용 / 2013 / 의사 샘플 신경망에서 학습 샘플 및 특징 선택 기법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 18 (4) : 19 ~ 26 dbpia 4. [단행본] - Vladimir Vapnik / 1998 / Statistical Learning Theory / John Wiley & Sons google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Ashis Pradhan / 2012 / Support Vector Machine - A Survey / International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 2 (8) : 82 ~ 85 google schola

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