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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김태준 (서울대학교) 장하영 (서울대학교) 박정완 (삼성전자) 황성택 (삼성전자) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제41권 제2호
발행연도
2014.2
수록면
164 - 170 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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모바일 기기의 대중화와 함께 필기체 인식의 중요성은 더욱 커지고 있다. 필기 데이터는 데이터에 존재하는 분산(variance)이 매우 크기 때문에 데이터가 증가함에 따라 문제의 복잡도가 급격히 증가하는 특성이 있다. 이러한 특성으로 인하여 대용량의 데이터를 이용하여 인식기를 학습시키기도 어렵고 학습시간도 길어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 앙상블 기법을 제시하였다. 제안한 방법론은 모바일 기기를 통해서 축적되는 필기 데이터를 효율적으로 이용하기 위하여 일정량의 데이터가 모일 때마다 새로운 약분류기(weak learner)를 추가함으로써 앙상블 모델을 구축한다. 필기체 인식을 위해서 많이 사용되는 인공신경망은 필기 데이터의 크기가 커짐에 따라서 데이터 내의 분산도 같이 커지는 문제로 인하여 학습 시간이 급격히 증가하게 되는데 앙상블 기법을 이용한 점진적 학습을 통해서 빠른 시간 안에 보다 효율적인 학습이 가능하게 된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배깅(Bagging)
3 증가하는 데이터를 이용한 점진적 학습
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (11)

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