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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제20권 제10호
- 발행연도
- 2014.10
- 수록면
- 549 - 554 (6page)
이용수
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필기체 낱글자 인식을 위해서 사용되는 데이터는 일반적으로 다수의 사용자들로부터 수집된 자연언어 문장들을 이용하기 때문에 해당 언어의 언어적 특성에 따라서 낱글자의 종류별 개수 차이가 매우 큰 특징이 있다. 일반적인 기계학습 문제에서 학습데이터의 불균형 문제는 성능을 저하시키는 중요한 요인으로 작용하지만, 필기체 인식에서는 데이터 자체의 높은 분산과 비슷한 모양의 낱글자 등이 성능 저하의 주요인이라 생각하기 때문에 이를 크게 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터의 불균형문제를 고려하여 필기체 인식기의 성능을 향상시킬 수 있는 과표본화 기반의 앙상블 학습 기법을 제안한다. 제안한 방법은 데이터의 불균형 문제를 고려하지 않은 방법보다 전체적으로 향상된 성능을 보일 뿐만 아니라 데이터의 개수가 부족한 낱글자들의 분류성능에 있어서도 향상된 결과를 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 불균형 데이터 처리를 위한 앙상블 기법
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - S. Ertekin / 2007 / Learning on the border: active learning in imbalanced data classification / Proc. of ACM conference on Conference on Information and Knowledge Management : 127 ~ 136
2. [학술지(정기간행물)] - A. Estabrooks / 2004 / A multiple resampling method for learning from imbalanced data sets / Computational Intelligence 20 (1) : 18 ~ 36
3. [학술지(정기간행물)] - H. He / 2009 / Learning from Imbalanced Data / IEEE Transactions on knowledge and data engineering 21 (9) : 1236 ~ 1284
4. [학술지(정기간행물)] - N. V. Chawla / 2002 / Smote: Synthetic minority oversampling technique / Journal of Artificial Intelligence Research 16 : 321 ~ 357
5. [학술대회논문] - H. Han / 2005 / Borderlinesmote: A new over-sampling method in imbalanced data sets learning / Proc. of International Conference on Intelligent Computing : 878 ~ 887
2. [학술지(정기간행물)] - A. Estabrooks / 2004 / A multiple resampling method for learning from imbalanced data sets / Computational Intelligence 20 (1) : 18 ~ 36
3. [학술지(정기간행물)] - H. He / 2009 / Learning from Imbalanced Data / IEEE Transactions on knowledge and data engineering 21 (9) : 1236 ~ 1284
4. [학술지(정기간행물)] - N. V. Chawla / 2002 / Smote: Synthetic minority oversampling technique / Journal of Artificial Intelligence Research 16 : 321 ~ 357
5. [학술대회논문] - H. Han / 2005 / Borderlinesmote: A new over-sampling method in imbalanced data sets learning / Proc. of International Conference on Intelligent Computing : 878 ~ 887
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