동적 분할 평균을 이용한 새로운 메모리 기반 학습기법

이형일

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이형일

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제4호

발행연도: 2008.8

수록면: 456 - 462 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최조의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다.
제안한 기법의 성능을 검증하기위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.

#Memory-Based Learning(메모리 기반 학습) #Distance-Based Learning(거리기반학습) #GINI Index

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - T. Dietterich / 1995 / A Study of Distance-Based Machine Learning Algorithms / Ph. D. Thesis computer Science Dept. Oregon State University

2. [학술지(정기간행물)] - D.Wettschereck / 1995 / Weighted kNN versus Majority kNN :A Recommendation / German National Research Center for Information Technology

3. [학술지(정기간행물)] - D.Wettschereck / 1995 / A Hybrid Nearest-Neighbor and Nearest-Hyperrectangle Algorithm / Proceedings of the 7th European Conference on Machine Learning

4. [학술지(정기간행물)] - D.Aha / 1991 / Instance-Based Learning Algorithms / Machine Learning 6 (1) : 37 ~ 66

5. [학술지(정기간행물)] - D. Wettschereck / 1995 / An Experimental Comparison of the Nearest-Neighbor and Nearest-Hyperrectangle Algorithms / Machine Learning 19 (1) : 1 ~ 25

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이형일

소속기관 김포대학

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 5 이용수 203

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)