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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제6호
발행연도
2015.1
수록면
3,047 - 3,055 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2017

베이지안 로지스틱 확률과정 분류모형을 이용한 인간행동인식
조완현 ,  김상균 ,  박순영 대한전자공학회 학술대회 2017.06 학술대회자료
분산 베이지안 로지스틱 가우시안 확률과정을 이용한 다변량자료의 분류
조완현 ,  나명환 ,  강순자 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

2016

가우시안 위샷트 혼합모형을 갖는 베이지안 은닉 마코프 모형을 이용한 인간행동분류
조완현 ,  김상균 ,  박순영 대한전자공학회 학술대회 2016.06 학술대회자료

2015

다 범주를 갖는 다변량 가우시안 확률과정 분류모형을 이용한 인간행동분류
조완현 ,  김상균 ,  박순영 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료
베이지안 가우시안 확률과정 분류모형에 대한 LA-EM 추론 알고리즘과 인간행동분류에 응용
조완현 ,  김상균 ,  박순영 대한전자공학회 학술대회 2015.06 학술대회자료
분산 베이지안 추론방법과 가우시안 확률과정 분류모형을 이용한 다차원 자료의 분류
조완현 Journal of The Korean Data Analysis Society 2015.01 학술저널

초록· 키워드

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최근에 새롭게 제안되고 있는 가우시안 확률과정 분류모형에 대한 통계적 추론절차로 분산 베이지안 추론방법을 고찰하였고, 이모형을 이용하여 실제 다차원 자료를 분류할 수 있는 활용방안을 제시하였다. 먼저 우리는 다차원 자료의 분류범주를 나타내는 잠재변량에 대한 사전분포로 가우시안 확률과정을 가정하였고, 관측자료에 우도함수로 로지스틱 함수를 고려하여 잠재변량에 대한 사후분포를 유도하는데 근사적 베이지안 추론방법을 고려하였다. 이때 분류모형을 정의하기 위해서 필요한 잠재변량과 다양한 모수들에 대한 사후분포를 유도하는데 분산 베이지안 추론방법과 중요샘플기법을 사용하였고, 또한 새로운 관측 자료를 분류하는데 사용될 수 있는 잠재변량에 대한 예측분포를 유도하였다. 제안된 모형의 성능을 평가하기 위해서 두 종류의 다변량 자료를 사용하여 실험을 실시하였다. 실험결과들은 제안된 방법이 이들 자료들을 효율적으로 잘 분류함을 보여주고 있다.
#가우시안 확률과정 분류모형 #분산 베이지안 추정법 #중요샘플기법 #사전분포와 근사적 사후분포 #예측분포 #Gaussian process classification model #Variational Bayesian inference #Important sampling technique #Prior and posterior distribution #Predictive distribution

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참고문헌 (10)

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Beal, M. J. / 1998 / Variational algorithms for approximate Bayesian inference / Ph. D. / University of London google schola Fisher, R. A. / 1936 / The use of multiple measurements in taxonomic problems / Annals of Eugenics 7 (2) : 179 ~ 188 google schola Girolami, M. / 2006 / Variational Bayesian multinomial probit regression with Gaussian process priors / Neural Computation 18 : 1790 ~ 1817 google schola Nicklisch, H. / 2008 / Approximations for binary Gaussian process classification / Journal of Machine Learning Research 9 : 2035 ~ 2078 google schola Rasmussen, C. E. / 2006 / Gaussian processes for machine learning / MIT Press google schola

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