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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
방성완 (육군사관학교) 김재오 (인하대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
177 - 188 (12page)

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일반적으로 support vector machine (SVM)은 높은 수준의 분류 정확도를 제공함으로써 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 SVM은 최적화 계산식이 이차계획법(quadratic programming)으로 공식화되어 많은 계산 비용이 필요하므로 대용량 자료의 분류분석에는 그 사용이 제한된다. 또한 불균형 자료(imbalanced data)의 분류분석에서는 다수집단에 편향된 분류함수를 추정함으로써 대부분의 자료를 다수집단으로 분류하여 소수집단의 분류 정확도를 현저히 감소시키게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다수집단을 분할(divide)하고, 소수집단을 과대추출(oversampling)하여 여러 분류함수들을 추정하고 이들을 통합(conquer)하는 DOC-SVM 분류기법을 제안한다. 제안한 DOC-SVM은 분할정복 알고리즘을 다수집단에 적용하여 SVM의 계산 효율을 향상시키고, 과대추출 알고리즘을 소수집단에 적용하여 SVM 분류 함수의 편향을 줄이게 된다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DOC-SVM의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
#divide and conquer #imbalanced data #massive data #oversampling #support vector machine #분할정복 알고리즘 #불균형 자료 #대용량 자료 #과대추출 #서포트 벡터 머신

목차

Abstract
1. 서론
2. 불균형 자료의 분류분석을 위한 서포트 벡터 머신
3. 분할-과대추출 서포트 벡터 머신
4. 모의실험
5. 실제 자료분석
6. 결론
References
요약

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