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의사결정 트리 앙상블을 구축하기 위한 상관성 기반 기법을 이용한 속성 중복성 제거
박영준 ( Yongjun Piao ),박명호 ( Minghao Piao ),손호선 ( Ho Sun Shon ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.2
대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
GIS-AMR 부하 분석 모델에서의 전력 부하 예측을 위한 시공간 패턴 마이닝
이헌규 ( Heon Gyu Lee ),박명호 ( Minghao Piao ),박진형 ( Jin Hyoung Park ),신진호 ( Jin-ho Shin ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
변압기 무선부하감시 시스템에서 30분 간격으로 계측된 부하 데이터와 GIS-AMR 데이터웨어하우스로부터 변압기 속성 및 공간적 특징을 추출하여 정확한 변압기의 부하 패턴을 예측하기 위한 시공간 패턴 마이닝 기법을 적용하였다.
박현우 ( Hyun Woo Park ),박명호 ( Minghao Piao ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
Customers of different electricity consumer types have different daily load shapes in the manner of different characteristics. Therefore, maximally capture load shape variability are desirable in load flow analysis. And most of time, such load shape variability can be found in the particular subspace of load diagrams. Therefore, in this paper, we are using subspace projection method to capture the emerging subspaces of load diagrams which maximize the difference between particular load shapes in different group of customers. As the result, subspace projection method can be used in load profiling and the performance is good as traditional approaches.
안신영 ( Shinyoung Ahn ),이유경 ( Yookyung Lee ),박명호 ( Minghao Piao ),변정용 ( Jeongyong Byun ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
생활수준의 향상 및 소비자들의 건강에 대한 관심의 증가로 인해 자신의 건강에 대해서 스스로 결정하고자 하는 요구가 점차 증가하고 있다. IT 와 의료기술의 발달은 이를 가능하게 하였으며 각종 의료정보를 기반으로 하는 질병진단에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 국민건강정보 기반 진료과목 예측에 대한 연구를 진행하여 소비자 스스로 진료과목을 선택하는데 도움을 주고자 한다.