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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하정우 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제2호
발행연도
2010.2
수록면
120 - 128 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

이산화 과정을 배제한 실수 값 인자 데이터의 고차 패턴 분석을 위한 진화연산 기반 하이퍼네트워크 모델
하정우 ,  장병탁 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2010.02 학술저널

2008

이산화 과정을 배재한 실수 값 인자 데이터의 고차 패턴 분석을 위한 진화연산 기반 하이퍼네트워크 모델
하정우 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.06 학술대회자료

초록· 키워드

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하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼 네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼 네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.
#하이퍼네트워크 #하이퍼그래프 #확률 그래프모델 #실수 데이터 #기계 학습 #분류모델 #Hypernetwork #Hypergraph #Probabilistic graphical model #Real-valued data #Machine learning #Classifier

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 하이퍼네트워크 모델
3. 실수인자 데이터 모델링 하이퍼네트워크 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후과제
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Zhou, D. / 2007 / Learning with hypergraphs: Clustering, classification, and embedding / Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Zhang, B.-T. / 2008 / Hypernetworks: A molecular evolutionary architecture for cognitive learning and memory / IEEE Computational Intelligence Magazine 3 (3) : 49 ~ 63 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Zhang, B.-T. / 2006 / DNA hypernetworks for information storage and retrieval / Lecture Notes in Computer Science 12 (428/7) : 298 ~ 307 google schola 4. [학술대회논문] - Ha, J.-W. / 2007 / Evolutionary hypernetwork models for aptamer-based cardiovascular disease diagnosis / Workshop on Medical Applications of Genetic and Evolutionary Computation in GECCO 2007 : 2709 ~ 2716 google schola 5. [학술대회논문] - Ha, J.-W. / 2009 / Gender Classification with Cortical Thickness Measurement from Magnetic Resonance Imaging by Using a Feature Selection Method Based on Evolutionary Hypernetworks / 2009 IEEE International conference on Fuzzy Systems : 41 ~ 46 google schola

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